Viele Unternehmen, die auf dem Markt tätig sind, haben ständige Geschäftskontakte mit Partnern aus der ganzen Welt. Sie werden von täglichen Transaktionen begleitet und jede von ihnen enthält eine erhebliche Menge an nützlichen Informationen. Die fortschreitende Digitalisierung hat Unternehmern neue Möglichkeiten eröffnet. Sie können viele Daten sammeln, gruppieren und für zukünftige Operationen verwenden.
Der Schlüssel zum logistischen Erfolg ist eine optimale Planung und effektive Steuerung des Warenflusses vom Produzenten zum Kunden. Big Data ist nichts anderes als eine Massenerfassung von Daten aus vielen Quellen, um sie später zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie sollen zur Optimierung von Prozessen und zur Implementierung von Veränderungen führen, die dem Unternehmen Vorteile bringen. Viele nennen diese Idee die Zukunft der Logistik.
Womit und wie sollen die Daten gesammelt werden?
Daten können erhalten werden von: GPS-Geräten, IoT-Sensoren (Internet der Dinge), die direkt am Ort der Ausführung von individuellen Aufgaben mit dem Internet verbunden sind, von elektronischer Post oder von der Aktivität, die von Benutzern in sozialen Netzwerken gezeigt wird. Aus logistischer Sicht ist es auch oft wichtig, beispielsweise Informationen über das Verkehrsaufkommen auf einer bestimmten Strecke von Millionen von Mobiltelefonnutzern zu erhalten.
4 Dimensionen von Big Data
Die Spezialisten von Unima 2000 erinnern daran, dass Big Data im Wesentlichen aus vier Dimensionen besteht, die „4V” genannt werden: Volume – Datenmenge; Variety – Vielfalt von Daten, die aus verschiedenen, oft inkonsistenten Quellen stammen; Velocity – Geschwindigkeit des Datenzuflusses und deren Analyse in nahezu Echtzeit und Value – Wert der Daten (aus der Masse der irrelevanten Informationen werden die wichtigsten unterschieden). Das Schlüsselthema ist die Fähigkeit, Daten zu analysierem, indem Irrelevantes abgelehnt wird.
Auf der Grundlage von gesammelten und analysierten Informationen kann der Unternehmer nicht nur den am besten geeigneten Transportweg wählen, sondern ihn auch in Bezug auf die aktuelle Situation, wie beispielsweise Unfälle oder Baustellen, überprüfen. Die Risikobewertung und Überwachung der Lieferkette in Echtzeit ermöglichen es ihm, unerwünschte Ausfallzeiten zu vermeiden und schneller und effektiver auf Krisensituationen zu reagieren.
Die Analyse der gesammelten Daten ermöglicht es, die Effizienz der Lieferkette zu erhöhen und sie auch abzusichern. Mit Big Data ist es beispielsweise einfacher, umfangreiche Straßeninfrastruktur und ein Netzwerk von Verbindungen zwischen Städten, Ländern oder sogar Kontinenten zu nutzen.
Der Einsatz von Big Data kann auch die betriebliche Effizienz des Unternehmens erhöhen, unter anderem durch eine bessere Planung von Einkäufen und erwarteter Lagerbestände. Dank IoT-Lösungen und Analysen der gesammelten Daten kann der Prozessverantwortliche Key Performance Indicators (KPIs) überwachen und den Warenbestand sowohl im Lager als auch in der Verkaufsstelle an den Endkunden ermitteln. Ein wesentliches Element ist auch die Möglichkeit einer effektiveren Zusammenarbeit zwischen Handelspartnern – die Verwendung von gemeinsamen Barcodedatenbanken, Produktbeschreibungen oder deren Fotos. Mithilfe einer gemeinsamen, konsistenten Datenbank, die in einem gemeinsam genutzten Bestand, z.B. in der Cloud zur Verfügung gestellt wird, können die Kosten für die Erfassung und Verwaltung von Informationen herabgesetzt werden – erklärt Piotr Sędziak, Director of Operations bei ABC Data.
Seiner Meinung nach ist es eine Überlegung wert, wie Big Data für die Organisation eigener logistischer Prozesse verwendet werden können. Dass sie verwendet werden sollen – das ist gar keine Frage.
Die Experten sind sich darüber einig – Big Data ist Zukunft von Unternehmen, auch in der Logistik
Vermarkter, Bankanalytiker, Kundenservicespezialisten oder Manager bestätigen einstimmig, dass Big Data die Zukunft von Unternehmen ist, auch in der Logistik. Kein Wunder, dass der globale Markt für Big-Data-Analysen rasant wächst – laut IDC wird er in 2020 210 Milliarden Dollar wert sein, und bis Ende des Jahrzehnts wird das Wachstum voraussichtlich das Niveau von einigen Prozent jährlich erhalten.
Big Data Analytics ist eine flexible Technologie, die an den Tätigkeitsumfang jedes Unternehmens angepasst werden kann. Es legt selbstständig fest, welche Art von Daten und welche Detailtiefe benötigt wird. Der Umfang der Daten und die Analysemethode bestimmen die Gesamtkosten des Unternehmens. Sie können beispielsweise im E-Commerce eingesetzt werden – Big Data findet praktische Anwendung im E-Commerce und der breit verstandenen Internet-Industrie (es löst das Problem unpersönlicher Kundenbeziehungen, analysiert die von ihm hinterlassenen Informationen, passt das Angebot an individuelle Bedürfnisse und Vorlieben an). E-Unternehmer sparen Zeit, indem sie ihren Kunden angemessene Produkte und Dienstleistungen empfehlen und Beschwerden und Retouren bearbeiten, wobei sie auch auf eine SMS-, Telefon- oder E-Mail-Benachrichtigung reagieren.
Wie funktioniert Big Data in der Logistik?
Ein Beispiel für die Verwendung von Big Data bei der Optimierung von Logistikprozessen könnte die Implementierung in einer Speditionsfirma sein, die Sensoren verwendet, die in Zehntausenden von Fahrzeugen montiert sind, um sie unter anderem hinsichtlich der Geschwindigkeit, der Fahrtrichtung und des Kraftstoffverbrauchs zu überwachen. Die erhaltenen Informationen werden genutzt, um den effektivsten Routenplan festzulegen, und ermöglichen es, durch die Zusammenarbeit mit anderen Systemen in sehr kurzer Zeit auf Änderungen der Kundenpräferenzen zu reagieren. Dadurch kann der Spediteur schnell die Routen der Fahrer modifizieren, indem neue Orte der Beladung und Zustellung von Paketen berücksichtigt werden.
Die Zukunft von Big Data ist die künstliche Intelligenz, genauer gesagt das Machine Learning (maschinelles Lernen), das die Automatisierung und Beschleunigung analytischer Prozesse beeinflusst. Immer mehr Unternehmen sehen das Potenzial für den Einsatz dieser Technologie in Geschäftsanwendungen.
Dank selbstlernender Algorithmen können Computer Daten unabhängig voneinander analysieren und Modelle an sich ändernde Phänomene und Anforderungen anpassen. Die Machine-Learning-Technologie unterstützt den Entscheidungsprozess. Ein kürzlich erschienener SAS-Bericht zeigt, dass jedes fünfte Unternehmen Lösungen im Rahmen von Machine Learning eingesetzt hat und 23 Prozent der Firmen mit dem maschinellen Lernen experimentiert haben. Der größte Anteil der befragten Organisationen erwägt, diese Lösungen in Zukunft einzuführen, was sich auf die Beschleunigung der Ergebnisse der Analyse großer Datensätze auswirken dürfte.
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