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Live und in Farbe: Warum Logistiker mit Power BI schneller agieren

Felix Samu, Tristan Boehmke 

Logistikdienstleister arbeiten naturgemäß sehr datenlastig. Von der Abholung bis zur Zustellung fallen in jedem Zwischenschritt Informationen an, die in ein oder mehrere Systeme einfließen. Auftragsdaten, Kundendaten, Statusinformationen oder Tourenpläne: Viele Daten zu sammeln war nie das Problem für Logistiker. Darum sind Datenbanken und Tabellen eine gelernte Tradition für SpeditionenAber selbst, wenn sich mit deren Ausdrucken ganze Büros tapezieren ließen, halten viele Unternehmen an ihren gewohnten Programmen festFür das bloße Erfassen von Daten reichen die alten und bewährten Tools zum Teil vielleicht noch aus. Aber die eigentliche Herausforderung ist, diese Daten in Beziehung zueinander zu setzen und entsprechend auszuwerten. Und an dieser Stelle liefern moderne Business Intelligence-Lösungen wie Microsofts Power BI entscheidende Vorteile. 

 

 

Abweichungen schneller erkennen 

Power BI bietet zuallererst dank seines Dashboards mit starken Visualisierungsfunktionen einen schnellen Überblick über die aktuelle Ist-Situation. Damit sind Ausreißer auf einem Kurvendiagramm schnell zu identifizieren. Um sie muss es bei der Analyse der Daten gehen, denn hinter ihnen steckt stets eine Geschichte, die Tabellenkalkulationen nicht preisgeben könnenPower BI setzt dort mit einer zentralen Funktion an: Der Anomaly DetectionSie zeigt Ausreißer von der Norm nicht nur an, sondern liefert per Klick sogar Klartext-Erklärungen dafür. Diese werden nach den plausibelsten Begründungen in absteigender Reihenfolge aufgelistet. Die Sensibilität des Algorithmus zur Erkennung von Ausreißern lässt sich freilich nach Kundenwünschen feintunen. Außerdem sorgen einstellbare Alerts dafür, dass diese Meldungen als Push-Benachrichtigungen des Systems schneller bei den Nutzern ankommen. 

 

Power BI begründet Schwankungen und warnt frühzeitig 

Dafür, dass die Erkennung solcher Anomalien überhaupt möglich ist, sorgt ein weiteres zentrales Feature der Power BI: die Key Influencer, also die größten Einflussfaktoren. Wenn beispielsweise auf einer Ausgangsrelation eines Logistikers normalerweise X Sendungen anliegen und nun plötzlich dramatisch viel mehr Sendungen der Menge Y anstehen, kann das System herleiten, woher dieser Peak stammt. Womöglich war es ein Kunde oder Partner, der extrem viel geliefert hat. Womöglich lag es aber auch am vorigen Feiertag und es konnte nicht verladen werden, weswegen sich die Menge am Folgetag entsprechend erhöht. Ein Klick auf den entsprechenden Punkt im Kurvendiagramm genügt für eine Erklärung. Und Power BI geht noch einen Schritt weiter: Mit der Funktion Summarize wird sogar das ganze Diagramm in einem kurzen Fließtext zusammengefasst, der eine zusätzliche Unterstützung bei der Interpretation des Verlaufs geben kann. 

Ausreißer und die zugehörigen Alerts lassen sich allerdings nicht nur für Sendungsmengen einrichten. Sinkt etwa der Deckungsbeitrag für einen Kunden von zum Beispiel bislang 20 auf nunmehr 15 Prozent, lässt sich auch dafür eine warnende Push-Nachricht ausgeben. Und auch diese Meldung lässt sich per Klick analysieren und schnell die entsprechenden Ursachen finden. Der große Vorteil: Es handelt sich hierbei um Live-Daten, die eine schnelle Reaktion ermöglichen – statt, wie bislang oft genug noch üblich, auf historische Auswertungen einige Wochen im Nachgang zu den tatsächlichen Ereignissen zu setzen. 

