21. Februar 2023

Digitale Logistiknetzwerke: Mehr Transparenz und Resilienz in der Supply Chain

Die Anforderungen der Kunden im Fokus

Die Welt ist derzeit von vielen Unsicherheiten gekennzeichnet – Unternehmen spüren nach wie vor die immensen Auswirkungen der Pandemie auf globale Warenströme. Sie sehen sich überdies mit dem Krieg in der Ukraine konfrontiert, müssen zugleich den Fachkräftemangel meistern und im Zuge des Klimaschutzes nachhaltiger wirtschaften. Insbesondere Logistikunternehmen sehen sich mit Lieferengpässen und Materialknappheit konfrontiert, die ganze Logistiknetzwerke unter enormen Druck setzen. Die Logistikbranche steht also vor gewaltigen Herausforderungen. Um trotz dieser Unsicherheiten wettbewerbsfähig zu bleiben, führt kein Weg an der Digitalisierung von Prozessen vorbei. Denn moderne Digitalisierungsstrategien ebnen den Weg hin zu transparenten, resilienteren und nachhaltigeren Logistikprozessen, die sich obendrein konsequent an den Anforderungen der Kunden ausrichten lassen.

Big Data, KI und Analytics eröffnen eine klare Sicht der Abläufe

Welcher Logistiker kennt das nicht: Knappe Margen, Preiskampf und ein hoher Wettbewerbsdruck, das sind die Bedingungen, die den globalen Logistikmarkt bestimmen. Es ist deshalb mittlerweile ein ganz entscheidender Faktor, dass Logistiker ihre verfügbaren Ressourcen optimal nutzen und zugleich hohe Serviceleistungen entlang der kompletten Supply Chain erbringen. Nur so lassen sich Beziehungen zu Kunden langfristig aufrechterhalten und deren gestiegene Anforderungen abdecken. Die Zukunft liegt demnach in digitalisierten Material- und Wertflüssen. Denn nur wer durchgängig digitalisiert, kann Zeit, Ressourcen und Kosten sparen wodurch sich Effizienzgewinne erzielen lassen.

Supply Chain optimal managen: Belastbare Daten sind das neue Gold

„Daten sind das neue Gold“ – so heißt es in diesem Kontext oft. Auf solchen Daten setzen neue Geschäftsfelder oder Services wie Analytics auf. Damit managen Logistiker die Supply Chain zuverlässiger und auch effizienter. Eine wichtige Bedingung ist aber, dass die Basisdaten korrekt, validiert und vollständig sind. Ist dies der Fall, ermöglicht beispielsweise der Einsatz von Predictive Analytics, dass durch das Erfassen einer Vielzahl von Echtzeit-Daten aus unterschiedlichsten Quellen – etwa aus einem ERP-System, der Lieferkette, Handelsterminals oder auch Telematiksystemen – präzise Vorhersagen zu Bedarfen, Lieferterminen oder beispielsweise Absatzmengen getroffen werden können. Ziel ist es zum einen die manuelle und aufwendige Planung abzulösen und das Reporting einer BI-Landschaft durch Data Science gezielt zu erweitern. Logistiker sind damit nämlich in der Lage, neben den klassischen Standard-Auswertungen auch komplexere Analysen und belastbare Prognosemodelle zu erstellen. Durch Machine Learning-Modelle und den Einsatz von KI-Technologien können Logistiker Muster ableiten, die ohne großen Aufwand Aufschluss über bestimmte Umgebungs- und Belastungssituationen geben. Die Performance des gesamten Logistiknetzes lässt sich auf diese Weise in Echtzeit prüfen und Logistiker können schnell auf akute Situationen reagieren und im besten Fall auf der Basis belastbarer Prognosen dafür sorgen, dass diese erst gar nicht entstehen.

Realtime Datawarehouses und Single Point of Truth

Sind alle Logistik-Prozesse, wie die beispielhaft beschriebenen, in einer Gesamtarchitektur gebündelt und miteinander verzahnt, profitieren Logistiker von einem so genannten Realtime-Datawarehouse. Ein solches führt in Echtzeit neben Informationen aus Unternehmenssystemen auch Daten aus IoT-Geräten, beispielsweise Scannern, ebenso wie zentrale Unternehmens-Kennzahlen (KPI) zusammen und zeigt diese an. Aus einer Vielzahl erfolgreich abgeschlossener Projekte haben unsere Logistikexperten die Erkenntnis gewonnen, dass hybride analytische Infrastrukturen Architekturen sind, die das klassische Datawarehouse und Data Science ergänzend statt getrennt betrachten. Der entscheidende Vorteil einer solchen Architektur: Logistiker nutzen einen so genannten Single Point of Truth für dieselben Kennzahlen und Dimensionen. Eine solche Gesamtarchitektur zeichnet sich zudem durch eine hohe Skalierbarkeit, einen modularen Aufbau und flexible Anpassungsfähigkeit aus, zumal sich bei Bedarf problemlos ergänzende Cloud-Dienste integrieren lassen.

Unsere IT-Berater haben immer ein Ohr am Logistikmarkt

Auf der Grundlage ausgewiesener IT-Kompetenzen und einem tiefen Branchenwissen unterstützen und beraten wir unsere Kunden bei der Planung und Umsetzung von Realtime-Datawarehouses und verknüpfen diese mit hybriden analytischen Infrastrukturen. Auf diese Weise gewinnen Logistiker ein detailliertes digitales Abbild ihrer Supply Chain. Damit schaffen wir die Grundlage dafür, dass Logistiker die Möglichkeiten, die Data Science und KI eröffnen, auch voll ausschöpfen und damit intelligente Werkzeuge an die Hand bekommen, um den Unsicherheiten in den globalen Logistikmärkten zu begegnen. Mit den ISO27001-zertifizierten IT-Services unserer Schwesterfirma DATIS IT-Services GmbH erfüllen wir obendrein sämtliche Anforderungen, die Logistiker an moderne und zuverlässige Systemarchitekturen stellen. Damit diese sich in Zeiten begrenzter personeller Ressourcen auf ihr Kerngeschäft fokussieren können, betreuen wir sowohl Standardsoftwaresysteme als auch eigens entwickelte, individuell zugeschnittene IT-Lösungen. Durch dieses professionelle Application Management sparen Logistiker also nicht nur Kosten, sondern gewinnen auch an Kontinuität, Flexibilität und Sicherheit.

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