Wie funktioniert Predictive Analytics in der Logistik?

Predictive Analytics geht einen Schritt weiter: Mithilfe statistischer Verfahren und maschinellen Lernens werden historische und aktuelle Daten analysiert, um wahrscheinliche zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Logistik lassen sich damit beispielsweise Nachfrageschwankungen, drohende Fehlbestände, Kapazitätsengpässe oder Lieferverzögerungen frühzeitig erkennen. Unternehmen können ihre Entscheidungen dadurch stärker an erwarteten Entwicklungen ausrichten, statt ausschließlich auf bereits eingetretene Probleme zu reagieren.

Wie entstehen aus Logistikdaten zuverlässige Prognosen?

Predictive Analytics basiert auf der systematischen Auswertung vorhandener Daten. Dafür werden Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, beispielsweise aus Lagerverwaltungssystemen, ERP-Anwendungen, Transportmanagementsystemen oder der Auftragsabwicklung.

Entscheidend ist zunächst die Datenqualität. Unvollständige Bestandsbuchungen, fehlerhafte Zeitstempel oder uneinheitliche Artikelnummern können Prognosen erheblich verfälschen.

Nach der Datenaufbereitung untersuchen statistische Modelle oder Machine-Learning-Verfahren wiederkehrende Muster und Zusammenhänge. Dabei können saisonale Nachfrageschwankungen, Lieferzeiten, historische Bestandsentwicklungen oder Veränderungen im Bestellverhalten berücksichtigt werden.

Auf dieser Grundlage berechnet das Modell zukünftige Entwicklungen. Neue Daten fließen anschließend in die Bewertung ein, sodass Prognosen regelmäßig überprüft und bei Bedarf angepasst werden können.

Wichtig ist dabei: Predictive Analytics liefert keine sicheren Vorhersagen, sondern datenbasierte Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerte.

Bestandsmanagement: Fehlbestände erkennen, bevor sie entstehen

Eine der wichtigsten Anwendungen ist die vorausschauende Bestandsplanung.

In einem Distributionszentrum schwankt die Nachfrage nach bestimmten Artikeln abhängig von Saison, Verkaufsaktionen oder Kundenverhalten. Werden Nachbestellungen ausschließlich anhand aktueller Lagerbestände ausgelöst, können Bedarfsspitzen zu spät erkannt werden.

Predictive Analytics berücksichtigt zusätzlich historische Absatzentwicklungen, erwartete Nachfrage und Wiederbeschaffungszeiten. Daraus lassen sich zukünftige Bestandsverläufe ableiten.

Die Disposition kann dadurch früher erkennen, welche Artikel voraussichtlich knapp werden und wo eine Anpassung der Nachschubplanung sinnvoll ist.

Gleichzeitig können Prognosen helfen, Überbestände zu vermeiden. Besonders bei saisonalen Artikeln oder Produkten mit begrenzter Lagerfähigkeit ist dies wirtschaftlich relevant.

Lagerkapazitäten: Personal und Flächen vorausschauend planen

Predictive Analytics beschränkt sich nicht auf Artikelbestände. Auch die operative Auslastung eines Lagers lässt sich prognostizieren.

Ein Fulfillment-Dienstleister kann beispielsweise historische Auftragseingänge, Kommissionierzeiten und saisonale Entwicklungen analysieren, um die erwartete Arbeitsbelastung einzuschätzen.

Zeichnet sich ein höheres Auftragsvolumen ab, können Schichtplanung, Personalbedarf und Bereitstellflächen frühzeitig angepasst werden.

Auch im Wareneingang sind solche Prognosen interessant. Werden besonders viele Anlieferungen erwartet, lassen sich entsprechende Ressourcen vorbereiten.

Der praktische Nutzen entsteht jedoch erst, wenn die prognostizierten Entwicklungen in konkrete Planungsentscheidungen einfließen. Eine Auslastungsprognose allein beseitigt noch keinen Engpass.

Transportlogistik: Lieferverzögerungen frühzeitig einschätzen

Auch in der Transportlogistik können Prognosemodelle wertvolle Informationen liefern.

Neben historischen Transportzeiten lassen sich beispielsweise Verkehrsdaten, Wetterbedingungen, Routeninformationen und aktuelle Sendungsstatus berücksichtigen.

Daraus können Modelle die voraussichtliche Ankunftszeit einer Sendung berechnen oder das Risiko einer Lieferverzögerung einschätzen.

Für Logistikdienstleister und Verlader ist das besonders relevant, wenn nachgelagerte Prozesse von pünktlichen Anlieferungen abhängen.

Wird eine Verzögerung frühzeitig erkannt, können Wareneingänge umgeplant, Kunden informiert oder alternative Transportmöglichkeiten geprüft werden.

Die Qualität solcher Prognosen hängt allerdings stark von der Aktualität und Verfügbarkeit der verwendeten Daten ab.

Predictive Analytics, Business Intelligence und Process Mining: Wo liegt der Unterschied?

Die Begriffe werden häufig gemeinsam verwendet, erfüllen jedoch unterschiedliche Aufgaben.

Business Intelligence (BI) macht vorhandene Daten über Kennzahlen, Dashboards und Berichte auswertbar. Lagerverantwortliche erkennen beispielsweise, wie sich Bestände oder Kommissionierleistungen entwickelt haben.

Process Mining untersucht anhand digitaler Ereignisdaten, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Dadurch können wiederkehrende Verzögerungen, zusätzliche Bearbeitungsschritte oder Abweichungen von vorgesehenen Abläufen sichtbar werden.

Predictive Analytics nutzt Daten und erkannte Muster, um zukünftige Entwicklungen abzuschätzen. Die zentrale Frage lautet nicht mehr nur, was passiert ist, sondern was voraussichtlich passieren wird.

Besonders interessant wird die Kombination: BI zeigt einen steigenden Lagerbestand, Process Mining identifiziert Verzögerungen bei der Auslagerung und Predictive Analytics prognostiziert die weitere Bestandsentwicklung.

So können Unternehmen operative Probleme nicht nur analysieren, sondern frühzeitig Gegenmaßnahmen planen.

Welche Voraussetzungen braucht Predictive Analytics?

Nicht jedes Unternehmen benötigt sofort komplexe KI-Modelle. Entscheidend ist zunächst, dass relevante Prozessdaten zuverlässig erfasst werden.

Dazu gehören aktuelle Bestände, nachvollziehbare Warenbewegungen, korrekte Auftragsinformationen und möglichst vollständige Zeitdaten.

Ebenso wichtig ist eine klare Fragestellung. Soll die zukünftige Nachfrage prognostiziert, die Lagerauslastung geplant oder das Risiko von Lieferverzögerungen eingeschätzt werden?

Anschließend muss geprüft werden, ob ausreichend geeignete Daten vorhanden sind und wie sich die Prognosequalität bewerten lässt.

Predictive Analytics entfaltet seinen Nutzen vor allem dann, wenn Prognosen regelmäßig überprüft und direkt mit operativen Entscheidungen verknüpft werden. So wird aus der rückblickenden Datenanalyse ein Instrument für die vorausschauende Logistiksteuerung.