Warum Logistikunternehmen Big Data und Cloud-Technologie einsetzen müssen

Laut einer von Dresner Advisory Services veröffentlichten Umfrage nutzen über 50 % der Unternehmen Big-Data-Analysen. Ein genauerer Blick zeigt, dass die Akzeptanzrate je nach Branche erheblich variiert, wobei Finanzdienstleistungen und Telekommunikation an erster Stelle stehen, gefolgt von Bildung und Gesundheitswesen. Aber die Top 5 enthalten keine Erwähnung von Logistik.

Wenn man an Big Data denkt, ist die Logistik selten die erste Branche, die einem in den Sinn kommt. Ironischerweise ist es jedoch wahrscheinlich derjenige, der am meisten von seiner Einführung profitieren wird.

Der Einsatz prädiktiver Analysen zur Einschätzung und Vermeidung von Engpässen in der Lieferkette ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in einer Branche, in der Pünktlichkeit, Transparenz und Datenschutz eine zentrale Rolle spielen. Und da sich immer mehr Verbraucher für E-Commerce entscheiden, ist es naiv, vorzugeben, relevant zu bleiben, ohne sich auf Big Data zu verlassen.

Das Problem der letzten Meile

Die letzte Meile auf dem Weg eines Pakets zum Käufer ist für Logistikunternehmen der schmerzhafteste Schritt. Es ist auch das teuerste und macht mehr als die Hälfte der gesamten Versandkosten aus. Verzögerungen aufgrund von Staus, Parkproblemen, schlechtem Wetter, höherer Gewalt und noch banaleren Herausforderungen wie Wohnungen ohne Aufzüge tragen alle dazu bei, die Kosten zu addieren und das Kundenerlebnis negativ zu beeinflussen.

Hindernisse für eine reibungslose Lieferung waren bisher nicht vorhersehbar. Doch mithilfe von GPS-Systemen in Lieferfahrzeugen und Smartphones, Sensoren, Scannern und dem Internet der Dinge (IoT) können Verlader nun den gesamten Transportweg überwachen. Sie können sogar proaktiv eingreifen – zum Beispiel den Fahrer informieren, wenn eine Straße verstopft oder unzugänglich ist.

Langfristig werden Logistikunternehmen Muster und wiederkehrende Herausforderungen entdecken und praktische Wege finden, diese zu meistern. Sagen Sie, dass die Kraftstoffkosten im August tendenziell steigen. Big-Data-Analysen können den Anstieg vorhersagen und sicherstellen, dass die Fahrzeuge im Juli vollständig betankt sind. Der ORION-Algorithmus von UPS ist ein hochmodernes Beispiel, der mehr als 1 Milliarde Datenpunkte pro Tag zu Faktoren wie Paketgewicht, -form und -größe sammeln und analysieren kann. Von dort aus kann es die Daten mit historischen Lieferinformationen vergleichen, um Kapazität, Paketvolumen und Kundennachfrage abzuschätzen. Mit Hilfe dieses wissenschaftlichen, datengestützten Ansatzes hat UPS behauptet, jährlich 50 Millionen US-Dollar eingespart zu haben, indem einfach die Kilometerleistung jedes Fahrers um eine Meile verringert wurde.

„Derzeit arbeiten verschiedene Branchen gleichzeitig daran, das Problem der letzten Meile zu lösen“, sagt Asparuh Koev, CEO von Transmetrics. "Ich verstehe nicht, warum ich zum Beispiel nicht in der Lage sein sollte, in Echtzeit zu verfolgen, wo der Klempner kommt, um das Waschbecken zu reparieren."

Aber so schwarz und weiß sind die Dinge nicht, sagt Pete Bandtock, Leiter des Abrechnungsworkstreams bei DHL Global. „Das Problem der letzten Meile ist kein universelles Problem in der Logistik“, sagt er. „Denken Sie an Seefrachtsendungen. Sie werden oft vom Empfänger im Hafen abgeholt oder in mehreren riesigen Containern an einen Empfängerort geliefert.“ Ergo, kein Problem auf der letzten Meile.

"Das Problem ist im B2C-Sektor akuter", fährt Bandtock fort, "und ich sehe dort erhebliche Investitionen in Technologie, sowohl in Bezug auf Routing-Algorithmen als auch in Kundennachrichten und -transparenz."

