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Transportmanagement – ein Job für Drahtzieher

Sie kennen alle und jeden, haben überall hin Verbindungen und knüpfen bei Bedarf sofort neue Kontakte: echte Drahtzieher. Menschen, denen kaum eine Aufgabe zu schwer ist und die immer die Fäden in der Hand behalten. Sie verstehen es zu agieren, bevor andere sie dazu zwingen. Je komplexer die Aufgabe wird, desto beeindruckender sind diese Talente – und damit sind sie wie gemacht für die Logistik. Genauer gesagt für das Transportmanagement. Das ist ein Job für echte Drahtzieher. Vom Angebot bis zur Abrechnung behalten sie den Überblick über alle Stufen des Transportprozesses. Sie kennen Tarife und Konditionen, erstellen die optimale Tourenplanung, wissen immer, wo die Lkw sind, und können sofort nach der Zustellung fehlerfrei abrechnen, ohne dass eigene Leistungen vergessen gehen. Sie ahnen es vermutlich schon: Kaum ein Mensch ist so ein Tausendsassa. Aber wer fürs Transportmanagement eine Cloud-Plattform als Datendrehscheibe verwendet, kann sich auf einen echten digitalen Drahtzieher verlassen.

Warum Cloud-Plattformen fürs Transportmanagement prädestiniert sind

Abholtermine, Ladeadressen, Öffnungszeiten, Anmeldeprozesse: Für die Transportorganisation benötigen Speditionen und Logistikdienstleister eine Menge Fakten. Wo sind die Produktionsstätten ihrer Kunden? Von welchen Mitarbeitern werden sie betreut? Welche Frachtführer verfügen über geeignete Lkw und qualifizierte Fahrer? Wichtige Informationen, die Sie für effizientes Arbeiten nicht immer wieder neu erfassen sollten. Hier liegt die Stärke von Cloud-Plattformen: Sie verwalten Stammdaten zentral und führen im Prozessverlauf jeden neuen Status in derselben Datenbank. Sie wissen in Echtzeit, was Sache ist, und können über Programmierschnittstellen, sogenannte API, sogar externe Anwendungen wie etwa die mobile App für den Nahverkehr direkt integrieren. Damit erleichtern sie nicht nur die Organisation der Transporte. Sie stellen auch sämtliche Daten für die Auswertung über eine Anwendung wie Microsoft Power BI (Business Intelligence) in Echtzeit zur Verfügung. In ihnen laufen also buchstäblich alle Fäden zusammen.

Von der Planung bis zur Analyse: Verbesserung beginnt im Transportmanagement

Logistikprozesse automatisieren: ein ferner Traum? Im Gegenteil. Ein Transport Management System (TMS) als Cloud-Plattform bietet heute schon sämtliche Fähigkeiten, Abläufe in der Logistik nicht nur zu synchronisieren, sondern sie mit KI-basierter Auswertung durch maschinelles Lernen selbständig zu verbessern. Denn das System ist modular aufgestellt, kann jeden Prozessschritt entlang der Logistikkette in dieselbe Lösung integrieren und so die gesamte Supply Chain abdecken. Dabei ersetzt es manuelle Schnittstellen und hilft so, Fehler durch Übertragung und Mehrfacherfassung von Daten zu vermeiden. Nicht zuletzt schafft die Plattform zusätzliche Transparenz durch Statusupdates in Echtzeit. In der Cloud ist sie zudem überall verfügbar – an jedem Ort und auf jedem Endgerät. Redundante Datenhaltung und permanente Backups im laufenden Betrieb verringern die Einsatzrisiken. Und die Skaleneffekte der Shared Economy verbessern die Kostenstruktur für alle Anwender.

