Big Data

Die richtige IT für erfolgreiche Big-Data-Konzepte

| Autor / Redakteur: Giovanni Prestifilippo / Bernd Maienschein

Nachhaltige Big-Data-Konzepte helfen Unternehmen dabei, effizientere Lieferketten zu planen und dabei Ressourcen einzusparen.
Nachhaltige Big-Data-Konzepte helfen Unternehmen dabei, effizientere Lieferketten zu planen und dabei Ressourcen einzusparen. (Bild: PSI Logistics)

Die Herausforderungen durch Big Data lassen sich meistern und in einen unternehmerischen Mehrwert wandeln. Ein modular aufgebautes Analysesystem stellt dafür eine Standardsoftware zur Verfügung, die sowohl Großunternehmen wie auch dem Mittelstand in Form von Big-Data-Konzepten vielfältige Einsparpotenziale erschließt.

Um Reporte über die operativen Geschäftsergebnisse zusammenzustellen, sitzen Abteilungsleiter heute oft noch einige Stunden am Rechner und tragen Informationen aus unterschiedlichen Quellen in Excel-Dateien zusammen. Digitalisierung, Datenharmonisierung und intelligentes Datenmanagement – Fehlanzeige. Die Folge: Performance, Effizienz und Wachstumspotenziale bleiben auf der Strecke.

Was ist Big Data? Analytics, Definition, Bedeutung & Beispiele

Logistiksoftware

Was ist Big Data? Analytics, Definition, Bedeutung & Beispiele

06.03.18 - An Big Data führt kein Weg mehr vorbei. Trotzdem sehen viele Betriebe das Thema noch skeptisch. Hier erfahren Sie, was Big Data bedeutet, welche konkreten Anwendungsszenarien es gibt und welche Trends Experten Big-Data-Technologien prognostizieren – Praxisbeispiele inklusive! lesen

Die Analyse und Visualisierung von Daten ist zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen geworden. Vielen Firmen fehlt es jedoch sowohl an einer Strategie als auch an den Instrumenten für eine effiziente Datennutzung. Die jüngst von Bitkom erstellte Studie „Big Data im Gepäck? Mit Daten Werte schaffen 2017“ weist aus, dass nicht einmal jedes dritte Unternehmen in Deutschland eine Strategie für Big Data aufgelegt hat. 29 % der befragten Unternehmen in der Transport- und Logistikbranche benennen mangelnde Datenqualität, unzureichende technische Ausstattung und mangelnde Leistungsfähigkeit der Analysesoftware als Hindernisse für die Nutzung und Umsetzung valider Analysen. 83 % führen individuelle Ad-hoc-Analysen mit einfachen IT-Basis-Tools wie Excel durch.

Intelligente Nutzung vernetzter und harmonisierter Daten

Die Krux: Aus immer mehr Quellen werden riesige Informationsmengen generiert. Die Herausforderungen von Big Data bestehen nun darin, die Daten zusammenzuführen, sie zu harmonisieren und mit intelligenten Instrumenten zu filtern, um sie bedarfsgerecht und in ganzheitlichen Zusammenhängen bereitzustellen und zu analysieren. Das Ziel ist, große Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens zu verarbeiten.

Vor diesem Hintergrund betrifft Big Data nicht nur international agierende Marktführer (wie Bosch, Hellmann oder die Schaeffler-Gruppe), die ihre globalen Logistiknetze mit dem Datenmaterial und unter Berücksichtigung verschiedenster Faktoren planen, gestalten und kontinuierlich optimieren. Big-Data-Strategien und -Instrumente und die intelligente Nutzung vernetzter und harmonisierter digitaler Daten erschließen auch mittelständischen Unternehmen deutliche Wettbewerbsvorteile. Sie profitieren unter anderem durch Zeit- und Einsparpotenziale in den administrativen und operativen Prozessen – so wie beispielsweise Intersnack Knabber-Gebäck oder die Rudolph-Logistik-Gruppe.

Mit „PSIglobal“ optimiert die Rudolph-Logistik-Gruppe ihr Speditionsgeschäft.
Mit „PSIglobal“ optimiert die Rudolph-Logistik-Gruppe ihr Speditionsgeschäft. (Bild: PSI Logistics)

Alle genannten Unternehmen setzen dabei auf das gleiche IT-System: das „PSIglobal“ aus der PSI Logistics Suite. Mit dieser Standardsoftware hat PSI Logistics ein IT-System entwickelt, das nicht nur die strategische Gestaltung sowie die kontinuierliche Überprüfung und Optimierung mehrstufiger und multimodaler Logistiknetze ermöglicht. Der Funktionsumfang reicht im Alltagsgeschäft vielmehr bis hin zur Berechnung und Senkung des CO2-Footprints nach EU-Norm DIN EN 16258 oder bis zur Erstellung von Ausschreibungen und Angeboten, die individuell auf die jeweiligen Anforderungen und Ressourcen zugeschnitten sind.

