Die Rolle von Big Data in der Lieferkette

Veröffentlicht: Montag, 7 September 2015

Unternehmen stehen enorme Datenmengen zur Verfügung – bei jedem digitalen Prozess werden Informationen erfasst. Große Datenmengen können verarbeitet und analysiert werden, um die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese großen Datenmengen erfordern jedoch verbesserte Verarbeitungsanwendungen zur Erfassung, Speicherung, Analyse und gemeinsamen Nutzung qualifizierter Daten im Kontext.

Wir sehen, dass Hersteller eine Fülle von Informationen zu ihrem Wettbewerbsvorteil nutzen, um den Ertrag zu steigern und die Kosten zu senken. Chemiker können beispielsweise mehr als 200 Variablen überwachen, um die Reinheit von Inhaltsstoffen sicherzustellen. Big Data kann Analysten auf Abweichungen von erwarteten Normen aufmerksam machen, wie z. B. Systeme zur Überwachung von Flugzeugtriebwerken, mit denen der Zustand der Triebwerke überprüft wird, um den Bedarf an Flugzeugen am Boden zu verringern. Vernetzte Geräte wie Autos, Smartphones und Droiden erzeugen Datenströme, die Designern einen besseren Einblick in die Produkte der nächsten Generation geben.

Big Data verschafft den Herstellern ein besseres Verständnis der Anlagenleistung und ermöglicht bessere Prognosen für Produktnachfrage und Produktion, um Zuverlässigkeit und Effizienz zu verbessern. Durch die Analyse dieser Daten erhalten die Hersteller einen besseren Einblick in die Qualität und Leistung der Zulieferer im Laufe der Zeit, um das Qualitätsmanagement und die Einhaltung der Vorschriften zu verbessern.

Der Trend zur schlanken Produktion hat zu einer erheblichen Verringerung der Lagerbestände geführt und fördert die Just-in-Time-Produktion sowie das Streben nach Kostensenkung und Abfallminimierung. Dies funktioniert nur, wenn die Hersteller in der Lage sind, die Lieferkette in Gang zu halten. Jegliche Verzögerung kann dazu führen, dass Teile nicht verfügbar sind, Produktionslinien zum Stillstand kommen, die Kosten steigen und schließlich das Endprodukt nicht verfügbar ist, wenn der Kunde es wünscht, was die Markentreue beeinträchtigt.

Big Data hat in der Logistik viel zu bieten. Komplexe Lieferketten sind oft bedroht, und Unterbrechungen können sich als zeit- und kostenintensiv erweisen. Hier kommen wir ins Spiel. Priority Freight arbeitet als strategischer Partner für Hersteller und bietet möglichst schnelle, kostengünstige und zuverlässige Tür-zu-Tür-Logistiklösungen, um unnötige Produktionsausfälle zu vermeiden.

Bei Priority Freight verarbeiten wir eine enorme Menge an Daten. Wir verfügen über ein agiles, flexibles Transportmanagementsystem, das Daten an jedem Punkt der Lieferkette in Echtzeit erfasst, sobald sie anfallen. Anschließend werden die Daten analysiert und interpretiert, um die umfassenden Erkenntnisse zu gewinnen, die wir für die Planung effektiver Abläufe und die Vorhersage der Netzwerkkapazität benötigen. Das System ermöglicht es uns, die Daten so zu nutzen, dass wir Effizienz- und Leistungssteigerungen erzielen können, und zwar nicht nur intern, sondern über die gesamte Lieferkette hinweg. Darüber hinaus können wir durch die Optimierung der Transportrouten unseren CO2-Fußabdruck überwachen und die Sendungen während des Transports neu konfigurieren, um Leerkilometer zu reduzieren und die Einsparungen an unsere Kunden weiterzugeben.

Die Technologie hat die Logistik revolutioniert. Logistikmanager sind in der Lage, Big Data zu nutzen, um ihre Lieferketten besser zu überwachen und zu verwalten. Bei Priority Freight kommunizieren wir direkt mit jedem Teil der Lieferkette, nahtlos und weltweit. Die GPS-Ortung ermöglicht einen ständigen Kommunikationsfluss, verbessert die Sichtbarkeit und liefert unseren Kunden ein genaues Bild von der Leistung der Abläufe. Darüber hinaus lässt sich unser System in das ERP-System unserer Kunden integrieren, so dass sie direkt von ihrem eigenen System aus die erforderliche Transparenz erhalten.

Logistikmanager sind nun in der Lage, jede Phase des Betriebs zu überwachen und die Anlagen effizienter zu verwalten. Big Data kann interpretiert werden, um bessere Entscheidungen zu treffen und mit weniger Unklarheiten genauer zu planen. Solche Informationen ermöglichen eine schnellere Reaktion auf unerwartete Verzögerungen und mindern das Risiko in der Lieferkette.