 

Transportmanagement auswerten: Der Schlüssel zur Effizienz

Wer Transporte steuert, sollte die Fakten kennen. Wenn alle Daten auf dem Tisch liegen, fallen Entscheidungen sachorientiert und wissensbasiert. Das macht die Cloud-Plattform zum echten Drahtzieher in der Steuerung. Denn sie verknüpft alle Datenquellen miteinander und überwacht den Planungserfolg durch Echtzeitauswertung. Neben der Stammdatenverwaltung orchestriert sie angeschlossene Systeme wie Fahrzeugtelematik und Statuswesen, Abrechnung, Dokumentenmanagement und natürlich Business Intelligence (BI). Wer diese Möglichkeiten verknüpft, erfüllt mit dem TMS die Anforderungen für:

  • Controlling
  • Prognosen
  • Automatisierung
  • CO2-Berechnung
  • Kundenservice

Dabei erledigt die BI-Anwendung mit übersichtlichen Visualisierungen und detaillierten Berichten die Kontrolle der aktuellen Ertragslage. Müssen Umschlagprozesse durch Umlagerungen optimiert werden? Wie erreichen Arbeitsaufträge schnellstmöglich die Hallencrew? Wie lassen sich dynamische Ladelisten mit angepasster Stoppreihenfolge erstellen – abgestimmt auf den Statusmonitor der Sendungen und einzelnen Packstücke? Wann sind die Touren bestmöglich geplant?

Die Cloud-Plattform trägt effizientes Transportmanagement

Wer all diese Informationen von Hand oder über Schnittstellen zusammenführen will, kann kaum von Echtzeitdaten profitieren. Proaktives Handeln sichert jedoch die Effizienz des Transportmanagements. Kurz gesagt: Nur wenn im TMS alle Informationen innerhalb derselben Datenbank quasi live vorliegen, lassen sich Logistikprozesse überhaupt ad hoc anpassen. Denn über die Cloud-Plattform ist es dann möglich, neue Handlungsanweisungen sofort oder sogar automatisch und regelbasiert auszugeben und zudem die einzelnen Arbeitsschritte parallel für die sofortige Abrechnung revisionssicher zu dokumentieren. Weil alle Verbindungen direkt stehen, werden die Prozesse schneller, sicherer und kostengünstiger.

 

Mit digitalem Drahtzieher: Transportmanagement über eine Cloud-Plattform

Optimale Transportplanung bedeutet, sämtliche Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Wer weder Zeit noch Geld verlieren will, hat deshalb praktisch keine Alternative dazu, eine Cloud-Plattform fürs Transportmanagement zu verwenden. Denn erst wenn in der Software alle Informationen in denselben Topf wandern und allen Beteiligten für ihre Aufgaben vorliegen, entstehen faktenbasierte Entscheidungen. Von der Routenoptimierung zur CO2-Vermeidung bis hin zum Zahlungsausfallsmanagement. Der Drahtzieher entscheidet, weil er alle Fäden in der Hand hält.

Case Study Andreas Schmid

Die Andreas Schmid Group aus Gersthofen teilt ihre Erfahrungen.

Eigentlich ist es fast immer klar, Projekte scheitern in der Projektphase oder sie sind immer ein Erfolg. Aber ist das wirklich so? Wir wollten es genau wissen und haben unsere Medienagentur Mainblick beauftragt mit einem unserer ganz frühen Kunden einmal kritisch zu hinterfragen wie das Projekt mit einem Abstand von mehr als fünf Jahren Wirkbetrieb bewertet wird. Wichtig war uns dabei einmal eine ehrliche Einschätzung zu erhalten, wie unser Kunde Andreas Schmid Group aus Gersthofen die Umstellung auf die CargoSuite bewertet. Was sich seitdem verändert hat und ob man mit der Entscheidung wirklich noch zufrieden ist?

Hier geht es zur Case Study.

