Datenanalysen in der Transportlogistik
Optimierung der Lieferketten durch fortschrittliche Datenanalysen in der Transportlogistik
Transportunternehmen sind innerhalb der letzten Jahre immer wichtiger geworden. Dies hat unter anderem mit der ständigen Verfügbarkeit über das Internet und dem daraus entstandenen E-Commerce zu tun. Bestellungen von Arbeitsmaterialien oder anderen Waren werden an Kunden oder im Rahmen eines innerbetrieblichen Warentransportes an eigene Filialen und Standorte geliefert. Dies erfordert ein hohes Maß an Organisation und gut aufeinander abgestimmte Prozesse.
2024-05-22
Optimierung der Lieferketten durch fortschrittliche Datenanalysen in der Transportlogistik
In den meisten Transportunternehmen kommt Software zum Einsatz. Diese ist auf Transportunternehmen zugeschnitten und bietet mit vielfältigen Funktionen der Tourenplanung, Sendungsverfolgung und digitalen Abliefernachweisen eine praktische Teilautomatisierung.
Über eben diese Software werden während der täglichen Arbeit große Mengen Daten erfasst und gespeichert. Um noch mehr Transparenz zu erhalten und Optimierungspotenziale aufzudecken, kommen zusätzlich sogenannte Datenanalysen zum Einsatz. Im Gegensatz zu einem Report sind diese visuell aufbereitet und verfügen über bedienbare Parameter. Dazu zählen zum Beispiel frei einstellbare Zeitebenen sowie Kategorisierungen.
Was genau wird ausgewertet?
Innerhalb der Transportlogistik gibt es zahlreiche sogenannte Kennzahlen, die mittels Datenanalyse ausgewertet werden können. Hierzu zählen zum Beispiel:
- Durchlaufzeiten der Touren, unterteilt in Zeit beim Kunden, Zeit zwischen den Tourstopps und Verladezeit
- Beschädigungsquote
- Anzahl der Annahmeverweigerungen
- Anzahl der Zustellstopps
.jpg "Die durchschnittliche Durchlaufzeit zeigt Ihnen wie viele Minuten die Verladung, die Zeit bei dem Kunden und die Zeit zwischen den Tourstops beträgt. Ein Grund wieso die Zeit zwischen den Tourstops sich erhöht hat, kann zum Beispiel ein Stau auf der Tour gewesen sein.")
 inkl. Annahmeverweigerung (1).jpg "Wie viele Zustellstops gibt es pro Tag? Bei wie vielen verschiedenen Sendungen ist die Zustellung erfolgreich? Liegt eine Annahmeverweigerung an Beschädigungen? Ist es immer der gleiche Kunde der die Annahme verweigert?")
 (1).jpg "Bei wie viel Prozent der Pakete wurde die Annahme verweigert? Gab es an diesem Tag besonders viele beschädigte Pakete und resultieren daraus die Annahmeverweigerungen?")
.jpg "Wie ändert sich der Bestand in einem ausgewählten Zeitraum und gibt es saisonale Unterschiede? Diese und weitere Informationen entnehmen Sie dieser Auswertung.")
.jpg "Wie viel Bestand ist am Ende des Tages von einem bestimmten Lademittel noch auf Lager? Mit einer Anpassung der Detailebene kann man den Durchschnitt über die Monate erkennen. Dieses Wissen eignet sich dazu, um Prognosen aufzustellen und Lademittel zukünftig zu planen.")
.png "Die Umschlagshäufigkeit zeigt, wie häufig eine Artikelgruppe das Lager an einem Tag verlässt. Entweder durch Abverkauf oder durch Entnahme für die Produktion. Artikel mit einer hohen Umschlagshäufigkeit sollten in höheren Mengen vorrätig sein, damit sie schnell aus dem Lager entnommen werden können. Bei einer niedrigen Umschlagshäufigkeit sollten Mengen reduziert werden oder vielleicht sogar ganz aufgelöst werden.")