 

 

Mit dem Analysebaum den Ursachen an die Wurzel 

Wer sich tiefergehend mit Ursachenanalysen beschäftigen oder ad hoc bestimmte Daten per Drilldown-Menü erkunden möchte, findet mit dem Analysebaum ein weiteres mächtiges Werkzeug der Power BI. So lässt sich beispielsweise der Erlös zu einem beliebigen Transportauftrag bis auf die unterste Ebene aufklappen und nachvollziehen – ein wichtiges Tool für jeden Logistiker. Mittels der sogenannten KI-Teilung werden zudem automatisch hohe und niedrige Werte in den Daten ermittelt und ausgegeben, oder auch ein Wechsel von Höchstwert zu Tiefstwert und zurück zu HöchstwertBeispielsweise, wenn Sie Mengenschwankungen nach Standorten mit den höchsten Abweichungen aufschlüsseln lassen, dann nach Kundentyp und folgend nach Produktart. So erhalten Sie rasch ein tiefgehendes Verständnis über die Strukturen innerhalb des Unternehmens, die weit über das hinausgehen, was simple Datenbanken und Tabellenkalkulationen liefern können. 

Abweichungen dank Live-Daten schneller erkennen und früher reagieren können – das sind die zentralen Vorteile der Power BI. Preislich ist diese Lösung auch schon für kleine und mittlere Unternehmen umsetzbar. Höchste Zeit also, sich von den tapetenartigen Tabellenausdrucken der Vergangenheit zu verabschieden. 

 

Monkey First: Projektmanagement mal andersrum

Man muss das unmögliche Versuchen, um das Mögliche zu erreichen. So hat Herrmann Hesse es einmal formuliert. Damit hat er sehr anschaulich umschrieben, wie man neuen Herausforderungen begegnen sollteAber wie geht man so etwas am Besten an? Klar: QuickWins. Erst einmal das machen, was bekannt ist und damit schnell Fortschritte erzielen. Das ist geübte Praxis und man kann sich schön auf die schwierigen Dinge eingrooven. Die ersten Erfolge stellen sich bald ein und man ist in Fahrt für die kniffligen Arbeiten. Das motiviert und hilft dabei, die anfängliche Schockstarre zu überwinden, die einen vielleicht angesichts des Umfangs des ein oder anderen Projekts überkommt. Nach diesen Quick-Wins folgen die restlichen Aufgaben in steigender Komplexität. 

Monkey First: Wie man ein Projekt auch anders angehen kann 

Allerdings neigen wir dazu, den besonders schwierigen Teil, der nicht selten der eigentliche Kern der betreffenden Aufgabe ist, immer weiter nach hinten zu schieben. Dabei konzentrieren wir uns auf weitere Quick-Wins. Es gibt jedoch einen Ansatz, der genau andersherum funktioniert. Nimmt man beispielsweise einmal an, man wollte einem Affen beibringen, auf einem Podest stehend aus einem Werk von Shakespeare zu rezitieren. Das Podest zu bauen ginge schnell und wäre somit ein Quick-Win, aber ziemlich sinnlos, wenn der Primat am Ende nicht performen kann. Darum beginnt man genau damitDiese Art der Priorisierung im Projektmanagement nennt sich „Monkey First“. So lautet auch das Mantra der kreativen Geister bei Google X, von denen diese Idee stammt. 

Beim Projektmanagement von Google lernen 

Das bedeutet: Die einfach zu realisierenden Aufgaben sind zunächst einmal zu vernachlässigen. Denn dass diese später gelingen werden, steht gar nicht in Frage. Stattdessen konzentriert ein Team sich voll darauf, den schwersten Teil eines Projekts zuerst anzugehen. Das kostet ungleich viel mehr Anstrengung, liefert aber im Vergleich zur anderen Herangehensweise sehr viel früher die Erkenntnis, ob das Projekt überhaupt gelingen kann. 