Herzstück neue Speditionssoftware: Mehr Change- als IT-Projekt

Ein neues Transport Management System (TMS) aufzusetzen muss schnell gehen. Am liebsten per Knopfdruck: Ein Klick und alle Maschinen laufen mit voller Kraft, nur eben effizienter als zuvor. Vielleicht noch ein paar Schulungseinheiten für die Mitarbeiter und dann passt es schon. Unser Geschäft ändert sich ja nicht und es ist schließlich „nur“ ein Softwarewechsel. In der Realität ist ein TMS allerdings viel mehr als das und keineswegs mit gewöhnlichen Office-Anwendungen vergleichbar. Die Vorgaben und Prozessdefinitionen aus diesem System prägen die Arbeitsabläufe aller Mitarbeiter sowie die Datenqualität für alle Managementinformationen über Jahre, teilweise sogar Jahrzehnte. Nicht umsonst gilt das beinahe schon geflügelte Wort vom TMS als dem Herzstück jeder Spedition. Wer hier einen Eingriff vornimmt, operiert stets am offenen Herzen. Und weil so viel mehr daran hängt, ist die Einführung eines neuen TMS nicht bloß ein IT-, sondern ein Change-Projekt.

Die menschliche Komponente nicht unterschätzen

Mit dem TMS verhält es sich wie mit Herzen: Je älter sie sind, desto schwieriger wird ein Eingriff. Dabei geht es allerdings nicht um die technische Umsetzbarkeit, wie die Praxis immer wieder zeigt. Es geht vielmehr darum, ein Umdenken in den Köpfen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu erreichen, indem sie frühzeitig involviert und auf die neuen Prozesse vorbereitet werden. Sonst kann es leicht geschehen, dass sie Wege suchen, um alte und vertraute Strukturen im neuen Tool nachzubilden. Denn bestimmte Abläufe sind nicht selten so eingeschliffen, dass man sich nur schwer davon lösen mag. Das kann tückisch werden, weil sie im neuen, modernen TMS beispielsweise nicht mehr an jeder beliebigen Stelle in den Prozess eingreifen können, um Daten zu ändern. Stattdessen braucht es von Beginn an eine hohe Datenqualität und Prozesstreue, von der Auftragserfassung über die Abfertigung und Disposition bis hin zur Abrechnung. Dass Logistiker die Bedeutung der menschlichen Komponente bei einem vermeintlich reinen IT-Projekt unterschätzen, kommt öfter vor – und zwar unabhängig von der Betriebsgröße.

Nicht nur Um- sondern auch Einstellungssache

Wie bei einer Herz-OP gibt es auch bei der Umstellung des Herzstücks jeder Spedition demnach zwei wichtige Aspekte: Den chirurgischen Eingriff (IT) und der mentale Umgang mit der Situation (Change). Beide sind eng miteinander verknüpft und bedingen einander, wenn der Eingriff gelingen soll. Idealerweise begleitet darum ein Team von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die Umstellung schon in der Planungsphase. In dieser Zeit können auch Vorschläge aus der Operativen für das neue System berücksichtigt werden. Vor allem aber macht sich ein Kernteam bereits so früh wie möglich mit den Änderungen vertraut und kann seine Erfahrungen mit den anderen Kolleginnen und Kollegen teilen. Schulungen im Vorfeld und begleitend zur Umstellung fördern darüber hinaus nicht nur die Akzeptanz auf Seiten der Mitarbeiter, sondern verkürzen sozusagen die „Reha“ enorm, also die Zeit nach der TMS-Umstellung, bis der Logistikdienstleister wieder voll leistungsfähig ist.

Die eigentliche Herausforderung findet also vor allem auf der menschlichen Ebene statt. Eine erfolgreiche TMS-Einführung ist darum idealerweise als Change-Prozess angesetzt. Wenn die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von den Vorteilen des neuen Systems überzeugt sind, weil es ihnen beispielsweise lästige Routineaufgaben wie eine wiederholte Datenprüfung abnimmt und sie frühzeitig in den Prozess eingebunden werden, ist die Erfolgsquote besonders hoch. Also: Keine Angst vor der speditionellen Herz-OP. Mit dem richtigen Mindset und Herangehen gelingt der Eingriff nicht nur. Danach geht es dem Patienten tatsächlich besser.

 

Das TMS ist tot. Es lebe das TMS!

