Unsere Welt ist fast in allen Bereichen digitalisiert. All die Informationen, die zur Beantwortung von verschiedenen Fragen erforderlich sind, werden von Menschen überall auf der Erde hinterlassen und in der digitalen Welt gespeichert. Diese Daten bilden heute einen neuen Produktionsfaktor neben den klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Kapital und Boden.
Insgesamt wird damit gerechnet, dass das weltweit erzeugte jährliche Datenvolumen von 2010 bis 2020 exponentiell um den Faktor 50 anwächst. Während diese Informationen in vielen Bereichen der Wirtschaft bereits intensivst genutzt werden, bieten sich in der Logistikbranche noch ungenutzte Potentiale, um mit Big Data Technologien kommende Herausforderungen zu meistern. Diese Arbeit soll einen Überblick über aktuelle und zukünftige Anwendungsmöglichkeiten von Big Data im Logistik-Umfeld geben. Dazu wird zunächst der Begriff Big Data und die damit verbundenen Methoden genauer beschrieben und anschließend konkret auf Einsatzpotentiale in der Logistik eingegangen.
Inhaltsverzeichnis
I Einleitung
II Grundlagen von Big Data
II.1 Definitionsansätze für Big Data
II.2 Technologien für Big Data
II.3 Herausforderungen von Big Data
III Big Data Anwendungen in der Logistik
III.1 Erhöhung von operativer Effizienz und Transportleistung
III.1.1 Last Mile Logistik
III.1.2 Vorausschauende Netzwerk- und Kapazitätsplanung
III.2 Kundenerlebnis und -orientierung
III.3 Neuartige Geschäftsmodelle
IV Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, einen fundierten Überblick über die aktuellen und zukünftigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data im Bereich der Logistik zu geben, um ungenutzte Potentiale zur Effizienzsteigerung und zur Bewältigung branchenspezifischer Herausforderungen aufzuzeigen.
- Grundlagen und technologische Definitionen von Big Data
- Optimierung der operativen Effizienz, insbesondere in der Last Mile Logistik
- Einsatz von Big Data für strategische und operative Kapazitätsplanung
- Verbesserung der Kundenbindung und Servicequalität mittels Datenanalyse
- Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch datenbasierte Informationsdienste
Auszug aus dem Buch
III.1.1 Last Mile Logistik
Im Bereich der Transportlogistik ist speziell die sogenannte Last Mile Logistik, die den Weg zum Endkunden und dessen Abwicklung beschreibt, mit hohen Kosten und geringer Effizienz verbunden, da Lieferungen aufgrund geringer Liefermengen an Einzelkunden häufig nicht mehr gebündelt werden können. Deshalb ist der Einsatz von Big Data Analysen zur Kostensenkung in diesem Bereich besonders vielversprechend. Jeske u. a. [9, S.18f] stellen diesbezüglich zwei Optimierungsansätze vor, die im Folgenden zusammengefasst werden:
Echtzeit-Tourenplanung Zum einen kann durch Echtzeit-Optimierung von Lieferrouten eine Senkung der Lieferzeit erreicht werden. Durch eine sensorgesteuerte Erfassung der Beladung und Entladung von Lieferfahrzeugen kann eine dynamische Berechnung der effizientesten Lieferreihenfolge während der Ladezeiten bei Depot und Kunden erfolgen. Auf der Basis von telematischen Informationen können die geplanten Routen zudem in Echtzeit an aktuelle Verkehrsverhältnisse angepasst werden. Sogenannte “Routing Intelligence” Lösungen ermöglichen des weiteren dynamische Anfragen bzgl. zeitlicher und örtlicher Verfügbarkeit der Warenempfänger, um erfolglose Lieferversuche durch Echtzeit-Routenadaption zu vermeiden. Basierend auf den genannten Methoden erhalten Auslieferungsfahrer unmittelbar aktualisierte nächste Lieferorte und Lieferwege.
Zusammenfassung der Kapitel
I Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Digitalisierung der Welt und den damit verbundenen exponentiellen Anstieg des Datenvolumens ein, welcher Big Data als neuen Produktionsfaktor etablieren lässt.
II Grundlagen von Big Data: Hier werden die Begriffsdefinitionen, die zentralen Merkmale (Volume, Velocity, Variety, Veracity) sowie die technologischen Basissysteme wie NoSQL und Hadoop erläutert.
II.1 Definitionsansätze für Big Data: Dieser Abschnitt widmet sich den verschiedenen wissenschaftlichen und technischen Herangehensweisen zur Abgrenzung des Begriffs Big Data.
