Philip Ramprecht ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe „Logistiksysteme und Transport“ bei Fraunhofer Austria Research.

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Data Driven Logistics: Gepflegte Daten lohnen sich mehrfach

Wer ein modernes, konkurrenzfähiges Lager plant, kommt um Data Science nicht herum, denn nur die Betrachtung einer großen Menge an Buchungsdaten zeigt das richtige Maß an Automatisierung.

Das Aufbereiten dieses Datensatzes in der nötigen hohen Qualität stellt Unternehmen zwar anfangs oft vor große Herausforderungen, doch die Erfahrung zeigt, dass sich die Mühe gleich in mehrfacher Hinsicht lohnt. Sind die Daten einmal gut gepflegt, eröffnen sie enorme Vorteile.

„Data Driven Logistics“ – oder datenbasierte Logistik – heißt die Fachdisziplin, die auf Basis der vorhandenen Daten nicht nur für eine effektive strategische Personalplanung, Beschaffungsmarktanalysen, Supply-Chain-Planung oder sogar für zielgerichtetes Marketing eingesetzt werden kann, sondern auch ein flexibles Agieren und schnelle Analysen im Krisenfall ermöglicht. Eine erfolgreiche Mehrfach-Verwendung der Daten hat sich vor Kurzem bei unserer Zusammenarbeit mit dem Lebensmittelgroßhändler Kastner ergeben.

Ein Mittel gegen den Mitarbeitermangel

Gründe, über eine Automatisierung des eigenen Warenlagers nachzudenken, gibt es viele: Auf der einen Seite stehen natürlich der gesteigerte Durchsatz und die gesenkten Kosten. Aber nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit kann eine Automatisierung unumgänglich machen. Auch ein Mitarbeitermangel kann ausschlaggebend sein, denn neue Mitarbeiter zu finden, wird immer schwieriger, und diese langfristig im Unternehmen zu halten, erweist sich als ebenso herausfordernd.

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(Teil)automatisierte Lösungen helfen, die Gesundheit der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen langfristig zu erhalten und die Arbeit in der Logistik zu attraktiveren. Automatisierte Systeme gestalten Abläufe ergonomischer. Sie liefern die Ware zum Beispiel auf der richtigen Greifhöhe und verhindern somit ergonomisch belastende Manipulationen.

Zu viel ist kontraproduktiv

Doch welche Anlagen sind die richtigen, und welchen Grad an Automatisierung braucht mein Unternehmen genau? Auf diese Frage muss ein großes Augenmerk gerichtet werden, denn auch ein Zuviel an Automatisierung ist kontraproduktiv. Die ideale Anlage ist genau so leistungsfähig, dass alle Aufträge rechtzeitig bearbeitet werden und dabei ein kleiner Puffer für erhöhte Nachfrage vorgehalten wird. Nur wenn eine gute Auslastung sichergestellt ist, lohnt sich die Investition.

Eine Frage des richtigen Zeitraums

Hier sehen wir die häufigsten Herausforderungen in der Praxis. Zieht man für die Einschätzung nämlich nur einen kurzen Zeitraum zur Bewertung heran, ist die Abweichung der Theorie von der Praxis groß. Leider wird oft auf der Basis von wenigen Wochen entschieden, wie eine Anlage ausgelegt werden soll. So lässt sich aber keine saisonale Schwankung erkennen. Artikel, die zum Beispiel um Weihnachten verkauft werden, spiegeln nicht die Warenstruktur und Aufkommensmengen im Hochsommer wider, daher lässt sich mit einem Datensatz von wenigen Wochen kein Lager planen, das das ganze Jahr über performant betrieben werden soll.

Idealerweise betrachtet man mehr als ein ganzes Jahr an Daten, wie wir es beispielsweise bei einem Projekt mit unserem Partner Kastner gemacht haben. Natürlich kommt durch den langen Zeitraum eine große Menge an Buchungszeilen zusammen, sodass Tabellenkalkulationsprogramme längst überfordert wären. Zudem hat die Komplexität der Daten in den letzten Jahren zugenommen.

Durch E-Commerce werden immer kleinere Mengen bestellt, diese dafür öfter. Verschiedene Absatzkanäle führen dazu, dass unterschiedliche Datenquellen berücksichtiget werden müssen.

Der Aufwand lohnt sich

Kastner beliefert 160 Nah&Frisch-Kaufleute, 10.000 Gastronomiekunden sowie 2.000 Bio-Kunden. In den sieben Kastner-Abholmärkten werden 33.000 Abholkunden betreut. Wir als Datenwissenschaftler waren daher zuerst damit beschäftigt, Daten aus verschiedenen Systemen, die bei Kastner allerdings bereits gut gepflegt waren, zusammenzufügen. Ein Aufwand, der zwar mehrere Wochen in Anspruch nimmt, sich allerdings lohnt, wie sich spätestens in der Corona-Krise gezeigt hat. Hat man eine solide Datenbasis geschaffen, kann man diese vielfältig nutzen, und das sofort. Die Zeit, die eine Datenaufbereitung kostet, hat man in der Krise jedenfalls sicher nicht

Welche Lieferketten sind von einer Krise betroffen?

Im Krisenfall lässt sich dank der Daten schnell erkennen, welche Lieferketten betroffen sind und welche Alternativen es gibt. In unserer Arbeit im Covid19 Future Operations Clearing Board zur Unterstützung des Bundeskanzleramts haben wir ein Dashboard entwickelt, das zeigt, welche Lieferketten im Fall von Grenzschließungen gefährdet wären.

Die bereits vorhandenen gut aufbereiteten Daten aus dem Projekt mit Kastner haben es uns dabei ermöglicht, innerhalb kürzester Zeit Warenströme zu visualisieren und Abhängigkeiten von Regionen zu identifizieren – eine Maßnahme, die ohne die zuvor geschehene Aufbereitung der Daten um ein Vielfaches länger gedauert hätte. Und im Krisenfall ist Zeit ein entscheidender Faktor. Diese Daten haben Kastner einen riesigen Vorsprung verschafft.

Mit nur wenigen Mausklicks lässt sich nun sehen, aus welchen Regionen Waren oder Warengruppen geliefert werden, auf wie viele Lieferanten sich die Menge verteilt, oder welche Produkte sich in welchen Regionen gut verkaufen. Den Anwendungsmöglichkeiten für das Unternehmen sind kaum Grenzen gesetzt.

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