{"id":5773,"date":"2017-08-15T13:55:45","date_gmt":"2017-08-15T11:55:45","guid":{"rendered":"https:\/\/logistik-aktuell.com\/?p=5773"},"modified":"2017-08-15T13:55:45","modified_gmt":"2017-08-15T11:55:45","slug":"predictive-analytics-planungswerkzeug","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.dbschenker.com.staging.mensemedia.net\/de\/predictive-analytics-planungswerkzeug\/","title":{"rendered":"Predictive Analytics: Blick in die Glaskugel oder zuverl\u00e4ssiges Planungswerkzeug?"},"content":{"rendered":"

Immer mehr Daten entlang der Wertsch\u00f6pfungsketten werden gesammelt und ausgewertet. Dies geschieht vornehmlich in Industrie und Handel und zwar sowohl intern mit den unternehmenseigenen Daten als auch zunehmend mit den Daten der jeweils vor- und nachgelagerten Wertsch\u00f6pfungs-Stufen inklusive der Logistik. Mittlerweile lassen sich damit m\u00f6gliche Zukunftsszenarien simulieren. Klingt nach Glaskugel? Ist aber ziemlich High-Tech.<\/p>\n

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Die Datenflut steigt und die IT bietet immer mehr M\u00f6glichkeiten, die Daten nutzbringend auszuwerten. So entwickelt sich aktuell die Business Intelligence der 90er Jahre hin zu einer Business Analytics, die nun zunehmend auch Aussagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Systemzust\u00e4nde erm\u00f6glicht. Die Business Analytics kann also mit neuen Daten und Datenauswertungstechnologien Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Wahrscheinlichkeiten machen \u2013 sie wird damit zu Predictive Analytics.<\/p>\n

Das h\u00f6rt sich nun eher kompliziert und abstrakt an, wir kennen und sch\u00e4tzen es aber alle bereits \u2013 n\u00e4mlich beim Wetterbericht. Die Wetterprognosen haben sich ganz erheblich verbessert in den letzten Jahrzehnten. Das liegt daran, dass zum einen mehr Daten erhoben werden k\u00f6nnen \u2013 zum Beispiel mit leistungsf\u00e4higen Wettersatelliten. Und zum anderen liegt es an der verbesserten Rechenleistung der Computertechnik, die sich so weit entwickelt hat, dass aus der Wetterdatenflut sehr genaue Prognosen berechnet werden k\u00f6nnen. Nichts anderes macht Predictive Analytics \u2013 sie berechnet und simuliert zuk\u00fcnftige Szenarien und deren Wahrscheinlichkeiten.<\/p>\n

[testimonial id=“5777″]<\/p>\n

Mehr Daten liefern eine bessere Prognose<\/h2>\n

Predictive Analytics steht und f\u00e4llt mit der Menge und Zuverl\u00e4ssigkeit der Rohdaten. Besonders in der Logistik k\u00f6nnten aber noch deutlich mehr Rohdaten erhoben werden. Beim Umschlagen erh\u00e4lt man die herk\u00f6mmlichen Daten wie beispielsweise Ankunftszeit, Abfertigungsdauer oder Lademenge. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Logistikdienstleister auf die eigenen Unternehmensdaten aus den oft schon (teil-)automatisierten Lagern bzw. Warehouse Management Systemen sowie aus der eigenen Planung zur\u00fcckgreifen, wie zum Beispiel Schichtplanung, Tourenplanung oder Rampenbelegung.<\/p>\n

Mit Thomas Reppahn, dem Leiter Zentrale Logistics Product and Process Management der Schenker Deutschland AG, sprach logistik aktuell bereits zu dem in der Kontraktlogistik eingesetzten Decision Support System<\/a>. Zum Potenzial von Predictive Analytics meint Thomas Reppahn: \u201eDie Pr\u00e4diktive Analyse hat das Potenzial die Gesch\u00e4ftsprozesse zu revolutionieren \u2013 besonders innerhalb der Logistik. Wenn Daten \u00fcber die gesamte Supply Chain hinweg in Modellrechnungen einflie\u00dfen, werden alle Beteiligten deutlich mehr Planungssicherheit gewinnen. Bis dahin ist es aber noch ein langer Weg. Doch unternehmensintern setzen wir bereits auf solche Planungshilfen. Unser Decision Support System ist ja ein Teilbereich von Predictive Analytics. Es unterst\u00fctzt unsere Entscheidungen mittels der Auswertung der Daten, die bei uns selbst anfallen. F\u00fcr unsere eigene Planung leistet es damit heute schon gute Dienste.\u201c<\/p>\n

