Durch die zunehmende Digitalisierung sind viele Logistikunternehmen gezwungen, ihre Prozesse kontinuierlich anzupassen. Vor diesem Hintergrund kommen inzwischen in fast allen Bereichen Soft- und Hardware-Lösungen zum Einsatz, die miteinander vernetzt sind. Dadurch fallen entlang der gesamten Wertschöpfungskette immer größere Datenmengen an, genannt Big Data. Mithilfe geeigneter Analysemethoden können Logistikunternehmen dies für sich nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu generieren und gleichzeitig für die Zukunft gerüstet zu sein.

Auch wenn Prognosen über die Zukunft der Logistikbranche unterschiedlich ausfallen, in einem Punkt sind sich alle einig: Die Digitalisierung wird weiter voranschreiten. In vielen Bereichen ist sie jetzt schon allgegenwärtig. So geht ohne moderne IT-Systeme wie ERP-, CRM- oder Shopsysteme in der Auftragsabwicklung schon lange nichts mehr. Auch in der Produktion kommen sie in Form von Fertigungssteuerungs- (MES) oder Lagerverwaltungssystemen (LVS) sowie Materialfluss- (MFS) und fahrerlosen Transportsystemen (FTS) zum Einsatz. Auch das Flottenmanagement regelt heute vielerorts eine Transport-Management-Software (TMS).

Im Umkehrschluss heißt das, dass vielen Logistikunternehmen bereits eine Menge Daten entlang der Supply Chain zur Verfügung stehen. Diese lassen sich aber nicht nur speichern, sondern auch in Form von Analysen nutzen, um die Unternehmensprozesse zu verbessern. Vielen fehlt jedoch noch das Vertrauen in Big-Data-Lösungen.

Big Data schafft Flexibilität

Dabei ermöglicht Big Data eine Reihe von Möglichkeiten, um Abläufe effizienter zu gestalten und damit gleichzeitig Geld zu sparen. So lässt sich zum Beispiel nicht nur eine durchgängige Transparenz über die gesamte Supply Chain hinweg erreichen, sondern durch die Anwendung geeigneter Tools lassen sich auch die richtigen Schlüsse aus den Daten ziehen.

Logistikdienstleistern ist es dadurch möglich, ihre Prozesse äußerst flexibel und dynamisch zu managen. Besonders in der Routen- und Laderaumoptimierung haben Big-Data-Anwendungen schon jetzt eine hohe Relevanz. Eine höhere Auslastung kann erreicht und Transportkosten können gesenkt werden. Viele Unternehmen haben dies bereits erkannt.

Mithilfe von Big Data bessere Vorhersagen treffen

Der Einsatz von Big-Data-Anwendungen in der Logistik lohnt sich nicht nur finanziell, sondern auch, um die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel gleich zu Beginn der Wertschöpfung: Eine gezielte Analyse der Vertriebsdaten ermöglicht eine verlässliche Absatzvorhersage, die wiederum Grundlage für eine genaue Bedarfsplanung ist.

Auch in Bezug auf das Risikomanagement spielt Big Data eine wichtige Rolle. So lassen sich verschiedene Risiken wie Unwetter oder sogar politische Entwicklungen frühzeitig in die strategische Planung der operativen Maßnahmen einbinden. Auf diese Weise können Lieferausfälle oder -engpässe verhindert oder besser kalkuliert werden.

Transparenz durch Big Data nutzen

Ein Bereich, in dem Big Data schon oft zum Einsatz kommt, ist das Transportmanagement. Wetter-, Verkehrs- sowie Telemetrie- und Telematikdaten fließen in die Routenplanung ein. Demzufolge können die Ankunftszeiten der Lkw besser vorausgesagt und die Be- sowie Entladung durch die genauere Planung der Anlieferungszeiten effizienter gestaltet werden. Dies entlastet gleichzeitig die Fahrer, die von den kürzeren Wartezeiten vor Ort profitieren, und senkt Personal- sowie Transportkosten.

Auch im Lagermanagement und der Absatzplanung ermöglicht die steigende Transparenz in der Lieferkette effizientere Prozesse, denn überlastete und freie Lagerbereiche können leichter identifiziert werden. In der Absatzplanung führt die Transparenz zu einer besseren Planbarkeit von Bedarfsmengen und unterstützt die Unternehmensführung bei strategischen und operativen Entscheidungen.

Big Data gewinnt in Zukunft weiter an Bedeutung

Aus aktuellen Forschungen geht hervor, dass Big Data in Zukunft eine noch entscheidendere Rolle bei Logistikunternehmen einnehmen wird. Je früher diese auf den Zug mit aufspringen, umso besser ist es für sie. Denn es ist davon auszugehen, dass zukünftig noch mehr Daten anfallen und die Analysemöglichkeiten zudem noch vielfältiger ausfallen.

Dem Potenzial von Big Data scheinen damit auch vor dem Hintergrund der wachsenden Automatisierung und dem ständigen Druck der Kostensenkung keine Grenzen gesetzt. So kann zum Beispiel die sorgfältige Auswertung von Social-Media-Aktivitäten helfen, Markttrends und Kundenbedürfnisse noch präziser zu identifizieren, und damit eine weitere Grundlage für die bedarfsgerechte Weiterentwicklung des Dienstleistungsangebots liefern. Um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Unternehmen ihre Scheu in Bezug auf Big Data ablegen und stattdessen das Potenzial nutzen, das die Datenmengen bieten.