Es gibt große Unterschiede: Manche Unternehmen treffen in 70 Prozent der Fälle auf Intuition basierende Entscheidungen mit einer geringer Datengrundlage. Andere haben diesen Anteil bereits auf 40 Prozent reduziert, d. h. sie entscheiden bereits in 60 Prozent der Fälle mithilfe der Analyse relevanter Geschäftsdaten.
Insbesondere die Logistikbranche, bedingt durch die harten Geschäftsbedingungen, während der COVID-19-Pandemie und dem noch andauernden Prozess der Erholung davon, sieht sich mit der Notwendigkeit einer datengesteuerten Entscheidungskultur konfrontiert. Die reine Verfügbarkeit relevanter Daten ist dabei nicht genug. Die Ergebnisse der Datenanalyse müssen direkt in die Gestaltung von Logistikabläufen einfließen und die Entscheidungen eines Unternehmens qualifizieren.
Wie eine Analyse von McKinsey verdeutlicht, muss die Nutzung und Analyse von Daten „in jede Entscheidung, jede Interaktion und jeden Prozess eingebettet werden“. Aktuell nutzt die Logistikbranche noch nicht in ausreichendem Maß die schon heute verfügbaren Möglichkeiten von Datenanalyse.
Doch wie genau müssen Unternehmen hierbei vorgehen? Und wie können mithilfe von Real-Time-Daten die aktuellen Herausforderungen der Branche bewältigt werden?
Die Vorteile von datengestützten Entscheidungsprozessen
Um datengestützte Entscheidungen treffen zu können, ist zuerst ein Wandel der Unternehmenskultur nötig. Davon abgesehen, ist es von entscheidender Bedeutung, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen. 71 Prozent der Logistikunternehmen nennen dies als das größte Hindernis auf dem Weg zu einer datengestützten Entscheidungskultur. Erst danach kommt ein Mangel an Experten (48 Prozent) und eine zu schlechte Qualität der Rohdaten (42 Prozent).
Es gibt aber auch noch andere Gründe: Einer aktuellen Studie zufolge sind finanzielle Faktoren und auch die konkrete Umsetzung von Real-Time-Daten, mangels technischer Fähigkeiten, große Herausforderungen. Das ist ein weiterer Beleg für die Herausforderungen, denen sich die Branche insgesamt gegenübersieht.
Viele Unternehmen haben erkannt, wie wichtig die Nutzung von Real-Time-Daten bei allen betrieblichen Abläufe ist: Bereits 82 Prozent sind der Ansicht, dass präzisere ETAs (Estimated Time of Arrival) absolut notwendig sind, um Lieferketten und Betriebsabläufe effizienter zu machen.
Dennoch gibt es an dieser Stelle einen Unterschied zwischen der bloßen Vorhersage von Ereignissen, wie beispielsweise der Ankunftszeit, und der tatsächlichen gewinnbringenden Nutzung dieser Daten.
Moderne Transportmanagement-Plattformen spielen hier zunehmend eine entscheidende Rolle: Die datengestützten Plattformen vereinen verschiedene Analyse-Elemente der Lieferkette und helfen so bei Entscheidungsprozessen. Das Plattform-Konzept vernetzt dabei die relevanten Akteure der Branche miteinander wie Verlader, Spediteure und Logistikdienstleister. Auf diese Weise können diese einfach miteinander kommunizieren, Daten austauschen und so dank einer breiteren Datengrundlage bessere Entscheidungen treffen. Je mehr Akteure an einem solchen Netzwerk beteiligt sind, desto mehr Daten können generiert und analysiert werden, um einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
So kann beispielsweise das Be- und Entladen durch intelligentes Slot-Management optimiert werden oder das Unternehmenswachstum in die richtige Richtung gelenkt werden. Auch Emissionen können reduziert werden. Es lohnt sich also, einen genaueren Blick darauf zu werfen, wie Transportmanagementdaten bestmöglich genutzt werden können.
Das Plattform-Konzept als Grundlage der Datenanalyse nutzen
Unternehmen müssen alle verfügbaren Daten kontextualisieren. Dafür braucht es klar umrissene KPIs (Key Performance Indicators), die auf die gewünschten Geschäftsergebnisse und -ziele abgestimmt sind. In der Logistikbranche zählen Pünktlichkeit, nach Verkehrsmittel aufgeschlüsselte Kosten, Vorlaufzeiten bis zur Abwicklung eines Auftrages und die Annahmequoten zu den wichtigsten Erfolgsindikatoren. Diese können dann mit Benchmarks verglichen werden, die das Netzwerk einer Transportmanagement-Plattform zur Verfügung stellt. So können Transportunternehmen ihre Performance mit der ihrer Konkurrenten vergleichen.
Ein wichtiger Vorteil eines Plattform-Ansatzes besteht darin, dass wichtige Tools zur Überwachung und Abwicklung von Logistikprozessen sich an einem zentralen Ort zu einem vollumfassenden Service-Paket ergänzen. Da viele unterschiedliche Akteure an eine zentrale Plattform angeschlossen sind, mit Millionen Echtzeittransaktionen pro Jahr, bestehen umfangreiche Möglichkeiten, die eigene Leistung mit der von Wettbewerbern zu vergleichen und gegebenenfalls zu verbessern.
Das Potential der Daten gewinnbringend einsetzen
Daten können erst dann gewinnbringend genutzt werden, wenn Unternehmen künstliche Intelligenz, Maschine Learning und Visualisierungstools verwenden. Diese Technologien ermöglichen neue Einsichten in Geschäftsabläufe und geben Verbesserungsvorschläge. Optimierungen können unter anderem in der branchenweiten Überwachung von Frachtkosten und Ausschreibungsraten bestehen. Unternehmen können so den Frachtbeschaffungsprozess effizienter gestalten. Außerdem kann KI bei der Analyse von Ausschreibungen helfen und viel Zeit einsparen. Nicht zuletzt können Leerkilometer reduziert werden, indem die Kapazitäten des Netzwerkes genau analysiert und Routen daraufhin optimiert werden.
Es ist im großen Interesse der Logistikbranche, eine Data-First-Kultur zu etablieren. Hermann Ude, Vorstandmitglied der Deutschen Post AG und ehemaliger CEO von DHL Global Forwarding drückt es so aus : „Die Logistik muss datengesteuerter werden, um eine intelligentere und effizientere Nutzung und Zuweisung von Kapazitäten zu erreichen.“
Durch die Wahl einer geeigneten, modernen Transportmanagement-Plattform, die mithilfe des Netzwerkeffektes ausreichend Real-Time-Daten zur Verfügung stellt, können Unternehmen wichtige Einblicke gewinnen. Diese helfen unter anderem, Kosten und CO2-Emissionen zu reduzieren. Richtig verwendet, können sie auch die Servicequalität verbessern und Geschäftsrisiken mindern. So können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, die gleichzeitig auf einer soliden Datengrundlage beruhen.
Bild: TransporeonStephan Sieber
CEO von Transporeon
