Schatztruhe Prozessoptimierung

Seefracht, Luftfracht oder Landverkehr – welche Logistikunternehmen sind bei Data Analytics und Big Data vorn?
Die Vorreiter sind Luft- und Seefrachtspediteure, aber auch die global operierenden Integratoren aus dem KEP-Segment. Sie stehen unter erheblichem Druck vieler neuer Wettbewerber mit innovativen Geschäftsmodellen. Der klassische bodenständige Landfrachtspediteur bewegt sich in einem sehr fragmentierten Markt mit engen Margen. Dort fehlen oft die finanziellen Mittel für Investitionen. Bei Investitionen in Digitalisierung spielt Unternehmensgröße die entscheidende Rolle.

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Das Geschäft wird aber auch für die kleinen und mittleren Unternehmen nicht einfacher.
Tatsächlich verfolgen einige große Online-Händler wie beispielsweise Amazon und Alibaba das Ziel, die gesamte Wertschöpfungskette zu kontrollieren. Dadurch wird die Luft für die klassischen Spediteure dünner. Daneben sind in jüngster Zeit – oft als Start-ups – Hunderte von Auslieferungs-Plattformen entstanden, die für Händler die regionale Auslieferung übernehmen. Auch dadurch steigt der Konkurrenzdruck auf die etablierten Player.

Was nützt es Logistikunternehmen, wenn sie sich mit Data Analytics und der Auswertung von großen Datenmengen befassen?
Vor allem bei der Optimierung der Prozesse lassen sich noch wahre Schätze heben. Wenn Unternehmer ihre Speditions- oder Auslieferungsfahrer in Echtzeit mit aktuellen Stau-, Wetter- und Auftragsinformationen versorgen, ermöglicht das eine dynamische Routenoptimierung. Dann kommen sie schneller ans Ziel und sie lasten den Fuhrpark besser aus. Wenn das Anlieferungsfenster oder die Lieferadresse für die Ware kurzfristig geändert werden können, sind die Kunden zufriedener. Über Sensoren an Maschinen und Motoren lässt sich vorhersagen, wann ein Bauteil eines LKW, eines Flugzeugs oder eines Containerschiffs ausfallen wird. Wer drei Tage vorher weiß, dass sich ein technischer Defekt anbahnt, kann sofort handeln – und muss nicht den beladenen LKW reparieren oder wieder entladen. Über Bedarfsprognosen können Logistikdienstleister Lagerbestände minimieren, ohne Lieferengpässe zu riskieren. Kunden erwarten auch Informationen über den Status ihrer Lieferung. Wenn unterwegs etwas schiefläuft, erfahre ich das in Realtime und kann rechtzeitig reagieren.

Warum verhalten sich viele Unternehmen dennoch bislang eher abwartend?
Die Logistikindustrie agiert bei Investitionen oft sehr vorsichtig. Meistens marschieren die anderen Industrien voran, und die Logistiker folgen. Sie warten auf Vorgaben ihrer Kunden. Das kann allerdings Marge kosten – oder gar den Auftrag, wenn Wettbewerber schneller, günstiger oder innovativer sind.

An welcher Stelle im Unternehmen sind Data Analytics und Big Data richtig positioniert?
In einigen Unternehmen kümmert sich die IT-Abteilung darum. Andere arbeiten mit Big-Data-Teams oder lassen das Thema im Unternehmen dezentral bearbeiten. Es geht aber darum, Datenanalysen auf das operative Geschäft anzuwenden. IT-Wissen und Logistikwissen müssen kombiniert werden. Dafür kommt es auf das Know-how an, was mit den gesammelten Daten gemacht werden soll und wie diese zu interpretieren sind. Damit gehört das Thema in der Unternehmenshierarchie ganz weit nach oben.

Bildnachweis: Creatas Video(GettyImages(2), Dachser, PwC(2)

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