Ein Beispiel: Google X begann 2010 mit der Arbeit auf dem Gebiet des autonomen Fahrens. Das war nicht nur sehr teuer, sondern erzielte auch keine kurzfristigen Erfolge. Es gab im Gegenteil sogar reichlich RückschlägeTrotzdem zog der Internetgigant die Entwicklung durch. Waymo heißt das daraus resultierende heutige Unternehmen, das sich ganz dem autonomen Fahren verschreibt. Und die Investmentbank Morgan Stanley schätzte den Börsenwert von Waymo bereits vor zwei Jahren auf etwa 175 Milliarden Dollar – so viel wie Daimler und VW zusammen. 

Neben diesem Positivbeispiel gibt es aber auch grandios gescheiterte Projekte: das Projekt Loon, mit dem Google via Ballons auch entlegenste Gebiete auf der Welt an das Internet anbinden wollte, stellte der Internetgigant Anfang dieses Jahres ein. Der Grund: Es gab keine Perspektive für einen wirtschaftlichen Betrieb. 

Wann und warum Monkey First überhaupt sinnvoll ist 

Nun planen die allermeisten Unternehmen nicht gerade, die Welt der Mobilität im Alleingang zu revolutionieren. Warum sollte man sich also überhaupt mit diesem Vorgehen im Projektmanagement beschäftigen? Natürlich macht die Monkey-First-Strategie nicht in jedem Projekt Sinn. Welche Vorteile sie allerdings unter bestimmten Umständen bietet, möchte ich in einer kurzen Übersicht zusammenfassen: 

 

  • Schnelle Innovationszyklen: Gerade bei neuen Ideen liefert diese Strategie schnelle Ergebnisse. Statt sich in kleinen Schritten heranzutasten, wird zunächst im übertragenen Sinne dem Affen das Lesen beigebracht. Beispielsweise, als es um die Frage ging, ob eine Drohne bei der Inventur in der Logistik helfen kannEine leicht modifizierte Standard-Drohe mit Kamera und ein paar Aufkleber auf Testpaletten später war klar, dass es grundsätzlich gelingen konnte. Der Rest war ab dann vergleichsweise leicht und das Kreativ-Team konnte sich einer neuen Aufgabe widmen, während ein Produkt-Team sich an die Umsetzung macht. Das sorgt für schnelle Innovationszyklen.
     
  • Scheitern ist eine OptionWer sich auf innovative Ideen einlässt, erhält nicht immer das erhoffte Resultat – so wie Google mit Loon. Scheitern ist eine Option, und das ist in Ordnung. Dazu gehört natürlich eine entsprechende Fehlerkultur im Unternehmen. Alle Mitarbeiter sollten kreative Ideen und Verbesserungsvorschläge einbringen können. Und mindestens genauso wichtig: Sie sollten dazu motiviert und für ihre Ideen belohnt werden – unabhängig davon, was aus dieser Idee schließlich wird. Das Wichtigste ist jedochaus den gemachten Erfahrungen für künftige Projekte zu lernen.
     
  • Langzeit-CommitmentWer neue Wege gehen will, wird nicht schnell ans Ziel kommen. Gerade weil der Monkey-First-Ansatz die einfachen Schritte überspringt und sich gleich der ganz großen Herausforderung widmet, wird die Arbeit daran Zeit und somit Geld kosten. Es ist eine Investition in die Zukunft der Firma und die Chance, den Mitbewerbern künftig einen entscheidenden Schritt voraus zu sein. Quick-Wins gibt es dabei nicht. Und es müssen auch nicht immer Milliarden sein: Für ein mittelständisches Unternehmen können Moonshots mit fünf- oder sechsstelligen Beträgen pro Jahr über einen Zeitraum von mehreren Jahren bereits enorm belastend sein. Die Versuchung, sie nach einiger Zeit – vor allem in Krisenzeiten – abzubrechen, ist enorm hoch. Umso wichtiger ist es, sich voll zu einem solchen Projekt zu bekennen und es durchzuziehen, bis eine belastbare Einschätzung über den Projekterfolg vorliegt. Dazu gehört auch, wie im Fall von Loon, die Reißleine zu ziehen, wenn absehbar ist, dass daraus nichts werden kann. Sich nicht in ein Projekt zu verrennen, das zu schön ist, um wahr zu sein, erfordert ebenfalls Mut. 