Am Anfang war das Speditionsbuch – so könnte man die Geschichte der Transport Management Systeme (TMS) beginnen, wenn man sie aufschreiben wollte. Denn tatsächlich ging es zu Beginn der Entwicklung in der Logistik vor allem darum, den gewohnten Papierprozess zu digitalisieren. Sie erinnern sich vielleicht noch an das mittlerweile schon beinahe legendäre Zitat von Thorsten Dirks, Vorstandsvorsitzender der Telefónica Deutschland von 2015: „Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben sie einen scheiß digitalen Prozess.“ Dieser Logik kann sich niemand entziehen. Deshalb konnte eine sinnvolle Digitalisierung des Speditionsbuches auch nicht bloß darin bestehen, die alten Abläufe exakt und unverändert digital abzubilden. Trotzdem wurden die Transport Management Systeme erst einmal immer umfangreicher.

TMS werden immer komplexer und aufgeblähter

„Historisch gewachsen“ – so umschreiben manche die Konstrukte liebevoll, die eigentlich schon längst aus der Zeit gefallen sind. Weil sie im Kern zwar noch ein TMS sind, aber mit so vielen Software-Anbauten, dass sie längst nicht mehr effizient funktionieren. Der Quellcode wurde aufgebläht, das Gesamtkonstrukt immer komplexer und schließlich nur noch für wenige Entwickler überhaupt durchschaubar. Denn viele Speditionen ließen sich ihre Software maßschneidern – weshalb neue Funktionen nicht einfach in den Standard integriert werden konnten. Stattdessen sind manche Systeme inzwischen von einem wahren Inselparadies an Detaillösungen umgeben. Mit einer Komplexität, die man bewundern kann, aber einer mitgeschleppten Historie im Code, die nicht mehr zielführend ist. Das klingt nach einer fernen Vergangenheit. Aber solche „historisch gewachsenen“ TMS sind auch heute noch vielerorts im Einsatz. Zum Problem geworden sind sie durch den Kundenanspruch, Optimierungen und neue Lösungen immer direkt im TMS vorzunehmen: Hier noch etwas anbauen und da noch etwas schrauben – schon passt es wieder. Auch für Spezialaufgaben, für die es eigentlich nie gedacht war. In der Konsequenz schaffen solche aufgeblähten Systeme längst nicht die erhoffte Effizienz.

Eine moderne Technologieumgebung ist der Schlüssel

Es ist ein wenig, als würde man den alten Rundhauber-Lkw aus den 70er Jahren im Fuhrpark über die Jahre retten wollen. Hier noch ein paar Sicherheitssysteme, dort noch einen Extra-Katalysator und dann noch eine Rückfahrkamera nachgerüstet – dann läuft er doch noch weiter! Warum etwas daran ändern? Mal ehrlich: das wäre doch eine absurde Vorstellung. Aber die digitale Welt ist so herrlich unkonkret. Wenn es nur Code ist, bleibt es schließlich immer noch digital. Wie schlecht kann das schon sein? Ich finde: Es wird Zeit, sich vom TMS zu verabschieden. Damit meine ich vor allem die Vorstellung, dass dieses System als eierlegende Wollmilchsau lebensfähig wäre. Es gibt längst eine Reihe von präziseren Instrumenten, die Informationen anreichern und im TMS sinnvoll ergänzen können. Technologieumgebung oder auch Ökosystem heißt hier das Stichwort. Dazu ist ein frischer Blick auf das Thema nötig. Das schließt den Willen ein, gewohnte Prozesse aufzubrechen, wenn es nötig ist. Denken Sie an die drastischen Worte von Thorsten Dirks. „Never change a running system“ und doch neue Technologien nutzen wollen, lässt sich eben nicht mehr miteinander vereinbaren.

