Mittwoch, 22. November 2017

Big, Bigger, Big Data: Wohin geht die Reise der IT in der Logistik?

Der von der Bundesvereinigung Logistik (BVL) jährlich ausgerichtete Deutsche Logistik Kongress gilt als Trendbarometer für die Branche. Im Vorfeld der 29. Veranstaltung, die vom 17. bis 19. Oktober 2012 in Berlin stattfindet, ruft Optimierungsexperte Ludger Schuh, Geschäftsbereichsleiter Inventory & Supply Chain beim Aachener Unternehmen INFORM, zum Diskurs über die Rolle der IT in der Logistik auf.

Der kürzlich veröffentlichte Logistik-Indikator, der im Auftrag der BVL berechnet worden ist, macht deutlich: Das Konjunkturklima in der deutschen Logistikwirtschaft hat sich im letzten Quartal spürbar abgekühlt. Die Branche blickt der Zukunft zwar positiv entgegen, muss sich aber immer neuen Herausforderungen stellen. Dazu werden in den nächsten Jahren neben steigendem Kostendruck und schwankenden Marktentwicklungen insbesondere die stetig wachsenden Datenberge zählen.

In den Fokus der Supply Chain Manager tritt dieses Phänomen unter der Bezeichnung „Big Data". Bei dessen Bewertung scheiden sich jedoch die Geister: Je nach Perspektive wird hier entweder ein gewaltiges Problem oder aber eine Chance für die Zukunft gesehen. Tatsächlich kann Big Data dort wie ein negativer Verstärker wirken, wo es auf ohnehin unflexible Supply Chains trifft. Auf der anderen Seite bieten sich ganz neue Möglichkeiten der Planungsoptimierung, wenn die Informationsschätze richtig eingesetzt werden. Voraussetzung hierfür ist die richtige Technologie. Hier gehören Operations Research (OR)-Algorithmen sicherlich zu den geeignetsten Kandidaten. Mit deren Hilfe lassen sich große Mengen an Geschäftsdaten flexibel in optimierte Entscheidungen umsetzen. Genau darauf kommt es bei logistischen Prozessen entlang der Supply Chain an. Da hier Daten aus den verschiedensten Abteilungen zusammen laufen, müssen Planungsverantwortliche mit einer unüberschaubaren Menge an Informationen arbeiten. Dabei gilt es, richtig und vor allem schnell zu evaluieren, welche Daten in der jeweiligen Situation ausschlaggebend sind.

Nach anfänglichen Erfolgen in den 80er Jahren wurde es aufgrund einer zu kleinen Datenbasis als Input für die Algorithmen erst einmal still um die OR-Technologie. Genau das hat sich heute dramatisch verändert. ERP, CRM, SCM und andere IT-Systeme stellen die benötigten Daten nun quasi automatisch bereit.

Doch es geht noch einen Schritt weiter: Globalisierungsbedingt sitzen alle, an Supply-Chain-Prozessen Beteiligten, schon lange nicht mehr an einem Ort. Unterschiedliche Kontinente und Zeitzonen machen ein effizientes Datenmanagement zunehmend schwieriger. Eine effektive Lösung bietet hier z.B. die Wolke: Cloud Computing Software bindet alle Prozessparteien ein und stellt sicher, dass sie unabhängig von Ort und Zeit auf immer größere Datenmengen in Echtzeit zugreifen können.

Der Einsatz beider Technologien rechnet sich für Unternehmen: Zum Beispiel im Bereich des Bestandsmanagements lassen sich mit Hilfe moderner OR-Algorithmen Bestandsreduzierungen von bis zu 40 Prozent bei gleichzeitiger Steigerung der Lieferfähigkeit erreichen. Selbst bei mittelständischen Unternehmen kann so gebundenes Kapital im Wert von mehreren Millionen Euro freigesetzt werden. Und im Bereich der Transportoptimierung sind ebenfalls hohe Kosteneinsparungen möglich.

Eines steht fest: Big Data ist eine Herausforderung, die Unternehmen annehmen müssen. Mithilfe von OR-basierter Supply Chain Optimierung lässt sich diese meistern. OR als Lösung für Big Data? Hier besteht für so manchen Logistiker noch Aufklärungsbedarf: Wie setzen OR-Algorithmen Daten in Entscheidungen um? Was kann OR konkret für die Supply Chain leisten? Wie können OR und Cloud Computing effektiv zusammen eingesetzt werden?

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