Big Data in der Logistikbranche

Die Logistikbranche ist bereits seit 2013 mit 230 Milliarden Umsatz und mehr als 2,8 Millionen Beschäftigten der drittgrößte Wirtschaftsbereich Deutschlands. Laut Definition der Bundesvereinigung Logistik (BVL) ist die Logistik oder auch das Supply Chain Management (SCM) "die Sicherung der Verfügbarkeit des richtigen Gutes, in der richtigen Menge, im richtigen Zustand, am richtigen Ort, zur richtigen Zeit, für den richtigen Kunden und zu den richtigen Kosten". Der Bedarf an Logistikleistungen steigt dabei doppelt so stark wie die Gesamtwirtschaft. In dieser Wachstumsbranche wird zwischen Produktions-, Beschaffungs-, Verkehrs-, Dienstleistungs- und Handelslogistik und einer Reihe weiterer Fachdisziplinen, wie beispielsweise der Entsorgungslogistik, unterschieden. Allen gemeinsam ist der Umbruch, den diese Branche aufgrund wirtschaftlicher Herausforderungen und technologischer Innovationen gerade durchläuft.

Herausforderungen der Logistik

Bereits im Jahr 2007 schlug die EU-Kommission in Ihrem "Freight transport logistics action plan" Maßnahmen zur Verbesserung der Infrastrukturnutzung und des länderübergreifenden Warenflusses sowie zur Reduktion der Friktionskosten bei Transportübergängen aller Art vor. Hintergrund dieses Aktionsplanes war die Tatsache, dass ein Wiederspruch zwischen der steigenden wirtschaftlichen Bedeutung und der Ertragskraft der Branche vorliegt. Die steigende Nachfrage wurde durch Globalisierung von Handel und Produktion, einer zunehmenden Produktindividualisierung sowie der Verringerung von Lagerbeständen durch "On Demand"-Anforderungen beeinflusst.
Weitere Einflussfaktoren waren ein wachsendes Risiko- und Umweltbewusstsein. Bereits damals spielten Maßnahmen wie Beispielsweise die Umsetzung eines "Internet for cargo", die Standardisierung der Frachtbeschreibungen oder auch die Interoperabilität der elektronischen Gebührenerhebung in den Bereichen e-Freight und intelligente Transportsysteme eine wichtige Rolle. Es ist zu erwarten, dass die aktuell stattfindende Revision des Aktionsplanes weitere IT-gestützte Maßnahmen vorsehen wird.

Mit der Umfrage "17th Annual Global CEO Survey" hat das Beratungshaus Price Waterhouse Coopers (PWC) die Herausforderungen der Transport- und Logistikindustrie aus Sicht von über 100 CEOs aus 43 Ländern erfasst. Neben der Überregulierung und der Steuerlast (je 68 Prozent) bereiten den Führungskräften vor allem die mangelnde Qualität der Basis-Infrastruktur (56 Prozent) sowie die Energiekosten (75 Prozent) die größten Sorgen. Gleichzeitig sind 79 Prozent der Meinung, dass Big Data, soziale Medien, mobile Geräte und die Digitale Wirtschaft das Geschäft am stärksten verändern werden.
Daraus resultieren große Erwartungen in eine moderne IT, welche die Logistik von morgen maßgeblich prägen soll. Der BVL geht in seinen 12 Thesen "Logistik und IT als Innovationstreiber für den Wirtschaftsstandort Deutschland" sogar davon aus, dass die Kombination von IT und Logistik das größte Potential für die zukünftige Entwicklung des Wirtschaftsstandorts Deutschland hat.

Industrie 4.0 - Konsequenzen für Logistiker

Die Digitalisierung und Industrie 4.0 ist eine der vier größten Chancen, den Umsatz in Jahr 2015 signifikant zu steigern und/oder Kosten zu senken. Dies ist das Ergebnis der im vierten Quartal des Jahres 2014 durchgeführten Expertenbefragung des Institut für Weltwirtschaft an der Universität Kiel, dem regelmäßig erscheinendem Logistik-Indikator des BVL.

