Ziel dieser Arbeit ist es, Anwendungsbereiche für Big Data in der Logistik zu beschreiben und Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung aufzuzeigen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erläutert. Hierfür werden grundlegenden Begriffe aus dem Big Data-Umfeld, technische Anforderungen und datenschutzrechtliche Herausforderungen geklärt. Anschließend werden aktuelle Anwendungsbereiche beschrieben. Abschließend werden zwei Bereiche angeführt, die noch offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenakzeptanz aufzeigen.
Big Data ist das Zusammenführen und Analysieren einer großen Zahl von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen von unterschiedlicher Struktur und Qualität. Dies Geschieht in Echtzeit und zur Gewinnung eines Nutzens.
Betrachtet man den Hype Circle von Gartner, liegt Big Data bereits im Jahr 2013 im Mittelpunkt der Trendskala. Bis heute ist die Zahl der Logistikunternehmen, die komplexere Big Data-Technologien nutzen, sehr gering. Und das obwohl die Logistikbranche die geeigneten Grundvoraussetzungen bietet und die Potenziale vielversprechend sind.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Relevanz des Themas
1.2 Struktur der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Definition und Charakteristika von Big Data
2.2 Datenherkunft
2.3 Technische Vorrausetzungen
2.4 Soziale und rechtliche Herausforderungen
3 Anwendungsbereiche in der Logistik
3.1 DHL Last Mile
3.2 Soloplan CarLo® exCHANGE
3.3 Averitt Express
3.4 Zusammenfassung
4 Verbesserung der Kundenerfahrung durch Big Data
4.1 Kundenbindungsmanagement
4.2 Kontinuierliche Serviceverbesserung und Produktinnovation
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Logistikunternehmen Big-Data-Technologien nutzen können, um ihre operativen Prozesse zu optimieren und gleichzeitig die Kundenerfahrung durch personalisierte und effiziente Dienstleistungen nachhaltig zu verbessern.
- Grundlagen und Definition von Big Data sowie deren Datenquellen
- Technische Anforderungen und Methoden der Datenverarbeitung
- Rechtliche Rahmenbedingungen und Herausforderungen durch die DSGVO
- Analyse praxisnaher Logistik-Fallbeispiele zur Prozess- und Serviceoptimierung
- Potenziale zur Steigerung der Kundenbindung und Produktinnovation
Auszug aus dem Buch
3.1 DHL Last Mile
DHL setzt seit 2013 auf den Einsatz von Big Data um den Zustellweg auf der letzten Meile zu optimieren. Hierfür passt das Unternehmen die Zustellrouten der einzelnen Lieferfahrzeuge in Echtzeit an, mit dem Ziel möglichst viel Zeit einzusparen. Die Grundlage für die Berechnungen bilden die im Fahrzeug befindlichen Päckchen und Pakete. Der aktuelle Bestand wird beim Ein- und Ausladen mit Handscannern erfasst. Dem System sind jederzeit alle verbleibenden Auslieferziele bekannt und so kann es nach jedem Scanvorgang die optimale Lieferfolge neu berechnen. Während der Fahrt werden zusätzlich Telematikdatenbanken abgefragt, um die Lieferwege den aktuellen Verkehrsbedingungen anzupassen. Auch Kundendaten werden in den Berechnungsprozess einbezogen: Die intelligente Routenplanung berücksichtigt die vom Empfänger hinterlegten Informationen zu Anwesenheit und Standort, um erfolglose Zustellungen zu vermeiden.
Das Ergebnis der Verarbeitung und Analyse dieser korrelierten Ereignisströme führt zur sofortigen Aktualisierung der Wegbeschreibung im Navigationssystem des Fahrzeugs. Das System ist hierbei auch in der Lage Entscheidungen zu treffen. Es ist beispielsweise in der Lage situativ abzuwägen, ob es als sinnvoller erscheint einen Zustellversuch außerhalb des vom Empfängers hinterlegten Zeitfensters zu versuchen oder alternativ zu späterem Zeitpunkt eine längere Wegstrecke zurückzulegen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Big Data in der Logistikbranche ein und skizziert den Aufbau sowie das Ziel der vorliegenden Arbeit.
2 Grundlagen: In diesem Kapitel werden die theoretischen Begrifflichkeiten von Big Data definiert, Datenquellen identifiziert sowie technische Methoden und rechtliche Rahmenbedingungen erläutert.
3 Anwendungsbereiche in der Logistik: Hier werden drei spezifische Praxisbeispiele (DHL, Soloplan, Averitt Express) untersucht, um den konkreten Einsatz von Big Data in der Logistikbranche zu verdeutlichen.
4 Verbesserung der Kundenerfahrung durch Big Data: Dieses Kapitel erläutert, wie durch Datenanalysen Kundenbindungsmanagement und kontinuierliche Serviceverbesserungen gezielt vorangetrieben werden können.
5 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und betont die Bedeutung einer fundierten Big-Data-Strategie für zukünftige Wettbewerbsvorteile in der Logistik.
Schlüsselwörter
Big Data, Logistik, Kundenerfahrung, Lieferkette, Letzte Meile, Prozessoptimierung, DSGVO, Datenintegration, Kundenbindung, Serviceverbesserung, Produktinnovation, Telematik, Cloud Computing, Datenmenge, Echtzeitanalyse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Anwendungsbereiche von Big-Data-Technologien in der Logistikbranche und wie diese zur Optimierung operativer Prozesse und zur Verbesserung der Kundenerfahrung beitragen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen umfassen die technischen Grundlagen der Big-Data-Verarbeitung, die rechtlichen Herausforderungen im Kontext der DSGVO sowie spezifische Einsatzmöglichkeiten in der Logistik.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, den Nutzen von Big Data aufzuzeigen, bestehende Anwendungsbeispiele zu bewerten und neue Potenziale zur Steigerung der Kundenbindung abzuleiten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie einer qualitativen Analyse von Fallbeispielen aus der Logistikpraxis.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Darstellung der theoretischen Grundlagen, die Analyse von Praxisbeispielen wie DHL Last Mile oder Soloplan und die Erarbeitung von Strategien zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über Begriffe wie Big Data, Logistik, Kundenbindungsmanagement, DSGVO und Prozessoptimierung charakterisieren.
Wie unterscheidet sich die Nutzung von Big Data bei Averitt Express?
Averitt Express nutzt Big Data primär zur Risikoanalyse und Fahrerverhaltensbewertung, um durch prädiktive Analysen Unfälle zu reduzieren und die Mitarbeiterbindung zu erhöhen.
Welche Rolle spielt die DSGVO bei der Datennutzung in dieser Arbeit?
Die DSGVO stellt einen kritischen Rahmen dar, da sie die Datenerhebung einschränkt und Unternehmen dazu verpflichtet, Daten nur zweckgebunden und in angemessenem Umfang zu verarbeiten.
- Arbeit zitieren
- Alexander Ley (Autor:in), 2019, Big Data in der Logistik, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501696
