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Big Data in der Logistik – Chancen und Risiken

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Ein Symbolbild zur Darstellung von dem Begriff Big Data

Die Logistikbranche befindet sich im Umbruch. Treiber dieser Veränderung ist die Digitalisierung. Verlader verlangen heute zumeist transparente Lieferketten: Das heißt, sie wollen zu jeder Zeit wissen, wo sich ihre Waren befinden, in welchem Zustand sie sind und wann sie am Empfangsort eintreffen werden. Hinzu kommt, dass die Produkte und ihre Strukturen immer komplexer werden. Gleichzeitig wächst der Vernetzungsgrad der Unternehmen, deren IT-Systeme und der Kunden exponentiell. Auf diese Weise entstehen Datenberge, aus denen sich viele Informationen herausfiltern lassen, die bares Geld wert sind.

Überall in der Wirtschaft – und damit auch in der Logistik – werden immer mehr Vorgänge mithilfe vernetzter Systeme und Geräte mit autonomer Intelligenz abgewickelt, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Das bewirkt eine extreme Zunahme der Datenmenge. Mit dieser schieren Menge an Daten umzugehen, Big Data lautet in diesem Zusammenhang das Schlagwort, ist für Logistikunternehmen Chance und Risiko zugleich.

Chance insofern, als dass die Analyse und Auswertung des Datenschatzes es Logistikern ermöglicht, Prozesse zu verbessern – und damit Geld zu sparen. So lassen sich beispielsweise über- oder unterlastete Lagerbereiche in einer Halle erkennen oder Prozesse identifizieren, deren Störung besonders viele Folgefehler nach sich ziehen.

Schlechte Daten bergen hohes Risiko

Das Risiko wiederum besteht darin, dass aus einer Big-Data-Analyse die falschen Schlüsse gezogen werden. Um das zu vermeiden, muss die Datengrundlage von hoher Qualität sein. Das heißt in erster Linie die Daten müssen vollständig sein und die Realität widerspiegeln. Auch müssen im Vorfeld von Big-Data-Analysen die Begriffe ebenso wie die zugrundeliegenden Konzepte und Technologien genau definiert werden. Abgesehen davon sind beträchtliche Anschubfinanzierungen erforderlich. Denn das Herausfiltern wichtiger Erkenntnisse aus großen Datenmengen ist ein schwieriger, arbeitsintensiver und oft langwieriger Prozess. Unternehmen die sich in diesem Bereich entwickeln wollen, müssen nicht nur Expertise und Know-how aufbauen, sondern in der Regel auch in beträchtlichem Maße in Hard- und Software investieren.

Nichtsdestotrotz bieten die neuen Analysemethoden Logistikunternehmen im Ergebnis die seltene Gelegenheit, sich in dem engen Markt besser zu positionieren und einen Vorsprung zu erarbeiten, den viele Wettbewerber nicht werden einholen können.

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