Während die zunehmende Digitalisierung ein allgemeines Phänomen unserer Zeit ist und die gesamte globale Gesellschaft betrifft, handelt es sich im Falle von Industrie 4.0 "lediglich" um eine Initiative der deutschen Bundesregierung. Sie soll Unternehmen helfen, den Vorsprung des Industriestandortes Deutschland die nächsten Jahrzehnte zu gewährleisten. Konkret soll durch den flächendeckenden Einsatz modernster Technologie eine vollständige Automatisierung, Vernetzung und Flexibilisierung der Fertigung erfolgen. Eine wirtschaftlich sinnvolle Automatisierung soll bis hin zum einzelnen Kundenauftrag - also bis hin zur Losgröße 1 - möglich werden. Die intelligente, computergesteuerte Produktion soll mit höchster Kapazitätsflexibilität erfolgen und Vernetzung von Wertschöpfungsketten soll über Firmengrenzen möglich sein.

In diesem Umfeld spielt die Logistik eine zentrale Rolle. Der Grund: Industrie 4.0 stellt höchste Ansprüche an die Liefergenauigkeit und -flexibilität von Rohmaterial, Zwischenprodukte, Fertigteile und andere Waren. Dabei werden Transportmittel und Lagermöglichkeiten selbst zum integralen Bestandteil der Wertschöpfungskette. Damit diese Vision Wirklichkeit werden kann, müssen sie über dieselben Möglichkeiten verfügen, die für Fertigungsmaschinen der Zukunft vorgesehen sind: Sie müssen mit Geräten wie Werkzeugmaschinen, Industrieroboter oder Verlesestationen - und natürlich dem intelligenten Produkt selbst - kommunizieren können.

Der erste Schritt: Die Vernetzung der Fahrzeuge

Auch wenn es weder für Transport Management Systeme (TMS), noch Warehouse Management Systeme (WMS) oder Supply Chain Management Systeme (SCM) eindeutige Industriestandards gibt, hat die IT längst Einzug in die Logistik gefunden. Die Studie "IT in der Logistik 2013/2014" des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik listet alleine 198 Produkte im deutschen Markt auf, die diese Verzahnung eindrücklich belegt. Eine Vielzahl von Anwendungen unterstützen bereits heute Planung, Material- und Warenflüsse, Lagerhaltung und vieles andere mehr.

Die Vernetzung von Fahrzeugen und Sendungen ist jedoch noch in den Anfängen. Dies gilt vor allem für den stark fragmentierten Markt der LKW-Transporte, die immer noch über 70 Prozent des gesamten Güterverkehrs in Deutschland ausmachen. Eine der wichtigsten Aufgaben jedes Fuhrunternehmens ist die Senkung von Kosten durch eine elektronische Disposition sämtlicher Fahrzeuge. Richtig eingesetzt ermöglicht diese intelligente Vernetzung nicht nur eine zeitnahe Routenplanung und eine schnelle Änderungen von Beladungen sondern vermeidet auch unnötige Leerfahrten und Stillstandzeiten. Auch für die Fahrer hat die Vernetzung enorme Vorteile: Die automatische Anpassung der Routen aufgrund der Verkehrslage, die Senkung von Wartezeiten des Personals an der Rampe durch genaues Ankunftszeitmanagement sowie die erhöhte Fahrsicherheit durch Wetter- und andere Umgebungsinformationen erleichtern ihre Arbeit enorm.

Der zweite Schritt: Die Vernetzung von Fahrzeugen und Sendungen

Doch nicht nur Fahrzeug, Fahrer und Unternehmen sind über Navigationssysteme und Smartphones sowie zahlreiche weitere mobile Geräte verbunden. Auch Infrastruktur und Sendungen sind bereits heute stark miteinander vernetzt. Dabei kommen Sensoren, RFID-Tags und eine Vielzahl weiterer Geräte zum Einsatz, die als Bestandteil des Internet der Dinge (IoT) die Informationsbasis der Logistik der Zukunft darstellen werden.
Sie alle tauschen Daten aus - wie beispielsweise Positionskoordinaten, Wetterbedingungen sowie den Zustand von Fahrzeug, Fahrer und Waren.

Alleine in Deutschland sind über 2,6 Millionen LKW mit knapp 20 Millionen Fahrberechtigten registriert. Hinzu kommen rund 100.000 Güterwagons und knapp 1.000 Handelsschiffe unter deutscher Flagge. Es kann also davon ausgegangen werden, dass künftig Millionen von Sensoren in der Infrastruktur und im Warenfluss eingesetzt werden und in der Logistik arbeitende Personen über mindestens ein vernetztes Gerät zur Erfassung, Kontrolle und Steuerung verfügen.
All diese Geräte erzeugen extrem viele Daten, die in verschiedensten Formen vorliegen. Für eine effektive Steuerung der Logistik 4.0 müssen alle Informationen möglichst schnell verarbeitet, mit anderen kombiniert und in Steuerungsbefehle oder Handlungsempfehlungen umgewandelt werden. Diese Aufgaben lassen sich mit modernsten Big Data Technologien lösen.

