In der globalisierten und digitalisierten Welt von heute werden 1000mal mehr Daten als noch vor zehn Jahren generiert und es sieht sehr danach aus, dass sich in den kommenden Jahren das Datenvolumen erneut vertausendfachen wird. Das stellt die Logistikbranche vor immer gr\u00f6\u00dfere Herausforderungen: F\u00fcr sie wird die Sammlung und vor allem Auswertung strukturierter Daten immer wichtiger .
\nDas gilt auch f\u00fcr DB Schenker. \u201eAls einer der gr\u00f6\u00dften Logistikdienstleister der Welt verarbeitet DB Schenker gro\u00dfe Datenmengen aus verschiedensten internen und externen Quellen. Allein im europ\u00e4ischen Landverkehr werden j\u00e4hrlich Daten zu ca. 100 Millionen Sendungen generiert\u201c, sagt Dr. Joachim Weise, Senior Vice President Data Strategy and Analytics bei der Schenker AG.<\/p>\n
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Die effektive und effiziente Nutzung von Daten hat mittlerweile eine zentrale Bedeutung f\u00fcr DB Schenker. Der Logistiker nutzt heute schon komplexe Datenanalysen zur Aufkommensprognose und Netzwerkoptimierung und hat daf\u00fcr vor einem Jahr die Abteilung \u201eData Strategy and Analytics\u201c eingerichtet, die bereits mehr als zehn Mitarbeiter umfasst. \u201eWir wollen DB Schenker zu einem datengetriebenen Unternehmen weiterentwickeln. Die Mitarbeiter erarbeiten so zum einen eine unternehmensweite Datenstrategie, um \u201eBusiness Value\u201c aus Daten zu realisieren und datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle zu implementieren. Zum anderen initiieren und f\u00fchren sie Big Data Analytics-Projekte durch.<\/p>\n
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Hierf\u00fcr wird ein Team von Business Consultants und Data Scientists aufgebaut\u201c, so Weise. \u201eData Mining und die Mustererkennung von gro\u00dfen Datenmengen birgt ein gro\u00dfes Potential, um unsere Prozesse durch pr\u00e4zisere Vorhersage zu verbessern. Au\u00dferdem k\u00f6nnen wir Kundeninteressen besser erkennen, um Supply Chains zu optimieren.\u201c<\/p>\n
So arbeitet DB Schenker zum Beispiel an der Analyse gro\u00dfer Datenmengen im Landverkehrsnetz, um die Transparenz \u00fcber FTL-Verkehre aller Relationen in Europa zu erh\u00f6hen. Damit k\u00f6nnen Auslastung und Routenplanung unter Ber\u00fccksichtigung interner und externer Daten \u2013 zum Beispiel Verkehrs- und Wetterdaten \u2013 in Echtzeit optimiert werden.
\nDie Abteilung analysiert nat\u00fcrlich nicht nur die Daten, sondern tauscht sich auch mit den Kunden aus. Entweder \u00fcber die Kundenbetreuer\u00a0 oder im direkten Kontakt\u00a0 zum Beispiel im Rahmen von Workshops mit den Kunden.<\/p>\n
[selectivetweet float=“left“]Datengetriebene #Logistik: DB Schenker-#Datenanalysten suchen nach den Gesch\u00e4ftsmodellen der Zukunft[\/selectivetweet]<\/p>\n
Gleichzeitig arbeitet die Abteilung mit Wissenschaftlern zusammen, zum Beispiel betreut sie aktuell zwei Projekte mit dem DB Schenker Enterprise Lab des
\nFraunhofer-Instituts f\u00fcr Materialfluss und Logistik IML in Dortmund. Daneben gibt es gemeinsame Projekte mit Universit\u00e4tslehrst\u00fchlen in den Bereichen \u201eMaschinelles Lernen\u201c und \u201eMathematische Optimierung\u201c sowie nat\u00fcrlich eine Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen der DB.<\/p>\n
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\u201eIm Unterschied zu klassischen Business Intelligence-Einheiten legen unsere Datenanalysten den Fokus auf \u201eMaschinelles Lernen\u201c statt auf Reporting, auf multidimensionale Analysen und auf immer mehr intelligente, autonome Steuerungen bis hin zu k\u00fcnstlicher Intelligenz.\u201c<\/p>\n
Denn die technologische Entwicklung schreitet voran, so Weise. Sie erm\u00f6glicht die Analyse immer gr\u00f6\u00dferer Datenmengen in k\u00fcrzeren Zeiten und stellt die Logistik vor einen Paradigmenwechsel. \u201eWenn k\u00fcnftig die intelligente Sendung von autonom selbstentscheidenden Transporteinheiten mit k\u00fcnstlicher Intelligenz bewegt wird, brauchen wir verst\u00e4rkt interdisziplin\u00e4re Expertise, um das Schwarmverhalten solcher Systeme aus der Natur abzubilden und zu analysieren\u201c, so Weise.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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