Da die Transportlogistik eng mit der Lademittelverwaltung zusammenhängt, kommen auch hier einige Datenanalysen zum Einsatz. Diese geben ebenfalls Aufschluss über Optimierungspotenziale und geben Ihnen unter anderem eine gute Übersicht über den Verbleib Ihrer Lademittel. Im Bereich Lademittelverwaltung kommen unter anderem folgende Datenanalysen zum Einsatz:
- Bestandsänderungen mit Artikel- und Lagerplatzvergleich
- Lager-Endbestand
- Umschlaghäufigkeit
Auch hier sind verschiedene Funktionen eingefügt, mit denen Parameter angepasst werden können.
Innerhalb der einzelnen Datenanalysen haben Nutzer die Möglichkeit, den Abfragezeitraum selbst zu bestimmen. Je länger dieser ist, umso besser lassen sich saisonale Unterschiede identifizieren.
Im Transport wäre dies zum Beispiel in den Durchlaufzeiten und deren jeweilige Anstiege gut zu erkennen. Natürlich können auch andere Gründe vorliegen wie zu wenig Mitarbeiter durch Krankheit oder Urlaub.
Innerhalb der Lademittelverwaltung könnten saisonale Unterschiede innerhalb der Auswertung des Lagerendbestands schnell und effizient erkannt werden.
Mit Datenanalysen die aktuelle Lage immer im Blick
Datenanalysen eignen sich nicht nur für Langzeitabfragen. Auch der aktuelle Stand kann jederzeit über ein sogenanntes Dashboard abgerufen werden. Diese aktualisieren sich in den meisten Fällen eigenständig und zeigen die aktuelle Situation innerhalb der Prozesse. Kommt es zu Störungen, werden diese sofort erkannt und können mit gezielten Gegenmaßnahmen behoben werden.
Einsatz von Datenanalysen im Berufsalltag
Die verschiedenen Datenanalysen sind vielfältig einsetzbar. Sie geben nicht nur Aufschluss über die aktuelle Situation, sondern auch über die Vergangenheit. Dieses Wissen kann wiederum verwendet werden, um sich auf zukünftige saisonale Ereignisse besser vorzubereiten. Dies könnte im Transport mehr Personal in bestimmten Monaten bedeuten und innerhalb der Lademittelverwaltung eine größere Anzahl an Lademitteln.
Viele Datenanalysen verfügen über einen Export, zum Beispiel als PDF-Datei, diese können zum Beispiel für interne Qualitätskontrollen genutzt werden.
Wie bereits beschrieben, lassen sich auch akute Störungen schnell erkennen. Steigt etwa die Durchlaufzeit innerhalb der Verladung stark an, kann hier gezielt auf die entsprechenden Personen zugegangen werden. Ein Grund für die Verzögerung könnte zum Beispiel fehlende Mitarbeiter oder Arbeitsmaterialien wie Gabelstapler oder Hubwagen sein.
Sie interessieren sich für Datenanalysen für Transportunternehmen oder die Lademittelverwaltung? Kein Problem, bei der COSYS Ident GmbH werden Sie fündig. Sprechen Sie uns hierfür gerne persönlich an. Sie erreichen uns unter der Telefonnummer: +49(0)5062 900 0, per E-Mail an: vertrieb@cosys.de, über den Livechat auf unserer Webseite oder über unser Kontaktformular.
Wir bieten zahlreiche Datenanalysen auch in anderen Unternehmensbereichen an. Hierzu zählen Lagerverwaltung, Retail-Management, Paketmanagement, aber auch Inventuren.
FAQ
Durch die Datenanalyse können Unternehmen die Lieferzeiten analysieren und Engpässe oder Verzögerungen identifizieren. Dies ermöglicht es ihnen, rechtzeitig Korrekturmaßnahmen einzuleiten und die Lieferzeiten zu verkürzen.
Die Datenanalyse ermöglicht Unternehmen, Trends zu erkennen, Risiken zu minimieren, Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysen. Zu diesen gehören deskriptive Analysen, die beschreibende Informationen über vergangene Ereignisse liefern. Prädiktive Analysen versuchen, zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Explorative Analysen sollen neue Zusammenhänge oder Muster in den Daten aufdecken.
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