Weder zu viel, noch zu wenig. „Big Data“ in der Logistik

Ludger_Schuh-INFORM„Big Data“ gilt bei vielen als Thema, an dem vor allem die heiße Luft „big“ ist. Der Spott ist berechtigt, denn die Marketingutopie des vollkommen berechenbaren Kunden ist noch längst keine Realität. Pragmatiker nehmen das Thema aber beim Wort und definieren „Big Data“ als logische Folge der technischen Entwicklung: Immer billigere Speichermedien und immer leistungsfähigere Computer führen ganz automatisch zu mehr Daten. Was geht, wird auch gemacht – und berechnet.
 
In Relation zur vorhandenen Hardware hätte man bereits vor einem Vierteljahrhundert von „Big Data“ reden können, zum Beispiel in der Logistik. Hier wurden immer schon alle jeweils verfügbaren Daten genutzt, um einen konstanten Warenfluss zu erlauben. Zum Beispiel das Lager eines Großhändlers: Es sollte im Idealfall weder zu viele noch zu wenige Artikel führen.
 
Die genaue Planung des Lagerbestands ist eine Aufgabe für „Operations Research (OR)“, die angewandte Wissenschaft von der Planung und Entscheidung. Die Lösungsansätze für wirtschaftliche Probleme wie das Optimieren einer Lieferkette sind bekannt, doch ohne Computer-Hilfe und umfangreiche Datensätze nicht in der Praxis umzusetzen. Die Aachener Inform GmbH bietet OR-Anwendungen schon seit 1969 an.
 
Ludger Schuh leitet den Inform-Geschäftsbereich „Inventory & Supply Chain“, bei dem es um die Optimierung von Lagerhaltung und Belieferung durch die Auswertung von Daten geht. Im Interview mit „Digital Heartland“ spricht er über die Vorteile von OR-Software für Logistikunternehmen: Bessere Lagerhaltung, höhere Umsätze und geringe Kosten.
 

Warenlagerung in der IndustrieHerr Schuh, wie ist der Stand von „Big Data“ in der Logistik? Big Data ist auch bei Logistikunternehmen ein Thema. Ganz neu ist das aber nicht. In der Logistik wurde schon immer mit vergleichsweise großen Datenmengen gearbeitet. Das ermöglicht beispielsweise eine bessere Optimierung von Touren. Doch die heute mögliche Erfassung von Bewegungsdaten aus Verkäufen oder Lieferungen hat eine andere Qualität. Das heißt, es werden immer mehr Daten genutzt? Die Entwicklung geht in eine Richtung: Mehr Daten, die schneller und häufiger einlaufen. Früher wurden die Daten auf Monatsbasis verarbeitet, dann kamen täglich Daten herein und inzwischen sind wir bei einer Art Direktübertragung: Zum Beispiel kommt jeder Verkauf sofort in die entsprechende Datenbank. Auch das Datenwachstum ist enorm. Die Unternehmen erfassen immer mehr Daten, die zur Grundlage von Entscheidungen oder Plänen gemacht werden. So können die Daten aus den Verkäufen bestimmten Kampagnen zugeordnet werden, so dass die Auswertung noch deutlich bessere Prognosemodelle für weitere Kampagnen ergibt. Wie werden solche Auswertungen gemacht? Wir nutzen intelligente Algorithmen aus Operations Research (OR) und Fuzzy Logic, um die Datenmassen in Echtzeit zu bearbeiten. Die OR-Software ergänzt als Addon alle bestehenden IT-Systeme um Optimierungskomponenten. Damit lassen sich große Mengen an Geschäftsdaten flexibel für optimale Entscheidungen nutzen. TrucksWie sieht das in der Praxis aus? Entlang der Lieferkette laufen Daten aus den verschiedensten Abteilungen zusammen – eine unüberschaubare Menge an Informationen. OR-Algorithmen stimmen Aufträge, Termine, verfügbare Ressourcen und andere Entscheidungsparameter möglichst gut aufeinander ab. Unsere Software beachtet dabei nicht nur einzelne Vorgänge, sondern berechnet die Abläufe für viele Tausende Aufträge oder Transportladungen gleichzeitig. Die Software durchsucht Millionen von alternativ möglichen Ablaufsequenzen blitzschnell nach der sinnvollsten Lösung. Dabei berücksichtigt sie auch begrenzte Kapazitäten wie Maschinen oder LKWs. Was bewirkt das in einem Unternehmen? Dadurch bewältigen Unternehmen bei gleicher Lagergröße und ohne zusätzliches Personal durchaus bis zu 30 Prozent Umsatzwachstum. (Siehe Kasten) Zur Auswertung gehören Informationen wie Bestellvorgänge bei den Lieferanten, Art und Menge der auf Lager genommenen Artikel und der Verkauf. Die OR-Software berechnet dann etwa solide Prognosen für den Einkauf. Dadurch gibt es weder zu viele noch zu wenige gelagerte Teile. Ein anderes Beispiel, diesmal mit einer enormen Kostenersparnis. Ein Hersteller von Tiefkühlprodukten hatte eine zu niedrige Lagerkapazität. Ein Neubau wäre immens teuer geworden, denn Tiefkühllager sind im Bau und Betrieb die teuersten Lagergebäude überhaupt. Durch eine Optimierung der Lagerhaltung konnte dieser Neubau verhindert werden.

