Beschaffung aktuell 09.2022
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Künstliche Intelligenz,<br />
Machine Learning und<br />
Visualisierungstools<br />
ermöglichen neue<br />
Einsichten in die<br />
Geschäfts abläufe und<br />
geben Verbesserungsvorschläge.<br />
nen generiert und analysiert werden, um einen geschäftlichen<br />
Nutzen zu erzielen.<br />
So kann beispielsweise das Be- und Entladen durch<br />
intelligentes Slot-Management optimiert werden<br />
oder das Unternehmenswachstum in die richtige<br />
Richtung gelenkt werden. Auch Emissionen können<br />
reduziert werden. Es lohnt sich also, einen genaueren<br />
Blick darauf zu werfen, wie Transportmanagementdaten<br />
bestmöglich genutzt werden können.<br />
Das Plattform-Konzept als<br />
Grundlage der Datenanalyse<br />
Unternehmen müssen alle verfügbaren Daten kontextualisieren.<br />
Dafür braucht es klar umrissene KPIs<br />
(Key Performance Indicators), die auf die gewünschten<br />
Geschäftsergebnisse und -ziele abgestimmt sind.<br />
In der Logistikbranche zählen Pünktlichkeit, nach<br />
Verkehrsmittel aufgeschlüsselte Kosten, Vorlaufzeiten<br />
bis zur Abwicklung eines Auftrages und die Annahmequoten<br />
zu den wichtigsten Erfolgsindikatoren.<br />
Diese können dann mit Benchmarks verglichen werden,<br />
die das Netzwerk einer Transportmanagement-<br />
Plattform zur Verfügung stellt. So können Transportunternehmen<br />
ihre Performance mit der ihrer Konkurrenten<br />
vergleichen.<br />
Ein wichtiger Vorteil eines Plattform-Ansatzes besteht<br />
darin, dass wichtige Tools zur Überwachung<br />
und Abwicklung von Logistikprozessen sich an einem<br />
zentralen Ort zu einem vollumfassenden Service-Paket<br />
ergänzen. Da viele unterschiedliche Akteure an<br />
eine zentrale Plattform angeschlossen sind, mit Millionen<br />
Echtzeittransaktionen pro Jahr, bestehen umfangreiche<br />
Möglichkeiten, die eigene Leistung mit<br />
der von Wettbewerbern zu vergleichen und gegebenenfalls<br />
zu verbessern.<br />
Das Potenzial der Daten<br />
gewinnbringend einsetzen<br />
Daten können erst dann gewinnbringend genutzt<br />
werden, wenn Unternehmen künstliche Intelligenz,<br />
Machine Learning und Visualisierungstools verwen-<br />
den. Diese Technologien ermöglichen neue Einsichten<br />
in Geschäftsabläufe und geben Verbesserungsvorschläge.<br />
Optimierungen können unter anderem in<br />
der branchenweiten Überwachung von Frachtkosten<br />
und Ausschreibungsraten bestehen. Unternehmen<br />
können so den Frachtbeschaffungsprozess effizienter<br />
gestalten. Außerdem kann KI bei der Analyse von<br />
Ausschreibungen helfen und viel Zeit einsparen.<br />
Nicht zuletzt können Leerkilometer reduziert werden,<br />
indem die Kapazitäten des Netzwerkes genau analysiert<br />
und Routen daraufhin optimiert werden.<br />
Es ist im großen Interesse der Logistikbranche, eine<br />
Data-First-Kultur zu etablieren. Hermann Ude, Vorstandmitglied<br />
der Deutschen Post AG und ehemaliger<br />
CEO von DHL Global Forwarding drückt es so aus:<br />
„Die Logistik muss datengesteuerter werden, um eine<br />
intelligentere und effizientere Nutzung und Zuweisung<br />
von Kapazitäten zu erreichen.“<br />
Durch die Wahl einer geeigneten, modernen Transportmanagement-Plattform,<br />
die mithilfe des Netzwerkeffektes<br />
ausreichend Real-Time-Daten zur Verfügung<br />
stellt, können Unternehmen wichtige Einblicke<br />
gewinnen. Diese helfen unter anderem, Kosten<br />
und CO 2 -Emissionen zu reduzieren. Richtig verwendet,<br />
können sie auch die Servicequalität verbessern<br />
und Geschäftsrisiken mindern. So können Unternehmen<br />
bessere Entscheidungen treffen, die gleichzeitig<br />
auf einer soliden Datengrundlage beruhen.<br />
Bild: GoodIdeas/stock.adobe.com<br />
Bild: Transporeon<br />
Stephan Sieber<br />
CEO von Transporeon<br />
30 <strong>Beschaffung</strong> <strong>aktuell</strong> » 09 | 2022
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