Zentrale Datendrehscheibe für Big Data

Dazu führt „PSIglobal“ gezielt operative Daten für Managementanalysen zusammen und weist wichtige Kennzahlen zur Aufdeckung von Verbesserungspotenzialen aus. Es kann nahezu alle gängigen Datenformate lesen und nutzen beziehungsweise sie nutzungs- und anwendungsgerecht konvertieren. Die zuvor heterogenen Formate aus unterschiedlichsten Quellen werden ohne zusätzlichen Aufwand harmonisiert. Das ermöglicht die Auswertung eines ganzheitlichen Datenbestandes. Auf diese Weise können gezielt Istdaten mit Soll- und historischen Daten abgeglichen und künftig erwartete Entwicklungen prognostiziert werden. Außerdem können Anwender frühzeitig potenzielle Engpässe und Störungen der Supply Chain identifizieren oder Prognosen über benötigte Transport- und Lagerressourcen treffen.

Damit macht „PSIglobal“ im Rahmen von Big-Data-Konzepten aus der Herausforderung einen Erfolgsfaktor. Die Struktur- und Prozessoptimierungen durch eine intelligente Auswertung und kombinierte Betrachtung der harmonisierten Informationsdaten erschließen nicht nur Kostensenkungspotenziale von bis zu 20 %. Die Beherrschung der Datenmassen durch Harmonisierung und Integration, ihre Bereitstellung in Echtzeit, ihre Analyse und Interpretation sowie die daraus ableitbaren, belastbaren Prognosen prädestinieren das IT-System im Dialog mit ERP-Systemen vielmehr auch für den Einsatz als zentrale Datendrehscheibe im Rahmen von Big-Data-Konzepten.

Zeitaufwand von einem Tag auf 30 Minuten gesenkt

Was das bewirkt, lässt sich an den genannten Beispielen schnell konkretisieren:

  • Der Logistikdienstleister Rudolph ermittelt als Gebietsspediteur im Automotive-Bereich mit „PSIglobal“ die optimalen Standorte, Mengen und Umschlagplätze. Wareneingangsmengen und Umschlagsvolumen sowie etwaige Just-in-Time- und Just-in-Sequence-Anforderungen sind eingebunden und können gegeneinander optimal austariert werden. Mit dem Modul für digitales Tender Management kalkuliert das Unternehmen die Ergebnisse überdies mit maximalem Automationsgrad und kann kurzfristig abgabefähige Tarife erstellen.
  • Kostenverteilungen, Gewinnerrechnungen und die Auslegung des Angebotes auf kundenspezifische Bedingungen übernimmt bei Hellmann Worldwide Logistics jetzt das IT-System. Das Unternehmen reduziert mit dem Kalkulationstool den Zeitaufwand für das Tender Management bei komplexen Tarifen mit größeren Datenmengen in Extremfällen von knapp einem Tag auf 30 Minuten.
  • Bosch trifft bei der Gestaltung logistischer Netze mit komplexen Kostenstrukturen seit 2017 mit „PSIglobal“ wichtige Entscheidungen. Neben den Logistikfaktoren bezieht das Technologie- und Dienstleistungsunternehmen dabei unter anderem auch Einkauf, Fertigung und die Entwicklungen der Absatzmärkte ein. Wichtiges operatives Instrument dabei: die Szenariotechnologie des „PSIglobal“. Sie löst in Analyse- und Simulationsmodellen zielführend und effizient sowohl strategische (etwa Standort- und Strukturoptimierung) als auch taktische (beispielsweise Lagerkapazitätsauslastung) Fragestellungen von Logistikprojekten.

Die genannten Anwendungsbeispiele zeigen: Um die mit der digitalen Transformation verbundenen Datenmenge in einen Mehrwert für das Unternehmen zu überführen, bedarf es Big-Data-Strategien und intelligenter Instrumente. Mit „PSIglobal“ steht eine zentrale, leistungsstarke Analysesoftware am Markt, mit deren Funktionsumfang sich sowohl Marktführern als auch mittelständischen Unternehmen vielfältige Potenziale auf der strategischen wie auch auf der operativen Ebene erschließen. Big Data ist äußerst umfangreich – lässt sich aber beherrschen.

Hier gibt's weitere Beiträge zu PSI Logistics!

* Dr. Giovanni Prestifilippo ist Geschäftsführer von PSI Logistics in 10178 Berlin, Tel (0 30) 28 01-28 50, info@psilogistics.com

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