Predictive Analytics: Schlüssellösung für den globalen Container-Engpass

Versender weltweit kämpfen mit explodierenden Frachtkosten, und die sie unterstützenden Logistikorganisationen werden auf unvorhergesehene Weise herausgefordert. Seefrachtraten für den Transport von Gütern von China an die US-Westküste haben über 20.000 Dollar pro 40-Fuß-Container erreicht – ein Vielfaches des vorpandemischen Durchschnitts von 1.590 Dollar.

Neue grüne Vorschriften wie „Fit for 55“ und der „Ocean Shipping Reform Act of 2021“ in Europa und den USA bringen weitere Herausforderungen und erhöhen die Dringlichkeit schneller, effizienter Lösungen.

Heute sind Daten der kritischste Vermögenswert jeder Branche, um neue Hürden zu meistern – sie geben Einblick in vergangene, gegenwärtige und zukünftige Operationen. Digitale Evolutionen, die Daten nutzen, läuten eine neue Ära der Transparenz in der Schifffahrt ein, indem sie quantitative und historische Informationen nutzen, um Disparitäten zu verbessern. Diese Migration zeigt, wie, wo und manchmal wann diese kostspieligen Störungen auftreten könnten. Künstliche Intelligenz (KI) wird zu einer notwendigen Anpassung für Unternehmen, damit die Lieferkette unter dem aktuellen Druck nicht zusammenbricht.

Lassen Sie uns die größten Probleme der globalen Lieferkette heute untersuchen, wie sich aufeinanderfolgende Notfälle auf den Schiffsbetrieb auswirken und wie Predictive Analytics durch KI Lösungen für moderne Logistikherausforderungen bieten kann.

Ein neues Gesicht für den Versand

Heute geben Verbraucher ihr Geld für materielle Güter aus, weil sie nicht reisen – was zu einem E-Commerce-Boom führt. Dies hat zu so langsamen Services geführt, dass Kunden Waren horten, was die Situation verschlimmert. Der Kern des Problems: Die meisten Container verharren auf den Schiffen, und die Schiffe warten in immer länger werdenden Schlangen an den Häfen auf Entladung – was noch mehr Stau verursacht und extreme Engpässe entlang der gesamten Lieferkette schafft.

Laut Exporteuren werden Container in den Abgangshäfen zurückgelassen und nicht rechtzeitig transportiert, selbst nachdem hohe Raten für pünktlichen Transport bezahlt wurden. Hinzu kommt ein Anstieg der Kosten im Paket- und Last-Mile-Segment um 24,3 % durch den E-Commerce-Boom und die Zunahme von Hauslieferungen. Das bedeutet zusätzliche Kosten für Warenhersteller und Lieferunternehmen. Letztendlich führt dies zu durchweg schlechten Servicelevels als unglückliche Kehrseite dieser beispiellosen Situation in der Transportbranche.

Monat für Monat steigen die Frachtkosten global um 20 %. Auf der Europa-Route sind noch höhere Preise zu sehen: Der Transport von der chinesischen Ostküste nach Rotterdam oder Hamburg ist deutlich teurer als die Strecke von Shanghai nach LA. Bei unzureichender Anzahl an Arbeitern und LKWs und steigendem Eingangsvolumen wird Stau an den Häfen unvermeidlich. Dies lässt Versandpreise in die Höhe schnellen – Sendungen kosten mehr als das Sechsfache im Vergleich zum Vorjahr.

Zusätzlich verschärft die wachsende Liste von Engpässen bei essenziellen Materialien das Chaos für globale Lieferketten. Von Computerchips bis Holz – Verzögerungen und steigende Kosten sind allgegenwärtig. Dies wird zweifellos bis weit in 2022 hinein für mehr Unsicherheit im Versand sorgen.

Unklare Schätzungen

Wenn Händler ins vierte Quartal gehen, wachsen die Lagerbestände täglich, und Lagerflächen werden zunehmend knapp. Dies erschwert Logistikunternehmen weiter, die verfügbare Kapazität auf Schiffen für den Transport dieser Güter zu verstehen – viele Unternehmen überschätzen den Platz und verlangsamen die Lieferzeiten zusätzlich.

