Data Science und ihre Anwendungen in der Logistik

Die Data Science oder Datenwissenschaft gewinnt bei allen Aktivitäten im Zusammenhang mit der Lieferkette zunehmend an Bedeutung.

Was versteht man unter Data Science in der Logistik?

Bei der Data Science in der Logistik geht es um die Nutzung von Informationen aus Elementen wie Sendungen, Lagerverwaltungssystemen, Fahrzeugnachverfolgung oder Geolokalisierung und Standort der Kunden. Ziel ist die Optimierung all dieser Prozesse und das Erzielen einer effizienteren Lieferkette. Durch die Erhebung von Daten für eine spätere Untersuchung lassen sich eingehende Kenntnisse über die Tätigkeit gewinnen, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Alle Aspekte, von der Kommissionierung und Verteilung der Waren bis zu ihrem Transport und Endverbrauch, können von Data Scientists oder Datenwissenschaftlern untersucht werden. Die Arbeit dieser Fachkräfte kann wiederum die Produktivität und Effizienz von Unternehmen verbessern. 

Was leistet die Data Science in der Logistik?

Data Science ist zu einem entscheidenden Instrument für die Optimierung von Sendungen, für effiziente Lieferwege und letztlich für ein attraktiveres Angebot als das der Konkurrenz geworden. So weist das Distributed Order Management System Easy DOM automatisch die idealen Versandpunkte anhand des Lagerbestands und der Arbeitskapazität der einzelnen Standorte zu, um die Kosten zu minimieren und den Gewinn zu maximieren.

Dies sind einige der Anwendungen von Data Science in der Logistikbranche:

• Analyse der Nachfrageprognose: Wenn Data Scientists vorhersehen können, welche Ressourcen zur Erfüllung der Verbraucherwünsche benötigt werden, können die benötigten Waren auf täglicher, wöchentlicher, monatlicher oder jährlicher Basis bereitgestellt, verarbeitet und geliefert werden.
• Untersuchung der betrieblichen Effizienz: Data Science kann wertvolle Einblicke in die Logistikprozesse liefern, wodurch Lieferkettenmanager Verbesserungsmöglichkeiten erkennen und Änderungen umsetzen können.
• Tourenmanagement: Durch die Ermittlung der für die Lieferung von Waren benötigten Zeit und der damit verbundenen Kosten lässt sich die kosteneffizienteste Tour ermitteln und die Ressourcen des Unternehmens optimal nutzen.
• Überwachung der Zufriedenheit: Mit Data-Mining-Techniken lässt sich beispielsweise feststellen, ob ein Kunde mit der erbrachten Leistung unzufrieden ist, bevor er den Service verlässt, und so proaktiv seine Erfahrungen verbessern.

Vorteile der Anwendung von Data Science in der Logistik

Die Erhebung großer Datenmengen und deren Analyse durch Algorithmen, die von Data Scientists entwickelt werden, bietet den Unternehmen zahlreiche Vorteile:

• Kostensenkung Die Datenanalyse der gesamten Lieferkette kann Bereiche aufzeigen, in denen Einsparungen erzielt werden können. Die Folge davon können Neuverhandlungen von Verträgen mit Lieferanten, eine Änderung der bisher verwendeten Verpackungen oder die Suche nach alternativen Transportmethoden sein.
• Bestandsoptimierung Durch die Ermittlung von Produkten, die veraltet sind oder eine geringere Umschlagshäufigkeit aufweisen, kann der Platz, den sie in der Anlage einnehmen, neu zugewiesen werden. Das Lagerverwaltungssystem Easy WMS von Mecalux bietet anhand von Kriterien wie Art des Artikels, Umschlag oder Eigentümer immer den besten Stellplatz für den Bestand.
• Transparenz in der Lieferkette Data Science, auf der die besten Lagerverwaltungs-Tools basieren, bietet eine durchgängige Transparenz und hilft, Engpässe, Verzögerungen oder Ineffizienzen zu erkennen.
• Verwaltung von Lieferanten Der reibungslose Ablauf der Lieferkette hängt in hohem Maße von der Arbeit der Lieferanten von Rohstoffen und Waren ab. Durch Untersuchungen von Data Scientists kann objektiv festgestellt werden, welche Daten am zuverlässigsten sind, ihre Leistung bewertet und etwaige Risiken minimiert werden.

Data Science-Techniken für die Lieferkette

Moderne Unternehmen sind sich des Wertes der Datenanalyse bewusst und wollen bei ihrer täglichen Arbeit eine Vielzahl von Informationsquellen erschließen und verarbeiten. Dazu verwenden sie einige der folgenden Techniken:

• Prädiktive Analysen Sie nutzen historische Daten zusammen mit Echtzeitinformationen, um Verhaltensweisen, Trends und Gewohnheiten vorauszusagen. Dies gilt sowohl für Personen als auch für das Verhalten von Maschinen oder Logistiksystemen.
• Maschinelles Lernen für die Routenoptimierung Laut Experten wie Professor Matthias Winkenbach, Forschungsleiter am MIT CTL, bieten künstliche Intelligenz und ML bei Innovationen im Touren- und Liefermanagement einen einzigartigen Vorteil gegenüber Methoden der Betriebsforschung.
• Analytik für die Bestandsverwaltung Durch die Transparenz in Echtzeit über die Vorgänge an jedem Punkt der Lieferkette wird eine Überbevorratung verhindert und eine schnellere Wiederauffüllung ermöglicht.
• Simulationen zur Entscheidungsfindung Data Scientists nutzen digitale Zwillinge, um die Auswirkungen verschiedener Szenarien zu untersuchen und ihre Hypothesen zu testen, bevor Unternehmen große Investitionen tätigen.

Trends in der Data Science für die Logistik

Es gibt immer mehr Tools, die den Fachkräften der Lieferkette bei der Informationsverarbeitung helfen:

• Industrial Internet of Things (IIoT): Durch die Nutzung internetfähiger Geräte zur Datenerfassung wird die Effizienz von industriellen und logistischen Prozessen maximiert.
• Fortgeschrittene Analytik und autonome Entscheidungen: Mithilfe von Systemen mit künstlicher Intelligenz können Anomalien erkannt und Änderungen vorgenommen werden, um die höchstmögliche Produktivität zu erreichen.
• Blockchain: Mit dieser Technologie lassen sich Warendaten und Verträge während des gesamten Logistikprozesses erfassen. 

Integrieren Sie Data Science in Ihre Logistik mit Mecalux

Wir von Mecalux sind Experten für die Automatisierung von Lagern und deren Steuerung durch unser Lagerverwaltungssystem Easy WMS. Mit dieser erfolgreichen Lösung werden bereits die Logistikabläufe von mehr als 1.100 Lagern in 36 Ländern verwaltet und die Effizienz der Lieferketten von Unternehmen maximiert. Gleichzeitig bringen wir mit Easy DOM Transparenz in große Vertriebsnetze. Wenden Sie sich an uns, damit wir unsere seit 1966 gesammelte Erfahrung in der Intralogistik mit Ihnen teilen können.