Moderne TMS sind Teil einer Technologieumgebung

Das bedeutet beispielsweise für uns: Als Microsoft-Partner haben wir unser Produkt in deren Technologieumgebung integriert. Dort steht es nicht isoliert, sondern eingebettet in eine Vielzahl spezialisierter Lösungen – wie beispielsweise der Analysesoftware Power BI (Business Intelligence). Damit lassen sich nicht nur bereits abgeschlossene Leistungen auswerten, sondern auch Prognosen auf der Basis von Künstlicher Intelligenz erstellen. Mein Kollege Felix Samu hat das Thema BI hier sehr anschaulich beschrieben. Wer solche komplexen Analysen auch noch in sein TMS quetschen will, macht ein operatives Arbeiten mit dem System faktisch unmöglich. Schon allein aufgrund der erforderlichen Vielzahl an Rechenoperationen. Ein klassisches TMS ist sozusagen an die Grenzen seiner Leistungsfähigkeit gestoßen. Es kann nicht mehr aus sich heraus wachsen und weiter komplexer werden. Game Over. Dabei lässt es sich durchaus sinnvoll erweitern – wenn es die technologische Basis zur Nutzung von Microservices bietet. Damit integriert es ohne Leistungsverlust noch viele weitere Aufgaben. Das Transportmanagement bleibt also wichtiger Bestandteil der speditionellen Gleichung – es wird aber nie mehr die Universallösung für alle speditionellen Fragen sein.

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. 

 

Big Data? Na klar, meine Excel-Datei ist schon 15 MB groß!

Big Data hier, Big Data da. Jeder spricht darüber, es ist das ganz große Ding, das keiner verpassen will. Keine Konferenz zum Thema Digitalisierung ohne nicht wenigstens einen Vortrag im Zusammenhang mit Big Data. Auch im speditionellen Umfeld geistert das griffige Schlagwort herum und man hat das Gefühl: Alle arbeiten entweder schon daran, etwas damit zu machen, oder setzen es in irgendeiner Form bereits ein. An dieser Stelle möchte ich Sie zwar nicht desillusionieren, aber ich sage es mal so: Nur weil Ihre Exceldatei 15 Megabyte groß ist, nutzen Sie noch lange nicht Big Data. Spoiler Alarm: Wahrscheinlich brauchen Sie es in den nächsten Jahren nicht einmal.

Big Data als Blackbox

Aber fangen wir einmal vorne an. Big Data wird häufig als Sammelbegriff für viele weitere Trends benutzt, die durchaus damit kombinierbar sind, aber nicht dasselbe meinen. Künstliche Intelligenz (KI) gehört zum Beispiel dazu. Sie kann dabei helfen, die Big-Data aufzubereiten, zu analysieren, schließlich zu interpretieren und auf dieser Grundlage bestimmte Probleme lösen. Sie hilft bei ergebnisoffenen Analysen, wie zum Beispiel Prognosen. Aber dazu brauchen Sie zunächst einmal jene großen Datenmengen. Und das sind überwiegend unstrukturierte Massendaten, die sozusagen wie durch einen Trichter in eine Blackbox laufen. Das beste Beispiel dafür, wo solche Informationen anfallen, sind soziale Medien. Nehmen wir zum Beispiel Twitter: Auf der Plattform posten User pro Tag etwa 500 Millionen Tweets. Diese haben zwar einen Zeitstempel und sind eindeutig Benutzern zuzuordnen. Aber diese Datenmenge strukturiert auszuwerten – zum Beispiel, um bestimmte Trends oder Stimmungen erkennen zu wollen – ist eine enorme Herausforderung. Hashtags helfen ein wenig dabei, aber sie kommen längst nicht in allen Tweets vor. Hier geht es darum, Millionen und Milliarden von Datensätzen schnell zu analysieren.

 

Excel: Nur die Größe zählt?