Angel Mitev, Senior Vice President und Practice Lead für Big Data, Transport und Logistik bei Sciant, ist anderer Meinung. „Obwohl ich zustimme, dass die größten Auswirkungen die B2C-Logistik haben werden“, sagt er, „werden wir wahrscheinlich auch Auswirkungen auf B2B sehen, insbesondere mit der Einführung autonomer Lkw und Transporter. Crowdsourcing, Drohnenlieferungen und Echtzeit Routenoptimierung sind andere Bereiche, in denen die Technologie existiert und getestet wurde. Es besteht also kein Zweifel, dass die letzte Meile ein Bereich sein wird, in dem wir in sehr naher Zukunft große Innovationen sehen werden."

Crowdsourcing und Roboter

Bei der Optimierung der Zustellung auf der letzten Meile hat sich das Crowdsourcing-Modell als äußerst nützlich erwiesen. Eine Lebensmittellieferung nach Hause wird wahrscheinlich von einem lokalen Kurierdienst durchgeführt. Gleichzeitig führen Projekte wie Uber Freight die Logistik in eine neue Richtung. Amazon Flex ermöglicht es, die letzte Meile von Einheimischen zu bewältigen, die bis zu 25 US-Dollar pro Stunde verdienen können, und bietet den Kunden gleichzeitig mehr Transparenz und schnellere Lieferungen. Dieser disruptive Ansatz kann das aktuelle Last-Mile-Modell revolutionieren, indem er professionelle Spediteure durch zufällig wechselnde lokale Fahrer ersetzt.

Bandtock hat eine gegenteilige Ansicht. „Während das Wachstum von Crowdsourcing-Diensten für die Verbraucher offensichtlich ist“, sagt er, „sehe ich nicht, dass es für die B2B-Logistik besonders relevant wird, da man nur eine begrenzte Menge auf dem Fahrrad oder dem Auto transportieren kann.“ Ähnlich skeptisch ist er über UberFreight:"Ich glaube nicht, dass sie viel in den schwereren Frachtraum drängen werden, da sie weder die Grundfläche noch das Kapital dafür haben."

Koev weist darauf hin, dass Staus die Lieferqualität dramatisch beeinträchtigen. „Der Verkehr wird immer schlimmer“, sagt er. „In größeren Städten leben immer mehr Menschen, daher nimmt die Dichte zu. Crowdsourcing wird das Problem nicht auf magische Weise lösen – es muss auf Infrastrukturebene behoben werden.“

Es gibt also keinen Ausweg mit der aktuellen Infrastruktur? "Denken Sie an die U-Bahn", sagt Koev. "Es ist das meistgenutzte Verkehrsmittel in Großstädten. Die bestehenden U-Bahnen sind für den Personentransport konzipiert, können aber auch Pakete transportieren. Es muss nur anders funktionieren."

Ein weiterer wichtiger Trend in der Logistik ist der Einsatz von nichtmenschlichen Arbeitskräften. Das Liefersystem von Prime Air ist darauf ausgelegt, Pakete mit Drohnen in 30 Minuten oder weniger an die Kunden zu bringen. In den meisten Amazon-Lagern haben rund 100.000 Roboter Förderbänder und menschlich bediente Maschinen ersetzt. Kiva Systems, das Unternehmen hinter diesen Robotern, wurde 2012 von Amazon für 775 Millionen US-Dollar übernommen, die damals zweitgrößte Akquisition von Amazon.

Die Vorteile der Lagerautomatisierung gehen über den Personalabbau hinaus. Der Einsatz von Robotern bringt genauere Erkenntnisse darüber, wie das Verladen und Zustellen von Paketen verbessert werden kann. Und selbstfahrende Fahrzeuge versprechen, die Logistik auf ein ganz neues Niveau zu heben. Bereits in kontrollierten Umgebungen wie Lagerhallen und Höfen im Einsatz, werden sie laut Markus Kückelhaus, Vice President of Innovation and Trend Research bei DHL, bald in gemeinsamen und öffentlichen Räumen wie auf Autobahnen und Straßen zu sehen sein.

Bandtock bezweifelt, dass die Logistikbranche in absehbarer Zeit, wenn überhaupt, vollautomatisiert sein wird. „Das Commodity-Stück lässt sich durch eine Kombination aus Big Data und Robotik weitgehend automatisieren“, sagt er. „Bei komplexeren Lieferketten ist das Bild jedoch verschwommener.

