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Die Auswirkungen von Big Data in der Transport & Logistik Branche

Aug 12, 2021

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Die Auswirkungen von Big Data Analytics in Transport und Logistik
By Gabriel Valmonte, Global Marketing

Teil unserer Transport- & Logistik-Serie

Daten sind zweifelsohne die Grundlage für innovative digitale Lösungen und Umsetzungen. Oft stammen sie aus umfangreichen Datenquellen, auf die die meisten Unternehmen bereits Zugriff haben. Mehr als neun von zehn Akteuren in der Transport- und Logistikbranche sind der Meinung, dass die Datenanalyse entscheidend ist, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen [1]. Ausgehend von unserer umfangreichen Erfahrung mit Kunden in der Branche sind die größten Hindernisse bei der Datenanalyse jedoch die Folgen davon, dass man nicht weiß, wo man anfangen soll und welchen Wert man aus Daten generieren kann.

Dieser Artikel soll Ihnen einen Eindruck davon vermitteln, was Datenanalyse für Ihr Unternehmen leisten kann. Es handelt sich im Wesentlichen um Denkanstöße, die Ihnen hoffentlich erste Ideen geben und Sie inspirieren werden.

Wir haben den Artikel in die Abschnitte Transport und Fracht/Logistik unterteilt, damit Sie direkt zu dem Abschnitt springen können, der für Sie relevant ist.

Verkehrswesen

Vorhersage der Nachfrage für ein Taxiunternehmen

Transportdienstleister wie Taxi-Unternehmen müssen ihre Fahrzeugflotte ständig managen, um ihre Kunden im Berufsverkehr effizient zu bedienen. Selbst mit der zunehmenden Verbreitung mobiler Apps als Mittel zur Buchung von Fahrdiensten auf Abruf ist es immer noch eine Herausforderung, das richtige Fahrzeugangebot rechtzeitig an scheinbar sprunghafte Nachfrageschübe anzupassen.

Mit Hilfe umfangreicher Daten und Analysen können Dienstleister jedoch historische Kundendaten, die sich über Jahre hinweg angesammelt haben, analysieren und verarbeiten und schließlich in der Lage sein, die genauen Zeitfenster für Pendlerströme vorherzusagen, auch für die am stärksten frequentierten Fahrgast-Hotspots. Auf diese Weise können genügend Fahrzeuge vor Ort eingesetzt werden, um die Nachfrage vollständig zu befriedigen, ohne dass die Servicequalität in anderen Gebieten beeinträchtigt wird.

Feedback-Daten bestimmen die Produkt-Roadmap für den öffentlichen Verkehr

Technologie ist immer eine große Bereicherung für jeden Verkehrsdienst. Sie zielt darauf ab, Effizienz und Komfort zu steigern. Die meisten Unternehmen scheitern jedoch daran, dass sie bei der Entwicklung von Lösungen an vorgefassten technologischen Strukturen und Erfahrungen aus der Vergangenheit festhalten. Dadurch wird wertvolles Kundenfeedback übersehen und für eine kundenrelevantere technische Architektur nicht genutzt.

Der dänische Anbieter öffentlicher Verkehrsmittel, Din Offentlige Transport (DOT), hat eine Nutzerfeedback-Funktion in seine mobile App integriert. Das Backend-System sammelt fast 30.000 Rückmeldungen, die das System über mehrere Zeiträume hinweg generiert. Dieser Datenschatz, ergänzt durch Natural Language Processing, ermöglichte es, die umfangreichen Rückmeldungen zu verwandten Themen und Problemen zu gruppieren. Dadurch konnte das Managementteam effizient und schnell Fehler, Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit und gängige Verhaltensweisen der Benutzer identifizieren, was zu einer Verbesserung der gesamten App-Benutzererfahrung führte.

Vorausschauende Wartung für das Eisenbahnmanagement

Der Erfolg eines Transportdienstes hängt von einem kontinuierlichen und zuverlässigen Betrieb ab. Im Mittelpunkt stehen dabei die Fahrzeuge, die die harte Arbeit der Beförderung des physischen Gewichts leisten und zwangsläufig einem allmählichen Verschleiß unterliegen.

Anders als noch vor einigen Jahrzehnten sind moderne Transportunternehmen heute in der Lage, die Wartung ihrer Flotte anhand umfangreicher Daten zu überwachen und zu verwalten. So können beispielsweise Schienenverkehrsdienstleister die vorausschauende Wartung nutzen, um die regelmäßige Instandhaltung der Einheiten zu planen und zu überwachen und den Zustand der Gleise genau zu beobachten. Umfangreiche Daten ermöglichen die Vorhersage von Ausfällen, die Fehlerdiagnose, die Klassifizierung von Fehlertypen und können sogar Mechaniker mit Informationen über empfohlene Wartungsmaßnahmen nach der Fehlerdiagnose und -identifizierung versorgen. Dies trägt dazu bei, unerwartete Betriebsunterbrechungen zu vermeiden und, was am wichtigsten ist, die Betriebsfähigkeit der Züge oder Fahrzeuge im Fuhrpark zu verlängern.