Da geht aber noch viel mehr und zwar mittels Sensorik, beispielsweise zur \u00dcberwachung des Transportguts. Die Sensortechnik wird immer g\u00fcnstiger, sodass sich ihr breiter Einsatz in der Logistik zunehmend lohnt. Sie liefert Daten direkt ins Computersystem der Logistikunternehmen \u2013 in Echtzeit. Hier k\u00f6nnen sehr viele zus\u00e4tzliche Daten mittels Sensoren erfasst werden, die f\u00fcr die gesamte Supply Chain und nicht nur f\u00fcr das Logistikunternehmen wichtig sind. An Echtzeit-Zustandsdaten der Fracht, wie Temperatur, Ersch\u00fctterung, Luftfeuchtigkeit ist genauso der Einzelhandel wie der Produzent interessiert.<\/p>\n

Nicht umsonst nennt die Studie \u201eTrends und Strategien 2017\u201c der Bundesvereinigung Logistik (BVL)<\/a> als die drei aussichtsreichsten Technologiekonzepte der Logistik:<\/p>\n

    \n
  1. Pr\u00e4diktive Analyse<\/li>\n
  2. Mobiler Datenzugriff f\u00fcr Kunden<\/li>\n
  3. Sensorik zur \u00dcberwachung<\/li>\n<\/ol>\n

    Mit Predictive Analytics dem gef\u00fcrchtet Bullwhip-Effekt begegnen<\/h2>\n

    Vor allem die Kombination aus Sensorik und Pr\u00e4diktiver Analyse ist \u00fcberaus zukunftsf\u00e4hig. Denn hiermit lassen sich Prognosen mit einer Genauigkeit aufstellen und Handlungsszenarien simulieren, die heute kaum denkbar sind \u2013 f\u00fcr alle Teilnehmer der Supply Chain.<\/p>\n

    [selectivetweet]#Zukunftstrend der #Logistik: Mit #KI und #Sensorik zur #PredictiveAnalytics.[\/selectivetweet]<\/p>\n

    Mittels Predictive Analytics lassen sich zumindest die psychologischen Ursachen des Bullwhip-Effekts deutlich eind\u00e4mmen. Denn sie beruhen meist auf unvollst\u00e4ndigem Wissen der einzelnen Teilnehmer innerhalb der Supply Chain. Je genauer Zukunftsszenarien entworfen werden k\u00f6nnen, desto weniger Vorsorge m\u00fcssen die einzelnen Lieferketten-Teilnehmer betreiben. Damit gibt es beispielsweise weniger Anreize f\u00fcr das sogenannte Engpasspoker.<\/p>\n

    Um am Ende noch einmal den Vergleich mit der Wetterprognose zu bem\u00fchen: Fr\u00fcher war der Wetterbericht ein Synonym f\u00fcr Fehleinsch\u00e4tzungen. \u00dcber die Jahre sind die Prognosen immer verl\u00e4sslicher geworden, dank moderner Wetterdaten und leistungsf\u00e4higer Berechnungen. Wir vertrauen heute ganz selbstverst\u00e4ndlich den Wettervorhersagen. Die Pr\u00e4diktive Analyse kann das Alltagsgesch\u00e4ft \u00e4hnlich berechenbar machen. Die ben\u00f6tigte Rechenleistung und die Sensorik existieren, sie m\u00fcssen nur noch angewendet werden.<\/p>\n

    [highlight_area headline=“Der\u00a0Bullwhip-Effekt“ button=““ button_link=““ button_target=“_blank“ icon=“false“]<\/p>\n

    Als Bullwhip-Effekt bezeichnet man ein Ph\u00e4nomen entlang der Lieferkette, das dazu f\u00fchrt, dass kleine Nachfrageschwankungen am Ende der Lieferkette zu gr\u00f6\u00dferen Bestellschwankungen in der vorgelagerten Lieferkette f\u00fchren. Diese Schwankungen schaukeln sich immer weiter auf Richtung Ursprung der Lieferkette, bildlich \u00e4hnlich wie ein Peitschenschlag. F\u00fcr diesen Bullwhip Effekt k\u00f6nnen vier Ursachen ausgemacht werden:<\/p>\n

    1. Verarbeitung von Nachfragesignalen
    \n2. Preisschwankungen zwischen einzelnen Stufen der Supply Chain
    \n3. Auftragsb\u00fcndelung zur Verringerung von Bestellfixkosten
    \n4. Engpasspoker, d.h. Hamsterk\u00e4ufe aufgrund bef\u00fcrchteter Knappheit<\/p>\n

    [\/highlight_area]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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