Fallbeispiel: Lager optimiert, Umsatz gestiegen Der Inform-Kunde Cargobull Parts & Services GmbH ist ein Komplettanbieter von Trailer-Ersatzteilen mit rund 45.000 Artikeln im Angebot. Die Kunden bestellen die Teile über ein Serviceportal im Internet. Wenn sie auf Lager sind, werden sie noch am Tag der Bestellung ausgeliefert. Um die Kosten im Griff zu behalten, lagert Cargobull nur etwa 9.000 gängige Artikel. Die Inform-Software add*ONE Bestandsoptimierung berechnet und optimiert täglich über Nacht Prognosen, Kennzahlen und Bestellvorschläge. Dadurch erhalten die Lieferanten verlässliche Bedarfsprognosen und Cargobull liefert rund 85% aller Bestellungen am selben Tag aus. Diese Verbesserung wirkt auch auf den Umsatz: Er stieg um 30 Prozent.

Und wie kommt da Big Data ins Spiel? Der Begriff steht ja in erster Linie für die ins Gigantische gewachsene Datenmenge, die heute zur Verfügung steht. Meist wird das aber aus Sicht des Marketings diskutiert. Es geht dann eher um die Frage, wie die Kunden eines Unternehmens auf die Produkte reagieren und wie es die Kundenansprache optimieren kann. Wir optimieren dagegen unter anderem den Lagerbestand und den Einkauf. Das haben wir auch schon vor einigen Jahrzehnten gemacht, aber heute haben wir dafür viel mehr Daten. Das ist ein eindeutiger Trend: Wir können immer mehr Bereiche in die Planung einbeziehen. Welche Bereiche sind das? Es ist zum Beispiel möglich, Lieferanten oder Hersteller zu berücksichtigen – natürlich simultan zu allen anderen Daten. Das funktioniert nur über Vernetzung und Datenübertragung. Die Leitfragen sind beispielsweise: Hat das Unternehmen Vorräte, Personal und Maschinen? Haben die Lieferanten genug von diesen Ressourcen? Wie sieht es mit dem Transport aus, kann der garantiert werden? Müssen die Hersteller noch Rohstoffe besorgen? Doch auch die Kundenseite wird integriert. So werden zum Beispiel Rabattaktionen oder Bestellvorschläge mit in die Kalkulation aufgenommen. Dadurch können wir im Grunde eine Prognose darüber abgeben, auf welche Weise die Kunden reagieren. Bedeutet das für die Unternehmen eine stärkere Automatisierung? Ja, eindeutig. Die Unternehmen können immer mehr den Systemen überlassen, der Automatisierungsgrad wird immer höher. Je mehr Daten in mehr Dimensionen wir erheben, desto realistischer werden die Berechnungen. Das bedeutet, dass nun Computer die Routinearbeiten bei der Planung übernehmen können. Werden Disponenten und Planer jetzt überflüssig? Nein, der Disponent muss sich aber nicht mehr um jede Kleinigkeit kümmern. Die Software präsentiert ihm qualitativ hochwertige Planungsvorlagen. Er arbeitet nur noch selbst an der Planung, wenn etwas nicht wie erwartet funktioniert oder wenn Besonderheiten berücksichtigt werden müssen. Aber die Arbeit ändert sich schon. Richtig, die Mitarbeiter können sich intensiv um Sonderaktionen, Kampagnen oder Ähnliches kümmern. Gleichzeitig läuft die Routinearbeit deutlich besser. Mit der OR-Software können Unternehmen deutlich besser disponieren und alle Kapazitäten besser ausschöpfen. Menschliche Planer bekommen das nicht so ohne weiteres hin, zumindest müssten sehr viele Leute daran arbeiten. Das ist aber eine unrealistische Annahme. Werden da nicht letztlich Mitarbeiter freigesetzt? Es wird in erster Linie Arbeitszeit freigesetzt, die Mitarbeiter in andere Tätigkeiten investieren können. Optimieren müssen Unternehmen auf mehreren Ebenen und sollte nicht vor der Ressourcenplanung halt machen. Wenn das Personal bis zum Hals in Routinetätigkeiten steckt, gibt es keine Innovationen. In unseren Projekten entwickeln sich die Disponenten häufig vom Bestellabwickler zum strategisch ausgerichteten Manager ihrer Bestände oder Artikelgruppen und sorgen so dafür, dass das Unternehmen weiterhin wettbewerbsfähig bleibt. Bilder: INFORM, © industrieblick – Fotolia.com, © Val Thoermer – Fotolia.com, © Kadmy – Fotolia.com      

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