Die Monkey-First-Strategie ist also keineswegs so abgehoben, wie sie auf den ersten Blick erscheinen mag. Sie ist sicherlich kein Universalschlüssel für das Projektmanagement. Aber auch, wenn sie nicht zum Tragen kommt, gehören wichtige Stellschrauben in der Unternehmenskultur dazu, von deren Implementierung Sie sicher auch so profitieren. Eine offene Fehlerkultur zum Beispiel oder die Motivation für Mitarbeiter, Ideen einzubringen. Und das wäre doch schon mal ein guter Anfang. 

 

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Von Daten, Öl und einer schwierigen Analogie

Keine Frage: Daten sind ungemein wichtig, gerade für uns als IT-Unternehmen und natürlich auch für unsere Kunden aus zahlreichen Wirtschaftsbereichen. Sie bilden das Fundament, mit dem wir – ebenso wie alle anderen Unternehmen in der ein oder anderen Form – arbeiten. Die europäische Verbraucherschutzkommissarin Meglena Kuneva erkannte das schon 2009 und prägte das seither gängige Zitat von Daten als dem neuen Öl. Seither verbreitete sich diese Analogie wie ein Lauffeuer. Auf den ersten Blick ist man gewillt, dem uneingeschränkt zuzustimmen. Alle sammeln Daten, überall werden sie scheinbar „abgezapft“, „gesammelt“ und „raffiniert“. Offenbar sind sie also der wichtigste Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Aber das greift meiner Ansicht nach zu kurz und erzeugt zudem ein falsches Bild von der eigentlichen Bedeutung von Daten.

Daten sind das Öl der Zukunft!

Fangen wir mit dem Zitat von Frau Kuneva an: Genau genommen sprach sie vor elf Jahren von persönlichen Daten als dem neuen Öl des Internets und ergänzte, dass sie somit die neue Währung der digitalen Welt seien. Sie bezog sich auf die Kontrolle der eigenen Identität und der eigenen Daten im Netz. Wer dieses Zitat in seiner Kurzversion also unreflektiert benutzt, bejubelt damit einen eigentlich kritisch gemeinten Denkansatz. Vor allem aber lässt er die Daten außen vor, die zwischen Unternehmen, also im B2B, ausgetauscht werden. Also Informationen, die Prozesse nicht nur besser miteinander abstimmen und verfeinern helfen, sondern sie überhaupt erst ermöglichen. Unser Begriff von Daten ist heute differenzierter, als er es noch vor elf Jahren war.

Warum Daten weit mehr sind als Öl

Richtig ist in jedem Fall: Daten sind eine zentrale Grundlage für unsere heutige Wirtschaft. Trotzdem passt der Vergleich mit Öl nicht. Denn als Rohstoff ist das schwarze Gold nun mal endlich. Daten sind es nicht – es sei denn, man vernachlässigt die Datensicherung. Im Regelfall werden es immer mehr. Öl lässt sich nur einmal verwenden, um zum Beispiel Kraftstoff, Kunststoff, Lacke, Lebensmittel und vieles andere herzustellen. Oder es eben zu verbrennen, um Wärme zu erzeugen. Danach ist es verbraucht oder so gebunden, dass es nicht ohne enorm großen Aufwand erneut verwendet werden kann. Daten hingegen verbrauchen sich nicht. Man kann sie problemlos wiederverwenden – und sie können zwischen Unternehmen geteilt und gleichzeitig genutzt werden. Zu guter Letzt belastet Öl die Umwelt. Wenn etwas schief geht, leidet die Natur. Wenn alles wie geplant läuft, leidet sie auch. Bei Daten ist das anders. Geht etwas schief, leiden Unternehmen, weil sie sie vielleicht missbräuchlich verwendet haben. Aber sie verschmutzen nicht unmittelbar Luft und Meer. Bei sinnvoller Verwendung helfen sie sogar dabei, die Umwelt zu schonen.

