Bis vor nicht allzu langer Zeit war die Logistikbranche von veralteten manuellen Prozessen mit unflexiblen Geräten und Maschinen abhängig, wodurch Produktivität, Gewinnmöglichkeiten und Kundenzufriedenheit auf der Strecke blieben. Doch das ändert sich jetzt. Die Fortschritte bei den digitalen Technologien, die sich ständig ändernden Kundenpräferenzen und die Erfolgsgeschichte des E-Commerce machen die Logistik zu einer perfekten Fallstudie für Data Science. Die Kombination von Analysen, relevanten Statistiken, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Erkundung von Trends und zur Identifizierung von Mustern wird der Revolutionierung von LSP-Geschäften einen enormen Schub verleihen.
Eine Studie des Council of Supply Chain Management Professionals zeigt, dass 93 % der Verlader und 98 % der 3PL-Unternehmen der Meinung sind, dass Datenanalysen für intelligente Entscheidungen entscheidend sind. Fast 81 % der befragten Verlader und 86 % der 3PL-Unternehmen gaben an, dass die „effektive Nutzung von Big Data und Data Science zu einer Kernkompetenz ihrer Supply-Chain-Organisationen“ werden wird. Darüber hinaus glauben 71 % von ihnen, dass Big Data die Qualität und Leistung verbessert.
All diese Punkte unterstreichen nur die Bedeutung von Daten in der Logistik. Warum gehen wir nicht ein wenig näher darauf ein, wie sie hilfreich sein können?
Umfang der Data Science in der Logistik
Steigerung der betrieblichen Effizienz: Die Sicherstellung von Betriebsstandards und die Beseitigung von betrieblichen Ineffizienzen sind zwei wichtige Ziele. Daten sind ein Mittel, mit dem Sie die Veränderungen im Betriebsablauf verfolgen können. Mit Betriebsdaten und Data-Science-Kenntnissen in der Hand können Sie die KPIs wie Kosten, Wert, Dienstleistungen und Verschwendung in regelmäßigen Abständen verfolgen und messen, um Katastrophen zu verhindern und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Dadurch wird die Effizienz gesteigert und Transparenz geschaffen, um diese Maßnahmen zu ergreifen.
Verbesserung der Prognosen: Bei den derzeitigen Prognosemethoden wie einfache oder mehrfache Regression, Zeitreihenanalyse usw., bei denen der mittlere absolute Fehler in der Regel über 20 % liegt, erfordert die Erzielung zuverlässigerer Ergebnisse aus Prognosemodellen eine größere Anzahl von Variablen und Analogien, mit denen man umgehen muss. Data Science kann zu einer besseren Vorhersage beitragen, indem sie Daten in Echtzeit erfasst und Daten aus mehreren Quellen schneller und genauer analysiert.
Routenoptimierung: Bei der Routenoptimierung wird die kürzestmögliche Route zu einem bestimmten Ort ermittelt. Sie hilft dabei, Probleme wie das Vehicle-Routing-Problem (VRP) zu vermeiden, bei dem es um die optimale Route für ein Fahrzeug geht, das den Artikel an den Kunden liefert. Der Algorithmus zur Optimierung der Route berücksichtigt Daten wie die Menge der bestellten Waren, die geografische Entfernung zwischen Abhol- und Lieferort, die Häufigkeit der Bestellung usw. Data Science kann eingesetzt werden, um das nächstgelegene Fahrzeug zu finden, und die Informationen können ohne Verzögerung weitergegeben werden. Außerdem können Trends anhand der Anzahl der Bestellungen, des Klimas, der Durchschnittsgeschwindigkeit auf der Strecke, des Kraftstoffverbrauchs und der Zeit ermittelt werden. Big Data hilft auch bei der genauen und umfassenderen Ermittlung des Reiseverhaltens. Die Erfassung von Umweltdaten über die an den Fahrzeugen angebrachten Sensoren hilft bei der Ermittlung von Umweltverschmutzung, Lärmpegel, Verkehrsdetails usw. Den Daten zufolge hat die Routenoptimierung das Potenzial, die CO2-Emissionen um 5 % bis 25 % zu senken, die Kilometerleistung um 5 % bis 15 % zu erhöhen, die Lohnkosten zu senken und den Zeitaufwand für Planung und Verwaltung um 25 % bis 75 % zu reduzieren.
Kundenzufriedenheit: Tatsächlich haben Studien von Bain & Company und Earl Sasser von der Harvard Business School gezeigt, dass bereits eine Steigerung der Kundenbindung um 5 Prozent zu einer Gewinnsteigerung zwischen 25 und 95 Prozent führen kann. Für die Kundenbindung sind Informationen über die Präferenzen, Vorlieben und Abneigungen der Kunden unerlässlich, die oft nur bruchstückhaft vorhanden und mit unerwünschten Daten durchsetzt sind. Die Anwendung von Data Science kann hier die Kundenbindung erhöhen, eine eindeutige Kundensegmentierung vornehmen und den Kundenservice optimieren. Außerdem wird dadurch die Evolution der CRM-Techniken angestoßen. Big Data wird einen umfassenden Überblick über die Kundenanforderungen und die Servicequalität liefern, der zur Verbesserung der Produktqualität genutzt werden kann.
Risikobewertung: Es ist notwendig, Ereignisse und Prozesse zu verfolgen und vorherzusagen, die zu Unterbrechungen der Lieferkette führen können. Data Science hilft beim Aufbau eines widerstandsfähigen Transportmodells, indem es Daten nutzt und auf intelligente Weise Störungen vorhersagt, um dann die entsprechenden Interessengruppen zu alarmieren.
Durchgängige Transparenz: Data Science in Kombination mit Analysen, Informationen von Sensoren, Echtzeitüberwachung und 5G-Technologie wird es einfacher machen, eine durchgängige Transparenz der gesamten Lieferkette zu gewährleisten.
Fazit
Es besteht kein Zweifel daran, dass Data Science und Datenanalyse eine größere Rolle in der Logistikbranche spielen werden. Von der Verfolgung der Einhaltung von Vorschriften über die Verringerung von Engpässen in der Lieferkette bis hin zur Rationalisierung der Lieferkette und der Reduzierung von Fehlern – Daten werden in Zukunft eine große Rolle spielen. Die Analytik wird den Betrieb, die Routen und die Kundenzufriedenheit optimieren, indem sie problemlose Lösungen bietet und die Transparenz verbessert. Die Logistik steht tatsächlich an der Schwelle zur Big Data Transformation. Wie ein bekannter Spruch besagt, sind Daten das neue Gold. Alles, was Sie tun müssen, ist, sich für einen Technologiepartner zu entscheiden, der Ihnen hilft, die Vorteile zu nutzen, indem er Mittel zur Verfügung stellt, um die Macht der Daten nutzbar zu machen.
