Die komplett gläserne Lieferkette existiert noch nicht an breiter Front. Aber die Fortschritte in den vergangenen Jahren für mehr Transparenz in den Güterströmen sind bemerkenswert. Wichtig bei diesem Vorhaben ist es, aus der enormen Datenflut die richtigen Informationen herauszufiltern und weiterzugeben. Der Einsatz von KI und ML helfen auf dem Weg zu mehr Supply Chain Visibility zusätzlich.

In einer noch gar nicht so fernen Vergangenheit konnten Menschen beim Warten auf Straßenbahn, Bus oder Zug in aller Regel nur auf den eigenen, bis zur nächsten Kurve langenden Blick vertrauen. Maximal kam noch eine mehr oder weniger präzise Durchsage aus einem Lautsprecher von Haltestelle oder Bahnhof zur Pünktlichkeit der avisierten Verbindung hinzu. Spätestens seit Beginn des Digitalzeitalters können sich die Reisenden dank ihrer mobilen Endgeräte auch selbst einen Überblick verschaffen. Das klappt in aller Regel schon sehr gut, ist aber vielfach noch nicht perfekt.

Parallel zu diesen Entwicklungen in der Personenbeförderung rüstete auch der Gütertransport aus der IT-Perspektive in den vergangenen Jahren auf. Das betrifft sowohl die Hardware, die die Datenübertragung von Land-, Luft oder Wasserwegen ermöglicht, als auch die Software. Denn nur wer einen intelligenten Ansatz über den Umgang mit den Informationen verfolgt beziehungsweise diese Daten sinnvoll aufzubereiten vermag, schafft für seine Kunden einen wirklichen Mehrwert.

Nutzbringende Datenanalyse

Bei Synfioo haben wir uns das Ziel gesetzt, den Faktor Unsicherheit bei der Ende-zu-Ende-Überwachung von Warenverkehren mittels unseres Produktportfolios auf ein Minimum zu reduzieren. Das ist natürlich insbesondere für die Empfänger der Transporte von großer Bedeutung. Sie müssen wissen, wann die Güter ankommen, um den nächsten Schritt in der Transportkette so optimiert wie möglich durchführen zu können.

Um beispielsweise verlässlich prognostizierte Ankunftszeiten zu generieren, werden aktuelle Standortinformationen von Zügen, Trucks, Flugzeugen und Schiffen bei uns miteinander verknüpft. Hinzu kommen mehr als 70 Datenquellen zu potenziellen Störfaktoren, die in unsere Berechnungen einbezogen werden. Das kann Staus, Wetterphänomene oder organisatorische Hürden, beispielsweise an überlasteten Grenzübergängen, sowie weitere Kennzahlen beinhalten. Allein diese kurze Aufzählung zeigt, wie komplex oft das Einwirken der unterschiedlichsten Faktoren auf die Wirklichkeit im Transportalltag sein kann. Gerade bei internationalen Lieferketten, die in einer globalisierten Weltwirtschaft eher die Regel denn die Ausnahme sind, sind völlig störungsfreie Transporte über mehrere Hundert oder Tausend Kilometer mittels mehrerer Verkehrsträger eher Wunschdenken als Realität.

Perfektion als Ziel, aber nicht alles entscheidend

Selbstverständlich streben Unternehmen wie Synfioo eine Verbreiterung ihrer Datenbasis an und wollen noch mehr Licht in informationstechnisch bisher nicht ausgeleuchtete Bereiche des Supply Chain Managements bringen. Denn je mehr Wissen vorhanden ist, umso besser können Entwicklungen gesteuert werden.

Für den erwähnten Kundenmehrwert bei der Überwachung ist eine hundertprozentige Transparenz beim Datenfluss sicher wünschenswert. Aber von viel größerer Bedeutung sind die beiden folgenden Punkte, die das Angebot von Synfioo in diesem Teilbereich der Logistik-IT charakterisieren: Nämlich die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise von Maschinellem Lernen (ML). Denn diese Systeme ermöglichen es auch mit einer nicht vollständigen (Live-)Datenlage sehr exakte Vorhersagen zu treffen. Da aus jeder vorherigen Berechnung gelernt wird und wiederkehrende Muster schnell erkannt werden, steigt die Qualität der Prognosen entlang der Zeitschiene mit jedem Einsatz der Algorithmen. In diesem Einsatzfeld profitieren wir also davon, dass unsere Lösungen für den jeweiligen Kunden schrittweise weiter optimiert werden. Dann, so könnte überspitzt formuliert werden, ergeben auch Quelldaten, die noch nicht 100 Prozent Transparenz garantieren, nichtsdestotrotz eine sehr hohe Treffergenauigkeit für die Ankunftszeitprognose.

Foto: pixabay/Alexas_Fotos/public domain

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