Kaum mit dem speditionellen Umfeld zu vergleichen, richtig? Große Stückgutkooperationen bewegen pro Tag vielleicht 20.000 bis 40.000 Sendungen. Die in diesem Zusammenhang anfallenden Datensätze fallen also längst nicht unter Big Data. Aber nicht nur aufgrund der Menge von Informationen, sondern auch wegen ihrer Struktur. Denn als Logistiker sammeln sie so gut wie keine unstrukturierten Massendaten. Sie haben genaue Informationen über Verlader, Empfänger, Zustelltermine, Kapazitäten, Mengen und so weiter. Weil diese Daten so gut strukturiert sind, nutzen vor allem mittelständische Logistiker nach wie vor relationale Datenbanken, die mit Tabellen funktionieren. Und damit sind wir auch schon bei den nach wie vor unglaublich beliebten Excel-Dateien, die gerade bei mittelständischen Speditionen das Maß aller Dinge sind. Generell kann man sagen: Je größer die Exceldatei, desto besser fühlen sich alle Beteiligten. „Wow, meine Excel ist schon 15 MB groß, nicht schlecht!“ Da stecken fraglos viele Daten drin, aber mit Big Data hat das ungefähr so viel gemeinsam wie eine Diskette mit den Anforderungen der Digitalisierung im 21. Jahrhundert.

 

Excel ist außerdem recht begrenzt. Nicht nur, dass die Software nicht mehr als 1,04 Millionen Zeilen verwalten kann. Hinzu kommt, dass selbst das schon eine reichlich theoretische Größe ist. Denn lange bevor Sie an diese Grenze stoßen, wird die Datei auf eine derartige Größe angeschwollen sein, dass Sie sie kaum noch vernünftig bearbeiten und auswerten können. Spätestens bei Dateien von 100 MB ist dann endgültig Schluss, ganz egal, wie leistungsfähig Ihr Computer ist. Und auch mit der besten Tabellenkalkulation lässt sich dank Formeln und Funktionen nur ermitteln, was ist. Prognosen sind damit nicht möglich.

BI statt BD!

Fassen wir also zusammen: Per Definition passt Big Data im Moment noch nicht so recht in die Speditionswelt, weil es dabei um (teilweise unstrukturierte) Massendaten geht. Speditionen hingegen sammeln und verarbeiten zahlreiche strukturierte Daten, die sich auch im Jahre 2020 noch in einem überschaubaren Rahmen bewegen. Und weil im Mittelstand nach wie vor häufig genug noch Excel zur Auswertung benutzt wird und die Datenmengen auch in Zukunft nicht auf hunderte Millionen oder gar Milliarden Datensätze pro Tag anschwellen werden, wird Big Data auch in einigen Jahren für die insgesamt mittelständisch geprägte Branche keine große Rolle spielen. Was hingegen tatsächlich statt BD wichtiger wird, ist BI – Business Intelligence.

Intelligente, automatisierte und schnell verfügbare Auswertungen sind das zentrale Thema jeder Spedition. Die Basis dafür bilden moderne relationale Datenbanken wie SQL, die tatsächlich auf die stetig steigenden Mengen an strukturierten Daten ausgelegt sind. Jede klassische BI-Lösung fußt auf einer solchen Datenbank, die zudem auch ohne künstliche Intelligenz fähig ist, Prognosen zu erstellen. Auch wenn damit zum Beispiel im Hinblick auf Mengenschwankungen keine absolute Planungssicherheit möglich ist, kann man sich doch zumindest annähern. Aber auch das beste Prognosemodell wäre an Sonderfällen wie der aktuellen SARS-CoV-2-Pandemie gescheitert.

Big Data ist also nicht gleichbedeutend mit much Data, Prognosen bereiten nicht auf jede Eventualität vor und eine KI ersetzt keine BI. Für Speditionen sind die klassischen, historischen Auswertungen noch immer das Beste, weil sie so exakte Ergebnisse auf eindeutige Abfragen liefern. Business Intelligence macht es möglich. Wenn es also um die Zukunft der Speditionen geht, ist der nächste Schritt erst einmal der, von Excel zu einer echten Business Intelligence zu wechseln. Erst danach lohnt sich ein Blick in die Glaskugel.

DVZ – digitale Konferenz – das richtige TMS als Schlüssel zu Spedition 4.0

Die dritte DVZ Konferenz zum Thema Transportmanagement fand dieses Jahr nicht wie ursprünglich geplant in der Frankfurter Messe statt. Die aktuelle Situation …