II.2 Technologien für Big Data: Fokus auf die technischen Notwendigkeiten wie NoSQL-Datenbanken, In-Memory-Systeme und das Hadoop-Framework zur Bewältigung großer, unstrukturierter Datenmengen.
II.3 Herausforderungen von Big Data: Behandlung der kritischen Themen Datensicherheit und Datenschutz, insbesondere unter Berücksichtigung internationaler rechtlicher Rahmenbedingungen.
III Big Data Anwendungen in der Logistik: Übersicht über das Potential datengestützter Analysen, um Wettbewerbsvorteile durch verbesserte Prozesse zu generieren.
III.1 Erhöhung von operativer Effizienz und Transportleistung: Analyse von Möglichkeiten zur Steigerung der Prozesseffizienz unter Einbeziehung von Echtzeit-Datenströmen.
III.1.1 Last Mile Logistik: Darstellung von Lösungsansätzen wie Echtzeit-Tourenplanung und Crowd-sourced Delivery zur Senkung von Lieferkosten auf dem letzten Transportweg.
III.1.2 Vorausschauende Netzwerk- und Kapazitätsplanung: Erläuterung, wie prädiktive Modelle bei der strategischen und operativen Kapazitätsplanung helfen, Risiken zu minimieren.
III.2 Kundenerlebnis und -orientierung: Untersuchung, wie durch Data Mining individuelle Kundenbedürfnisse erkannt und Maßnahmen zur Kundenbindung sowie Serviceverbesserung abgeleitet werden können.
III.3 Neuartige Geschäftsmodelle: Beschreibung neuer Erlöspotentiale, wie B2B-Prognosedienste oder spezialisierte Daten-Mehrwertdienste auf Basis logistischer Informationsflüsse.
IV Zusammenfassung: Abschließender Überblick über die untersuchten Anwendungsfelder und Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der Datenanalytik in der Logistik.
Schlüsselwörter
Big Data, Logistik, Last Mile Logistik, Transportleistung, Kapazitätsplanung, Echtzeit-Tourenplanung, Kundenbindung, Datenanalyse, Hadoop, NoSQL, Supply Chain Management, Geschäftsmodelle, Datensicherheit, Data Mining, Predictive Analytics.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Rolle von Big Data Technologien als Instrument zur Effizienzsteigerung und Innovation innerhalb der modernen Logistikbranche.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die Arbeit behandelt die technologischen Grundlagen von Big Data, operative Optimierungen in der Transportlogistik, strategische Kapazitätsplanung sowie Möglichkeiten zur Kundenbindung und die Etablierung völlig neuer Geschäftsmodelle.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, einen Überblick über den aktuellen Stand und die zukünftigen Potenziale von Big Data Anwendungen zu geben, die Logistikunternehmen bei der Bewältigung von wachsendem Datenaufkommen und steigendem Wettbewerbsdruck unterstützen.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Die Arbeit nutzt eine literaturbasierte Analyse, um den theoretischen Rahmen zu setzen, und verknüpft diesen mit Best Practices und Fallbeispielen aus der industriellen Anwendung.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden konkrete Einsatzszenarien für Big Data in der Logistik detailliert, von der Tourenoptimierung auf der letzten Meile bis hin zur Risikoanalyse und der Vermarktung logistischer Daten als Dienstleistung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Big Data, Logistik, Echtzeit-Datenverarbeitung, Supply Chain Management und technologische Innovation definiert.
Welchen Einfluss hat die "Last Mile Logistik" auf die Kostenstruktur?
Die sogenannte letzte Meile ist aufgrund geringer Liefermengen und hoher Anforderungen des Endkunden ein kostenintensiver Faktor, der durch Echtzeit-Optimierung und innovative Liefermodelle erhebliches Einsparpotenzial bietet.
Wie kann Big Data zur Risikobewertung in der Logistik beitragen?
Durch die Analyse unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen können Modelle erstellt werden, die helfen, ökonomische, politische oder ökologische Risiken in komplexen Transportnetzwerken zu bewerten und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
Können logistische Daten als eigene Handelsware genutzt werden?
Ja, laut der Arbeit ergeben sich durch die Sammlung und Analyse umfangreicher Datenflüsse neue Geschäftsfelder, etwa durch die Bereitstellung von Adressverifizierungsdiensten oder ökologischen statistischen Analysen für externe Behörden und Unternehmen.
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- Lola Reiter (Author), 2015, Big Data in der Logistik. Grundlagen und Herausforderungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/339676