Fracht und Logistik

Agile Binnenschifffahrt

Die Synergie zwischen Schifffahrt und Inlandslogistik ist in der Lieferkette von entscheidender Bedeutung. Verzögerungen und Pannen können die Logistikunternehmen viel Geld kosten und sich sogar direkt auf die Kosten der Waren oder Produkte auswirken, die von den Endverbrauchern gekauft werden. Angesichts der vielen Faktoren, die zu berücksichtigen sind, wie z. B. die Ankunftszeit des Schiffes im Hafen, die Verfügbarkeit von Lastwagen für Langstreckenfahrten usw., müssen Systeme vorhanden sein, um wichtige Informationen für eine rechtzeitige Entscheidungsfindung zu erfassen.

Daten können dazu beitragen, die Disposition von Fahrzeugen zu optimieren, um deren Verfügbarkeit und Pünktlichkeit zu gewährleisten. Daten ermöglichen die Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeiten von Sendungen und können die Planung sowie Disposition von Landfahrzeugen automatisieren. Die Anreicherung der Daten mit Informationen über die Verkehrssituation auf der Route und das Wetter kann die Effizienz und Genauigkeit der Planung weiter verbessern.

Routenoptimierung in Echtzeit

Eine der größten Herausforderungen für Logistikunternehmen besteht darin, sicherzustellen, dass ihre Abläufe in hohem Maße optimiert werden, um die Gewinne zu maximieren und die Kosten auf ein Minimum zu beschränken. Die Routenplanung für die Zustellung auf der letzten Meile ist eine besondere Herausforderung, da dabei auch die Ablieferungszeiten berücksichtigt werden müssen, um sicherzustellen, dass alle Pakete innerhalb des vorgegebenen Zeitplans zugestellt werden.

Wenn die Fahrer mit Echtzeitdaten über die Verkehrssituation und die Verfügbarkeit von Empfängern ausgestattet werden, können sie ihre Route bei Bedarf flexibel anpassen. Die über die Mobiltechnologie zugänglichen Daten geben ihnen in Echtzeit Aufschluss darüber, welche Routen am besten zu wählen sind, welche Kunden am sinnvollsten zuerst bedient werden sollten und welche voraussichtlichen Zustellzeiten für die Kunden gelten.

Operative Kapazitätsplanung

Die Zuweisung von Ressourcen ist ein wesentlicher Bestandteil des Geschäfts. Das bedeutet, dass Manager sicherstellen müssen, dass genügend Fahrzeuge des richtigen Typs und der richtigen Ladekapazität zur Verfügung stehen, während sie gleichzeitig die Personalschichten im Auge behalten müssen, um sicherzustellen, dass genügend Arbeitskräfte zur Verfügung stehen, damit der Betrieb reibungslos läuft. Früher verließen sich die Manager auf verfügbare historische Daten oder – noch schlimmer – auf ihr Bauchgefühl aus persönlichen Erfahrungen. In Anbetracht der hochgradig anspruchsvollen Kunden der heutigen Zeit können Unternehmen mit früheren Praktiken, die nicht auf Daten und Technologien basieren, nur bedingt Schritt halten.

Integrierte Daten aus Funktionsbereichen wie Personal, Transportabfertigung und Vertriebsnetzen können einen ganzheitlichen Überblick über die in einem bestimmten Zeitraum benötigten Ressourcen geben. Die Sichtbarkeit von eingehenden Sendungen, Kundenlieferplänen, Fahrzeugverfügbarkeit bis hin zu Schichtplänen des Personals ermöglicht eine effiziente Ressourcenzuweisung entsprechend der erwarteten Arbeitslast in nahezu Echtzeit.

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Dies sind nur einige der erstaunlichen Ergebnisse, die einige führende Transport- und Logistikunternehmen durch die Maximierung von Daten und deren Kombination mit den richtigen Technologien erzielt haben. Die meisten Unternehmen verfügen über reichhaltige Datenressourcen, fragen sich aber oft noch, was man damit machen kann, um einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Die Möglichkeiten sind in der Tat endlos, und es macht durchaus Sinn, dass der Schritt zur Datenanalytik nervenaufreibend sein kann. Mit diesen wenigen Ideen hoffen wir jedoch, Sie zu inspirieren, damit Sie endlich Ihre Datenreise antreten können.

Erfahren Sie hier mehr über Technologie in der Transport- und Logistikbranche

Referenzen:

[1] Global Trade, Big Data = Big Changes in Logistics, Transportation
[2] Leveraging Big Data to Manage Transport Operations (LeMO), Case Studies
[3] DHL, Big Data in Logistics a DHL Perspective

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