Anwendungen von Big Data im Zeitalter der Logistik 4.0

Mit dem Aufkommen von Big Data in der Logistik vor einigen Jahren begannen Logistikunternehmen, das Potenzial der Datenanalyse zu erkennen, um die Teilbereiche der Lieferkette zu optimieren. Hinter jeder Bewegung, jeder Ware oder hinter jedem System stehen Informationen, die gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden können. Daraus lassen sich Schlussfolgerungen ziehen, mit denen Prognosen erstellt und Prozesse automatisiert werden können.

In der Vorstellung von Logistik und Talent 4.0 spielt Big Data bei der Lagerverwaltung eine zentrale Rolle. Aber woher kommen die Daten, die für ein besseres Verständnis für die Funktion der Lieferkette sorgen sollen? Und welchen praktischen Nutzen hat Big Data in dieser Branche?

Wo können die Daten für eine Optimierung der Lieferkette extrahiert werden?

Big Data arbeitet mit Datensätzen, die mit herkömmlichen Methoden nicht analysiert werden können, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten:

• Strukturierte Daten sind Daten, die das Unternehmen bereits gesammelt hat oder sammeln kann, die optimal organisiert sind und genutzt werden können.
• Unstrukturierte Daten sind verstreute, heterogene Datensätze, die bereinigt und für die Interpretation aufbereitet werden müssen.

Diese Daten werden aus verschiedenen Datenquellen extrahiert, die dem Logistik- oder dem Supply Chain Manager im Unternehmen zur Verfügung stehen.

Quellen für die Analyse von Big Data in der Logistik 4.0

• Traditionelle Betriebssysteme: Sie liefern unmittelbar Informationen über wichtige Kennzahlen für die Logistik des Unternehmens, wie z. B. die Zeiten der Auftragsvorbereitung, die Lieferung oder den prozentualen Erfolg.
• Aktivitäten des Fuhrparks: Durch den Einsatz von Sensoren und Geolokalisierungstechnologien ist es möglich, Fahrpläne, Routen und Kraftstoffverbrauch präzise zu steuern.
• Wetter- und Verkehrsinformationen: Staatliche und private Behörden geben rechtzeitig und präzise Wetter- und Stauwarnungen heraus.
• Wirtschaftsprognosen: Allgemeine Prognosen auf globaler oder nationaler Ebene sowie buchhalterische Schätzungen der einzelnen Unternehmen.
• Online-Nutzerverhalten: die Anzahl der auf der Website des Unternehmens registrierten Besucher, deren Navigationsmuster, die am besten positionierten und gefragtesten Produkte im Online-Shop etc. Diese Daten liefern wertvolle Signale für Data Mining, insbesondere für die e-commerce-Logistik.
• Warnmeldungen bei Engpässen in den Verkaufsstellen: Rechtzeitig zu wissen, wann ein Produkt bei einem Händler knapp wird, trägt zu einer besseren Auftragsplanung unter Berücksichtigung der Lead Time bei.

Nutzung von Big Data in der Logistik 4.0

Die Praxis des Data Mining, d. h. das Aufspüren von Trends, Zusammenhängen und Mustern aus den eben genannten Datenquellen bildet die Grundlage für die Optimierung folgender Bereiche:

1. Bestandskontrolle

Bei der Optimierung des Bestandsmanagements nutzt eine Lagerverwaltungssoftware wie Easy WMS von Mecalux das Potenzial von Big Data, um wichtige Informationen über die im Lager produzierten Materialflüsse zu speichern und in Abhängigkeit davon den Standort der Ware zu optimieren. Das Ziel dabei ist es, eine maximale Rentabilität des Lagerbestandes zu erreichen.

2. Individuelle Kundenbetreuung

Durch die Verbindung von Big Data und CRM-Datensätzen ist es möglich, die Bedürfnisse der Kunden zu antizipieren und zu erkennen, ob es bei früheren Transaktionen Vorfälle gegeben hat, die zu Managementproblemen im Lager oder Transport führen können. Andererseits können diese Daten auch dazu verwendet werden, dem Kunden einen persönlicheren Service aus dem Lager zu bieten (z. B. durch spezielle Verpackungen).

3. Präventive Instandhaltung

Big Data in der Logistik 4.0 sorgt für den korrekten Betrieb aller Arten von Maschinen und automatischen Systemen und verhindert Ausfälle und Unterbrechungen der Unternehmensaktivitäten durch eine planmäßige vorbeugende Wartung.

4. Anpassung der Warenströme und Transportwege

Da mehr Daten aus den Distributionsprozessen gesammelt und analysiert werden, findet machine learning statt. So kann beispielsweise eine Flottenmanagement-Software lernen und ermittelt schnellere, einfachere und optimierte Wege zur Produktlieferung. Gleiches gilt für das LVS, das in der Lage ist, die Bestandshistorie auszuwerten und zu analysieren, um die besten Standorte für jeden Artikel im Lager zu bestimmen.

Big data: so wird eine chaotische Lagerhaltung möglich

Die Anwendung von Big Data im Lager ermöglicht es, das Prinzip der freien Standorte oder der chaotischen Lagerhaltung anzuwenden. Hierbei sind alle Prozesse automatisiert und ein WMS wie das Easy WMS von Mecalux bestimmt, wo jedes Produkt zu einem bestimmten Zeitpunkt platziert werden soll.

Einer der Vorteile des chaotischen Lagers ist seine Flexibilität und seine Fähigkeit, sich an Schwankungen in Nachfrage und Bestand anzupassen. Bei diesem Konzept sammelt und verarbeitet das LVS kontinuierlich Daten, mit denen es die Entscheidungsfindung automatisiert. Der Bediener braucht nur noch den Anweisungen folgen, um die Produkte an den optimalen Ort zu bringen.