Damit wäre der Vergleich zwischen Öl und Daten auf die Erkenntnis reduziert, dass man früher eben mit dem einen, heute mit dem anderen Geld verdient. Und das ist doch ziemlich banal. Daten sind mehr als ein virtueller Rohstoff und auch mehr als eine virtuelle Währung. Denn darunter verstehen wir mehr als nur eine Sammlung von Namen und Adressen, Sendungsnummern, Social-Media-Accounts und zugehörigen Schuhgrößen. Wir verflechten uns dank Datenaustausch immer stärker untereinander, privat wie geschäftlich. Und wir können trotz Big Data und KI noch nicht absehen, wohin das einmal führen wird. Der Wert von Daten ist also unermesslich. Braucht es denn angesichts dieser Erkenntnis überhaupt in einer Zeit, in der jeder zumindest eine grobe Vorstellung vom Datenbegriff hat, unbedingt eine derart schwierige Analogie mit einem Rohstoff aus dem letzten Jahrhundert?

Der Slogan „Daten sind das neue Öl“ klingt zwar erst einmal einleuchtend, ist aber letztlich denkbar unpassend. Natürlich sind sie im Informationszeitalter praktisch allgegenwärtig. Es sollte vielmehr darum gehen, wie wir Daten sinnvoll und rechtlich einwandfrei nutzen und welche Werkzeuge wir dafür einsetzen. Wie wir uns besser vernetzen. Wie wir sie im B2B-Umfeld austauschen und wie alle Beteiligten davon profitieren können. Und vor allem ist das richtige Know-how entscheidend, um mit Daten Wertschöpfung zu betreiben.

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Auch in der Logistik gilt: „Uber yourself before you get Kodaked“

„Never change a running system“ ist ein sehr weit verbreitetes Motto – nicht nur, aber auch in der Logistik. Es klingt nur logisch und man ist geneigt, dem unumwunden zuzustimmen. Aber eigentlich ist das nur eine andere Formulierung für: „Lassen wir alles beim Alten, denn das haben wir immer schon so gemacht.“ Und diesen Satz würden dann schon weit weniger von Ihnen guten Gewissens unterschreiben. Auch wenn er tatsächlich recht häufig praktiziert wird.

Denn mal ehrlich: Wie lange wird die ein oder andere programmierte Insellösung aus den 80ern oder 90ern in Speditionen durchgeschleppt, weil sie eben funktioniert – und ein Umstieg komplex und teuer erscheint? Und wie steht es um alte Server mit Betriebssystemen, für die es längst keinen Support mehr gibt? Auch hier gibt es genügend Beispiele für Unternehmen, die sich mit alter Hard- und Software belasten. Nicht aus nostalgischen Gründen, sondern weil eine Veränderung auch eine Veränderung der etablierten Prozesse bedeuten würde.

