Fachthemen

Ground Truth in der Logistikbranche

Digitale Transformation in der Logistik: Predictive Analytics zur Optimierung der Flottensteuerung

Mit Ground Truth optimieren Logistik-Dienstleister ihre Lagerhaltung und ihre Tourenplanung

Nachdem wir Ihnen bereits in einem früheren Beitrag einen Überblick vermittelt haben, welche Rolle Predictive Analytics-Methoden in unterschiedlichen Branchen wie dem Finanzwesen, der Reisebranche oder im E-Commerce heute bereits spielen, möchten wir in diesem Beitrag auf eine Branche eingehen, die schon seit längerem vom „Blick in die Kristallkugel 2.0“ profitiert: Die Transport- und Logistikbranche.

Prinzipiell gibt es in der Logistik heute insbesondere zwei Bereiche, in denen Predictive Analytics-Methoden zum Einsatz kommen können: Die Lagerverwaltung und die Tourenplanung.

Lagerverwaltung in Zeiten von Industrie 4.0: Wenn jeder Zentimeter zählt

Im Bereich der Lagerhaltung geht es heute insbesondere darum, die verfügbaren Lagerkapazitäten möglichst optimal zu nutzen. Auf der Grundlage historischer Daten können Predictive Analytics-Analysen Muster erkennen, welche Waren wann wo wie am effizientesten gelagert und danach wieder kommissioniert und ausgeliefert werden. Analog zur „smart factory“ wird heute vom „smart warehouse“ gesprochen, bei dem alle Annahme-, Lagerungs-, Kommissionierungs- und Auslieferungsprozesse zukünftig komplett automatisiert ablaufen und dabei auf Predictive Analytics-Prognosen zur Optimierung dieser Prozesse und Arbeitsabläufe zurückgreifen. Der Fokus liegt dabei auf einer größtmöglichen Effizienz und Geschwindigkeit.

Termingenaue Auslieferungen im Paketdienst: Wenn jede Minute zählt

Der zweite Bereich, in dem Predictive Analytics-Methoden zum Einsatz kommen, ist die komplette Auslieferung. Zum einen bieten die großen Logistikdienstleister und Paketdienste ihren Kunden vorab die Information, wann sie mit ihrer Lieferung rechnen können. Der Paketdienst DPD beispielsweise nennt seinen Kunden mittlerweile ein Zeitfenster für die Lieferung, das bei unter 60 Minuten liegt. Bei mehr als zwei Millionen Paketen pro Tag erfolgen diese Prognosen auf der Grundlage historischer Daten und unter Zuhilfenahme von Predictive Analytics-Methoden.

Leerfahrten vermeiden und Kosten senken: Predictive Analytics hilft

Speditionen im Business-to-Business Bereich nutzen ebenfalls Predictive Analytics zur Optimierung von Effizienz und Senkung der eigenen Transportkosten. So waren 2015 laut Kraftfahrtbundesamt rund 2,7 Millionen Lkw auf deutschen Straßen unterwegs und transportierten dabei mehr als drei Milliarden Tonnen Güter. Allerdings handelte es sich bei etwa einem Drittel der 400 Millionen Fahrten um Leerfahrten –  ein enormer Kostenfaktor für die Speditionsunternehmen und eine eigentlich unnötige Belastung für Personal, Material, Straßen und Umwelt. Immer mehr Unternehmen aus der Branche gehen deshalb dazu über, die Bewegungsdaten ihrer Laster in Echtzeit zu sammeln und auszuwerten und darauf basierend Prognosen für die zukünftige Optimierung ihrer Touren zu treffen.

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts

Dieser häufig zitierte Slogan gilt natürlich ganz besonders für den Bereich Predictive Analytics. Wie die genannten Beispiele zeigen, basieren alle auf der Grundlage dieser Methode erstellten Prognosen auf der Grundlage historischer, im Unternehmen verfügbarer Daten. Und genau aus diesem Grund gilt auch die Gleichung: Qualität der Daten = Qualität der Prognosen.

Damit diese Gleichung stimmt, haben wir mit GROUND TRUTH eine Lösungs- und Prozessmethodik entwickelt, die zu einer qualitätsgesicherten Datenbasis führt, auf deren Grundlage verlässliche und belastbare Datenanalysen durchgeführt werden können. Der klassische „Golden Record“, also der zentrale Stammdatensatz eines Kunden oder Interessenten, wird angereichert um Transformationsregeln, die den Zugriff auf Interaktions- und Transaktionsdaten, also die Bewegungsdaten, in den unterschiedlichen Datenquellen beschreiben. Aus dem „Golden Record“ wird damit das „Golden Profile“ des Kunden. Dieses „Golden Profile“ vereint Adressdaten, Kaufverhalten, Kaufhistorie, Vorlieben und die Spuren, die der Kunde im Internet und den sozialen Medien sowie über weitere Kanäle und Aktivitäten hinterlässt. Damit ist erstmals eine wirklich vollständige, präzise und aktuelle 360-Grad-Sicht auf den Kunden möglich.

Die GROUND TRUTH-Methode schützt Unternehmen letztendlich dabei, falsche Prognosen durch unsaubere Daten zu erstellen und verhindert damit falsche Geschäftsentscheidungen.

Wenn Unternehmen aus der Logistik zukünftig also ihre Lagerverwaltung und/oder Tourenplanung optimieren möchten, sollten sie auf GROUND TRUTH auf keinen Fall verzichten.

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Ground Truth ist das Fundament für Umsatzwachstum und neue Geschäftsmodelle vor dem Hintergrund der digitalen Transformation, beispielsweise für die Optimierung von Vertriebs- und Marketingaktivitäten, Kampagnenmanagement, von Blacklist Matching, Compliance oder auch Customer Relationship Management. Im Mittelpunkt steht das Golden Profile eines jeden Kunden, sprich der Golden Record, angereichert mit Interaktions- und Transformationsdaten (Bewegungsdaten). Mit dem Ground Truth bewegen sich Entscheider nicht mehr im luftleeren Raum, sondern haben Bodenhaftung im Decision-Making.