Data-Mining in der Logistik 4.0

Data-Mining ist die Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Mustern und Trends, um nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu erhalten.

Mithilfe von Data-Mining können Unternehmen das Verhalten ihrer Prozesse und Abläufe - einschließlich der Logistik - nachvollziehen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung der Leistung des Unternehmens treffen.

Was versteht man unter Data-Mining?

Unter Data-Mining versteht man den computergestützten Prozess der Identifizierung von Trends, Regeln, versteckten Mustern oder anderen wertvollen Informationen aus der Analyse großer Datensätze.. Das Data-Mining, das auch unter der Abkürzung KDD (Knowledge Discovery in Data) bekannt ist, hat in den letzten Jahren durch das Wachstum der Big-Data, der künstlichen Intelligenz und der robotergestützten Prozessautomatisierung stark an Bedeutung gewonnen.

Der Begriff Data-Mining wird von Laien oft mit Big Data verwechselt. Beide Begriffe beziehen sich auf verwandte, aber letztendlich unterschiedliche Konzepte. Big Data bezieht sich auf Datensätze, die so umfangreich und komplex sind, dass sie zu ihrer Verarbeitung Softwareanwendungen erfordern. Das Data-Mining geht noch einen Schritt weiter: Es geht darum, diese riesigen Datenmengen zu überprüfen, um Regeln oder Muster zu erkennen, die für das bloße Auge unsichtbar sind.

Zum Verständnis der Funktionsweise von Data-Mining muss man die Beziehung zwischen dieser Analysemethode und Technologien wie der künstlichen Intelligenz oder dem Machine Learning nachvollziehen können. Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernsysteme nutzen Data-Mining-Techniken, um die Verhaltensweisen von Maschinen zu interpretieren und aus den in den Daten identifizierten Mustern und Regeln Lösungen zu entwickeln. Wie die Publikation Algorithm insights des US-amerikanischen Beratungsunternehmens Deloitte zeigt, fällt das Data-Mining in die Kategorie der kognitiven Technologien, d. h. der Technologien, die die Umsetzung von Systemen der künstlichen Intelligenz (einschließlich des Machine Learning) erleichtern.

Beim Data-Mining geht es um die Analyse und Gewinnung von verborgenem und verwertbarem Wissen aus großen, in verschiedenen Formaten gespeicherten Datenquellen. Der emeritierte Informatikprofessor Ian Witten definiert Data-Mining in seinem Buch Data mining, practical machine learning tools and techniques wie folgt: „Data-Mining ist die Extraktion impliziter, bisher unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Daten. Es geht darum, eine Software zu entwickeln, die Datenbanken automatisch analysiert und nach Regelmäßigkeiten oder Mustern sucht. Wenn Muster gefunden werden, können sie verallgemeinert werden, um genaue Vorhersagen über zukünftige Daten abzuleiten.“

Das Data-Mining ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung in allen Bereichen eines Unternehmens. Mit automatischen Data-Mining-Methoden können Informationen organisiert und gefiltert werden, um sie in relevantes Wissen zu verwandeln, das u. a. in bestimmten Bereichen zur Aufdeckung von Betrug (Finanzen), zur Vorhersage der Nachfrage (Vertrieb und Marketing) oder zur Ermittlung von Engpässen (Industrie und Logistik) dient.

Die Anwendung von Data-Mining in der Logistik

Die Konsolidierung des Data-Mining ist vor allem für die Logistik von Nutzen. Die automatische Erkennung von Mustern in Abläufen wie Wareneingang, Auftragszusammenstellung oder Rücksendung von Aufträgen könnte zu einer Vorhersage des Lagerbedarfs oder zur Kontrolle des Lagerbestands beitragen. 

David L. Olson, Professor für Supply Chain Management and Analytics an der Universität von Nebraska, weist in seinem wissenschaftlichen Beitrag A review of supply chain data mining publications darauf hin, dass Data-Mining in der Lieferkette bereits Realität ist: „Die Abläufe in der Lieferkette beruhten auf den gängigsten Prognose- und Klassifizierungs- Data- Mining- Analysen (einschließlich Kundenprofilerstellung und Betrugserkennung). Hierbei werden Data-Mining-Methoden wie logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze eingesetzt.“

Dem Autor zufolge wird Data-Mining einen zunehmenden Einfluss auf die Logistik haben: „In Zukunft wird der Einsatz dieser Informationstechnologie zur Messung wichtiger Aspekte der Lieferketten und zur Analyse dieser Daten, um bessere Entscheidungen treffen zu können, immer mehr an Bedeutung gewinnen.“

Das Data-Mining kann nicht nur die Entscheidungsfindung in der Bestandsverwaltung verbessern, sondern auch die Leistung bei logistischen Schritten wie der Frachtkonsolidierung. Das behaupten die Forscher der École Polytechnique de Montréal (Kanada), Bruno Agard und Zineb Aboutalib. In ihrer Analyse Improvement of freight consolidation with a data mining technique stellen die Autoren fest: „Durch die Anwendung von Assoziationsregeln bei der Ausarbeitung von Konsolidierungsstrategien kann die Anzahl der Lieferungen reduziert werden. Diese Methode könnte wiederum die Anzahl der Aufträge erhöhen, die mit demselben Fahrzeug oder an denselben Zielort geliefert werden, wodurch die Transportkosten und der CO2-Ausstoß reduziert werden”.

Data-Mining, Streben nach logistischer Effizienz

Die Kontrolle, Verarbeitung und Verwaltung von Daten ist der Schlüssel zur Identifizierung von Fehlern und Ineffizienzen in einem Lager oder einer Produktionsstätte. Mithilfe von Data-Mining-Techniken lassen sich Tausende von Daten, die in einem intelligenten Lager anfallen, verarbeiten und Trends erkennen, die für das bloße Auge unsichtbar sind. Anhand dieser Informationen kann der Logistikverantwortliche fundiertere und genauere Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Lagerleistung treffen. 

In einer Logistik, in der die Überwachung der Leistung auf der Grundlage von im Lager generierten Daten immer wichtiger wird, spielt eine Lagerverwaltungssoftware wie Easy WMS eine zentrale Rolle bei der Lagerverwaltung.. Wenn Sie große Datenmengen, die im Lager anfallen, in nützliche Informationen umwandeln möchten, dann wenden Sie sich bitte an uns. Ein fachkundiger Berater wird Sie hinsichtlich der besten digitalen Lösung für Ihre Anlage beraten.