{"id":141878,"date":"2022-02-24T08:33:41","date_gmt":"2022-02-24T07:33:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.saloodo.com\/?p=141878"},"modified":"2023-10-24T14:04:22","modified_gmt":"2023-10-24T12:04:22","slug":"digitale-logistik-wie-kann-die-logistik-von-data-science-profitieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.saloodo.com\/de\/blog\/digitale-logistik-wie-kann-die-logistik-von-data-science-profitieren\/","title":{"rendered":"Digitale Logistik: Wie kann die Logistik von Data Science profitieren?"},"content":{"rendered":"

Bis vor nicht allzu langer Zeit war die Logistikbranche von veralteten manuellen Prozessen mit unflexiblen Ger\u00e4ten und Maschinen abh\u00e4ngig, wodurch Produktivit\u00e4t, Gewinnm\u00f6glichkeiten und Kundenzufriedenheit auf der Strecke blieben. Doch das \u00e4ndert sich jetzt<\/a>. Die Fortschritte bei den digitalen Technologien, die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Kundenpr\u00e4ferenzen und die Erfolgsgeschichte des E-Commerce machen die Logistik zu einer perfekten Fallstudie f\u00fcr Data Science. Die Kombination von Analysen, relevanten Statistiken, k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Erkundung von Trends und zur Identifizierung von Mustern wird der Revolutionierung von LSP-Gesch\u00e4ften einen enormen Schub verleihen.<\/p>\n

\"AerialEine Studie<\/a> des Council of Supply Chain Management Professionals zeigt, dass 93 % der Verlader und 98 % der 3PL-Unternehmen der Meinung sind, dass Datenanalysen f\u00fcr 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. Dar\u00fcber hinaus glauben 71 % von ihnen, dass Big Data die Qualit\u00e4t und Leistung verbessert.<\/p>\n

All diese Punkte unterstreichen nur die Bedeutung von Daten in der Logistik. Warum gehen wir nicht ein wenig n\u00e4her darauf ein, wie sie hilfreich sein k\u00f6nnen?<\/p>\n

Umfang der Data Science in der Logistik<\/h2>\n

Steigerung der betrieblichen Effizienz:<\/strong> Die Sicherstellung von Betriebsstandards und die Beseitigung von betrieblichen Ineffizienzen sind zwei wichtige Ziele. Daten sind ein Mittel, mit dem Sie die Ver\u00e4nderungen im Betriebsablauf verfolgen k\u00f6nnen. Mit Betriebsdaten und Data-Science-Kenntnissen in der Hand k\u00f6nnen Sie die KPIs wie Kosten, Wert, Dienstleistungen und Verschwendung in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden verfolgen und messen, um Katastrophen zu verhindern und Korrekturma\u00dfnahmen zu ergreifen. Dadurch wird die Effizienz gesteigert und Transparenz geschaffen, um diese Ma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/p>\n

Verbesserung der Prognosen:<\/strong> Bei den derzeitigen Prognosemethoden wie einfache oder mehrfache Regression, Zeitreihenanalyse usw., bei denen der mittlere absolute Fehler in der Regel \u00fcber 20 % liegt, erfordert die Erzielung zuverl\u00e4ssigerer Ergebnisse aus Prognosemodellen eine gr\u00f6\u00dfere 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.<\/p>\n

Routenoptimierung:<\/strong> Bei der Routenoptimierung wird die k\u00fcrzestm\u00f6gliche 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 f\u00fcr ein Fahrzeug geht, das den Artikel an den Kunden liefert. Der Algorithmus zur Optimierung der Route ber\u00fccksichtigt Daten wie die Menge der bestellten Waren, die geografische Entfernung zwischen Abhol- und Lieferort, die H\u00e4ufigkeit der Bestellung usw. Data Science kann eingesetzt werden, um das n\u00e4chstgelegene Fahrzeug zu finden, und die Informationen k\u00f6nnen ohne Verz\u00f6gerung weitergegeben werden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen 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 \u00fcber die an den Fahrzeugen angebrachten Sensoren hilft bei der Ermittlung von Umweltverschmutzung, L\u00e4rmpegel, 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 erh\u00f6hen, die Lohnkosten zu senken und den Zeitaufwand f\u00fcr Planung und Verwaltung um 25 % bis 75 % zu reduzieren.<\/p>\n

Kundenzufriedenheit:<\/strong> Tats\u00e4chlich haben Studien von Bain & Company und Earl Sasser von der Harvard Business School<\/a> gezeigt, dass bereits eine Steigerung der Kundenbindung um 5 Prozent zu einer Gewinnsteigerung zwischen 25 und 95 Prozent f\u00fchren kann. F\u00fcr die Kundenbindung sind Informationen \u00fcber die Pr\u00e4ferenzen, Vorlieben und Abneigungen der Kunden unerl\u00e4sslich, die oft nur bruchst\u00fcckhaft vorhanden und mit unerw\u00fcnschten Daten durchsetzt sind. Die Anwendung von Data Science kann hier die Kundenbindung erh\u00f6hen, eine eindeutige Kundensegmentierung vornehmen und den Kundenservice optimieren. Au\u00dferdem wird dadurch die Evolution der CRM-Techniken angesto\u00dfen. Big Data wird einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Kundenanforderungen und die Servicequalit\u00e4t liefern, der zur Verbesserung der Produktqualit\u00e4t genutzt werden kann.<\/p>\n

Risikobewertung:<\/strong> Es ist notwendig, Ereignisse und Prozesse zu verfolgen und vorherzusagen, die zu Unterbrechungen der Lieferkette f\u00fchren k\u00f6nnen. Data Science hilft beim Aufbau eines widerstandsf\u00e4higen Transportmodells, indem es Daten nutzt und auf intelligente Weise St\u00f6rungen vorhersagt, um dann die entsprechenden Interessengruppen zu alarmieren.<\/p>\n

Durchg\u00e4ngige Transparenz: <\/strong>Data Science in Kombination mit Analysen, Informationen von Sensoren, Echtzeit\u00fcberwachung und 5G-Technologie wird es einfacher machen, eine durchg\u00e4ngige Transparenz der gesamten Lieferkette zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Fazit<\/h3>\n

Es besteht kein Zweifel daran, dass Data Science und Datenanalyse eine gr\u00f6\u00dfere Rolle in der Logistikbranche spielen werden. Von der Verfolgung der Einhaltung von Vorschriften \u00fcber die Verringerung von Engp\u00e4ssen in der Lieferkette bis hin zur Rationalisierung der Lieferkette und der Reduzierung von Fehlern – Daten werden in Zukunft eine gro\u00dfe Rolle spielen. Die Analytik wird den Betrieb, die Routen und die Kundenzufriedenheit optimieren, indem sie problemlose L\u00f6sungen bietet und die Transparenz verbessert. Die Logistik steht tats\u00e4chlich an der Schwelle zur Big Data Transformation. Wie ein bekannter Spruch besagt, sind Daten das neue Gold. Alles, was Sie tun m\u00fcssen, ist, sich f\u00fcr einen Technologiepartner zu entscheiden, der Ihnen hilft, die Vorteile zu nutzen, indem er Mittel zur Verf\u00fcgung stellt, um die Macht der Daten nutzbar zu machen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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