Früher Kataloge gewälzt, heute Onlineshops durchstöbert
Dabei gibt es reichlich warnende Beispiel dafür, was Unternehmen schlimmstenfalls droht, die an ihren Prozessen festhalten und sich nicht für Veränderungen öffnen wollen. Eines der prominentesten Beispiele hierzulande ist das Versandhandelshaus Quelle. Dazu folgende kleine Anekdote: Im Rahmen einer Fraunhofer IML-Veranstaltung, bei der es um Internetshops ging, fiel folgende Aussage eines damaligen Mitglieds des Managements bei Quelle: „Sie glauben doch nicht ernsthaft, dass unsere Kunden auf das Vergnügen verzichten wollen, in unserem Katalog zu blättern.“ Heute müssen wir beinahe automatisch darüber schmunzeln, aber damals konnte er diesen Satz sagen, ohne ausgelacht zu werden. Immerhin erzielte Quelle 2001 einen Umsatz von fast vier Milliarden Mark – und zwar nur im ersten Halbjahr. Gleichwohl sanken die Gewinnmargen zunehmend. Und was war die daraus gezogene Konsequenz? Quelle beschloss, das Katalogsortiment neu zu gestalten. Anders als oft behauptet, blendete das Unternehmen das Onlinegeschäft aber keineswegs aus. Perspektivisch komme dem große Bedeutung zu, hieß es 2001 im Tagesspiegel. Nur blieb das klassische Versandhausgeschäft eben zu lange im Fokus, andere Onlinehändler hängten Quelle rasch ab. Acht Jahre später war das Unternehmen dann am Ende.

Ebenso wie Quelle schwor auch Kodak zu lange auf Papier: Beim Wechsel von analogen zu Digitalkameras war das einstmals riesige Unternehmen plötzlich kein Thema mehr. Neue Absatzmärkte waren nur unzureichend erschlossen und das Kerngeschäft brach zu schnell weg – das Aus für den Filmhersteller folgte prompt. Und weil sie in diesem Zusammenhang selten genannt werden, will ich auch Beispiele aus der Hard- und Softwarewelt nicht ausblenden: Computerhersteller Nixdorf, der sich auf Großrechner spezialisiert hatte, war nach Rekordumsätzen Mitte der 80er Jahre innerhalb von nur fünf Jahren schon in ernsten Schwierigkeiten und wurde 1990 von Siemens gekauft. Im heiß umkämpften Markt der Personal Computer, die immer günstiger und leistungsfähiger wurden, konnte der Computerbauer nicht mithalten. Und wenn Sie bereits in diesen Jahren schon einen Computer genutzt haben, werden Sie sich noch an Softwaretitel wie WordPro, VisiCalc oder Lotus 123 erinnern. Das waren die Standards. Kein Weg führte daran vorbei. Und was nutzen Sie heute?

„Uber yourself before you get Kodaked“
Es ist also nicht so, als wären Unternehmen aus der IT-Welt per se anpassungsfähiger. Die Frage, die alle Firmen branchenübergreifend und gleichermaßen betrifft, ist die nach Veränderungsbereitschaft. Es sollte nicht „never change a running system“ heißen, sondern „regularly change a running system.“ Oder, wie es im Silicon Valley heißt: „Uber yourself before you get Kodaked.“ In der Logistik passiert seit einigen Jahren schon einiges, das darauf hinweist, dass ein „Weiter so!“-Denken und Aufschieben von Digitalisierungsprojekten kein Garant für Unternehmenserfolg in den kommenden Jahren sein wird. Weder im Mittelstand noch für Konzerne.

Die vielbeschworenen digitalen Speditionen sind keine Übergangserscheinungen. Sicher, damit sind Investitionen verbunden. Aber die Frage sollte nicht sein, wie lange sich die noch aufschieben lassen. Denn dass sie unumgänglich sind, steht fest. Mit jedem Jahr, das vergeht, werden sie nur komplexer und teurer. Online-Frachtbörsen oder Vergleichsportale für Speditionen sind bereits Realität – und nicht erst seit gestern. In zahlreichen Anwenderberichten können Sie zudem online nachlesen, welche Effizienzgewinne Logistiker mit Soft- und Hardwareumstellungen erzielen. Oder sogar mit der kompletten Auslagerung ihrer IT-Betriebsstruktur. Was es also vor allem braucht, ist die Entschlossenheit, sich auf die kommenden Veränderungen einzustellen. Bestehende Prozesse grundlegend hinterfragen. Damit Sie am Ende nicht wie Quelle darüber philosophieren, wie sie ihren Katalog schöner machen können. Sondern damit sie neue Wege einschlagen und konsequent verfolgen können.