„Denken Sie an das Wein- und Spirituosengeschäft“, fährt er fort. „Eine Supermarktkette wird in Erwartung absehbarer Ereignisse wie der Fußballweltmeisterschaft, Wimbledon oder der königlichen Hochzeit große Mengen bestimmter Getränke bestellen. Einige dieser Ereignisse haben eine kürzere Ankündigungsfrist als die Produktionszeit der betreffenden Ware. Nischenlogistiker müssen sich über diese Lieferkette erstrecken und sicherstellen, dass der Champagner, der zum Anstoßen auf die königliche Hochzeit benötigt wird, die vor drei Jahren ihren Produktionszyklus begann, vier Wochen vor der vor drei Monaten angekündigten Veranstaltung in den Läden erhältlich ist. Der Mehrwert des Logistikers liegt in diesem Beispiel in Beziehungen, nicht in Daten. "

Koev ist ähnlich skeptisch. „Menschenfrei ist alles nicht möglich, Punkt“, sagt er. „Auch wenn Menschen die Pakete nicht ausliefern, müssen sie die Systeme warten. Es ist ein Marktproblem, kein Technologieproblem. In der Logistik sind wir aktiv in diesem Paradox:Wir versuchen, mit der Infrastruktur zu arbeiten, die wir haben, obwohl die Vorteile der Einführung offensichtlich sind. Der Verkehr ist sehr standardisiert. Jeder macht das gleiche, und das ist seit Jahren so."

Mitev hingegen prognostiziert eine fast vollständig automatisierte Industrie. „Die Vanilla-Logistikdienste könnten ohne Menschen sein“, sagt er. „Künstliche Intelligenz wird zusammen mit datengesteuerten Back-End-Systemen, die Flotten autonomer Fahrzeuge und Roboter steuern, die meisten Lieferungen, Be- und Entladevorgänge und andere untergeordnete Aufgaben übernehmen.“ Termin- und Routenoptimierung, Lagerverwaltung, Fracht- und Ausrüstungslokalisierung sowie Bestandsverwaltung werden ebenfalls immer stärker automatisiert.Kundenbeziehungsmanagement und maßgeschneiderte Logistikdienstleistungen werden das neue Schlachtfeld sein, auf dem Unternehmen um ihre Differenzierung kämpfen und wo die der menschliche Faktor wird kritisch bleiben."

Zeit für eine Schicht

Um dorthin zu gelangen, ist ein erheblicher Branchenwechsel erforderlich. In der Vergangenheit waren Logistikunternehmen keine großen Anwender von Cloud-basierten Technologien, die für die Optimierung und Digitalisierung der Zustellung auf der letzten Meile unerlässlich sind.

„Da autonome Lieferungen auf der letzten Meile zum Mainstream werden“, sagt Mitev, „wird die Branche sehr wahrscheinlich eine deutliche Verbesserung bei der Erfassung von Ereignisdaten erleben viel präziser zu planen als menschlich gesteuerte. Cloud-basiertes und IoT-fähiges Dock-Management wird zusammen mit Event-Management-Plattformen zum Muss der Branche."

Die Beschleunigung der Einführung von Cloud-basierten Systemen ist daher von entscheidender Bedeutung. Das richtige Sammeln und Bereinigen von Daten ermöglicht eine bessere Vorhersage von Ereignissen und weniger Unsicherheit. Solche Ziele können mit älteren On-Premise-Systemen nicht erreicht werden. Standardisierte plattformübergreifende Integrationen, die für die Schaffung nahtloser Informationsketten so wichtig sind, können mit Cloud-basierten Micro-Service-Systemen mit offener Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) einfacher erreicht werden. Der E-Luftfrachtbrief der International Air Transport Association ist ein Beispiel für offene APIs, aber laut Mitev "fehlen Standards für Dokumente wie Abholaufträge oder Frachtmanifeste." Größere Upgrades oder sogar der vollständige Austausch von primären IT-Systemen seien erforderlich, fügt er hinzu.

"Standard-APIs wären toll", sagt Koev, "aber es ist ein hart umkämpfter Markt, und die Spieler wollen normalerweise nichts teilen. Ich habe gesehen, dass Unternehmen einen Teil ihrer Daten absichtlich entfernt haben, bevor sie an das nächste Unternehmen weitergegeben werden."

Darüber hinaus wird die Technologie nur dann wertvoll, wenn sie skalierbar ist, was für kleinere Unternehmen schwierig ist. „Also meine zwei Cent dafür, wer den Markt voranbringen wird, fließen eher in etablierte Player als in Start-ups“, sagt Koev.

Big Data wird noch größer, da immer mehr vernetzte Geräte selbstständig Terabyte an neuen Informationen generieren. Die Fähigkeit, auf diese Informationen zuzugreifen und sie zu verarbeiten, wird Logistikunternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen, aber die Grundlage dafür muss jetzt geschaffen werden. Das Rennen wird zwischen den aktuellen Big Playern, die auf ihrem Weg in die Digitalisierung kämpfen, und neuen Marktteilnehmern ausgetragen, die in eine vordigitale Branche eintreten.

Simone Puorto ist die Gründerin von Travel Singularity und Autorin bei Sciant.