Bei der aktuellen Containerkapazität, die auf Schiffen untätig bleibt, aber nicht an Land, ist es für Transportunternehmen vital, einen Reservenpool an Containern an den von ihnen frequentierten Häfen zu haben. Paradoxerweise sind die aktuellen Bestände an leeren Containern in Depots noch relativ hoch, was zeigt, dass eine Umpositionierung das Containermanagement effizienter machen könnte. Tatsache ist: Leere Container werden noch gebraucht, aber bessere Entscheidungen müssen getroffen werden, damit sie präziser und effizienter zugewiesen werden – unter Berücksichtigung der Container, die zur Deckung der Nachfrage benötigt werden, und solcher für „just-in-case“.

Die Realität ist, dass jede der Herausforderungen, die die Schifffahrt trifft, die andere verschärft. Kein einzelnes Element ist determinierend – alle zusammen schaffen die aktuellen Härten. Unternehmen versuchen weiterhin, die aktuelle Unvorhersehbarkeit zu navigieren, wobei eine rutschige Abwärtsspirale der Entkopplung entsteht, da jedes in der Lieferkette beteiligte Unternehmen verzweifelte Maßnahmen ergreift, um mit ständig wechselnden Bedingungen Schritt zu halten.

Einige Unternehmen kooperieren, um diese Lücke zu füllen – Allianzen zwischen Reedereien finden bereits statt. Mit dem aktuellen Entwicklungstempo der Branche werden wir die Macht und Machbarkeit unternehmensübergreifender Zusammenarbeit jedes Jahr wachsen sehen.

Spielverändernde Lösungen

Der extreme Bedarf, diese Nuancen zu meistern, hat Logistikunternehmen angetrieben, neue Lösungen zu entwickeln und Services zu erweitern. Digitale Transformation durch die Einführung von KI-Innovationen war ein Hoffnungszeichen, um die notwendigen Anforderungen zu erfüllen und sicherzustellen, dass Unternehmen entlang der gesamten Lieferkette buchstäblich und bildlich liefern können.

Ein KI-Optimierungsmodell, das alle Kosten berücksichtigt, die während des Container-Lebenszyklus anfallen, ist nötig. Datenanalysen können Transparenz über historische Performance, Gesundheit der aktuellen Operationen und zukünftige Kosten basierend auf prognostizierten Trends bieten – und Unternehmen sagen, ob ein Container per Express versendet werden sollte oder Zeit hat, im Hafen zu warten. Dies ermöglicht Methoden, leere Container just-in-time in hochgefragte Regionen zurückzuführen und gleichzeitig Lagerkosten zu sparen, während leere Bestandsungleichgewichte an Standorten gemildert werden. Mit KI in der Prognose wird nicht nur die Anzahl voller Container klarer, sondern auch eine Schätzung verfügbarer leerer Container ermittelt.

Logistikunternehmen können den Datenextraktionsprozess automatisieren, während Machine-Learning-Algorithmen die Datenqualität weiter anreichern. Die Nutzung dieser Daten ermöglicht Strategien für Containerlagerung, -umpositionierung und -planung – was die Kapazität erhöht, nicht nur die Agilität von Flotten zu steigern, sondern auch das Bedarfsvolumen zu senken. Durch diese Predictive Analytics gewinnen einzelne Unternehmen mehr Transparenz über Operationen, was zu gesunden und optimalen Sicherheitsbeständen führt. Mit Datenauthentizität und -konsolidierung kann Predictive Analytics helfen, Versandanforderungen besser zu delegieren und Kosten signifikant zu senken.

Am wichtigsten: Wenn Unternehmen ein besseres Datenmanagement haben, manifestiert sich „eine Version der Wahrheit“ als Standard für die gesamte Branche. Durch die Implementierung digitaler Transformationen kann die Supply-Demand-Chain die sich aufhäufenden Nuancen von 2021 navigieren.

Marc Meyer ist Chief Commercial Officer bei Transmetrics.