Big Data Anwendungen heute

Bereits heute ist eine Reihe von Big-Data-Anwendungen in der Logistik im Einsatz. Dazu zählen beispielsweise die seit 15 Jahren existierende Flottenmanagement-Plattform TomTom WebFleet der Firma TomTom Telematics. Pro Tag verarbeitete das System Mitte 2014 mehr als 500 Millionen Nachrichten. Diese wurden von 400.000 Fahrzeugen, die mehr als 65 Millionen Kilometer zurückgelegt haben, generiert. Die sehr schnelle und einfache Auswertung von Statusinformationen, Positionsangaben, Tachostand und Verbrauchswerte soll laut Managing Director Thomas Schmidt 80 Millionen Euro Treibstoff pro Monat einsparen. Dabei werden beispielsweise Fahrzeiten und Ankunftsinformationen sowie eine Vielzahl von Statistiken errechnet.

Ein weiteres klassisches Beispiel ist die Anwendung "No Data Left Behind" von US Xpress. Bereits 2010 hat der CTO von US Xpress, Tim Leonard, in der Onlinezeitschrift ComputerWeekly die Anwendung beschrieben: Etwa 900 unterschiedliche Parameter von rund 10.000 Zugfahrzeugen sowie 22.000 Anhängern werden in Echtzeit verwertet und mit Fahrer-Feedback aus sozialen Netzen kombiniert und laufend analysiert.
Dies dient dem Ziel, sämtliche Fahrzeuge in Bewegung zu halten und Wartungszeiten zu minimieren. Der Ansatz funktioniert: Tatsächlich konnten durch die Analyse und die Korrektur der Leerzeiten beispielsweise 20 Millionen Dollar Kraftstoff eingespart werden.

Andere Big-Data-Anwendungen für die Logistik reichen vom Verkehrsmanagement, wie das Beispiel das System von Trustway Technology in der Chinesischen Stadt Hangzhou, dem "Venedig des Ostens", bis hin zum integrierten Risikomanagement von Lieferketten durch Produkt Resilience360 von DHL.

Mögliche Big-Data-Anwendungen morgen

Einen umfassender Ausblick auf mögliche Einsatzszenarien in der Logistikbranche gibt die Studie "Big Data in Logistics" des DHL Konzerns, die Ende 2013 erschienen ist. Darin werden elf Anwendungsfälle beschrieben, wie die rasche und sinnvolle Auswertung großer Datenmengen gewinnbringend eingesetzt werden kann. Die skizzierten Beispiele reichen von der Routenoptimierung in Echtzeit über Crowd-basierte Abholung und Anlieferung über prognostische Netzwerk- und Kapazitäts-Planung bis hin zu strategischer Netzwerkplanung, operativer Kapazitätsplanung.
Darüber hinaus werden Möglichkeiten zur Optimierung von Angeboten und Produktinnovation sowie Risikoabschätzung und Belastbarkeitsplanung vorgestellt. Auch Nachfrage- und Angebotsplanung, Maßnahmen zur Kundebindung oder die gezielte Bereitstellung von Marketinginformationen für kleine und mittlere Unternehmen gehören zu den skizzierten Anwendungsfällen von Big Data. Selbst eine Analyse des Finanzierungsbedarfs für Nachfrage und Angebote lassen sich mit modernen Big-Data-Systemen realisieren.

Fazit

Die Logistik ist das zentrale Element jeder Lieferkette. Dank Big Data Technologien sind aktuelle und vollständige Informationen über Fahrzeugen, Sendungen und Lieferaufträgen jederzeit und überall verfügbar. Die Lieferkette wird dadurch sehr viel besser steuerbar. Für die Logistik als Branche bedeuten diese Technologien weit mehr als nur die reine Optimierung der beiden großen Kostenfaktoren Personal und Energie. Sie kann ihre Angebote noch viel stärker und genauer auf die Bedürfnisse ihrer Kunden ausrichten. Und beispielsweise zum integrierten Bestandteil einer weitgehend automatisierten und hochflexiblen Industrieproduktion werden. Es gilt die bereits heute verfügbaren Angebote zu nutzen und Innovationen im Auge zu behalten. (bw)