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LOGISTIK express Fachzeitschrift | 2019 Journal 3

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LOGISTIK express 2/2019 | S26 Prädiktive BI-Lösungen in der Unternehmensplanung Prädiktive BI-Lösungen helfen Logistikdienstleistern, ihre Lieferzeiten zu verringern, Kosten und Leerfahrten einzusparen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Auch im Bereich der strategischen und operativen Unternehmensplanung leistet die neue Technologie wertvolle Dienste. Lesen Sie hier, worauf es beim Einsatz von Predictive Planning ankommt. BEITRAG: REDAKTION PETER KÜSSNER GESCHÄFTSFÜHRER CUBEWARE Die Datenanalyse ist aus kaum einer Branche mehr wegzudenken. Auch Logistikdienstleister optimieren auf der Basis von Daten Prozesse wie den Transport oder die Lagerhaltung und -verwaltung. Mithilfe von professionellen BI-Lösungen lassen sich Lieferzeiten, Zuverlässigkeit und Flexibilität verbessern, Kosten und Leerzeiten einsparen und die Kundenzufriedenheit steigern. Denn auch die Kunden fordern immer detailliertere Informationen ein – etwa über den Verbleib ihrer Fracht, Bestände im Lager oder den besten Verkehrsweg für einen vorgesehenen Transport. Hinzu kommen die steigenden Anforderungen im Online-Handel: Auftraggeber von Paketdienstleistungen wollen ihre Sendungen nicht nur tracken können. Sie wollen auch selbst bestimmen, wann und wo sie ihr Paket in Empfang nehmen. Vielfältige Einsatzgebiete Zunehmend an Bedeutung gewinnen dabei vor allem prädiktive BI-Lösungen mit denen sich – ausgehend vom Status Quo – die wahrscheinlichsten Zukunftsszenarien errechnen lassen. Auf der Grundlage relevanter Daten werden künftige Zustände eines Systems – etwa eines Lagers oder einer Lieferkette – in einem Datenmodell simuliert. Dadurch lassen sich bereits relativ genaue Vorhersagen über die Zukunft treffen. Die Anwendungsbereiche sind vielfältig. Potenzial bietet beispielsweise die Tourenplanung: Transporte, die auf Basis der Bewegungsdaten von LKW geplant und gemanagt werden, helfen Leerfahrten zu vermeiden. Zeit und Kosten spart auch die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), bei der sich Ersatzteile bedarfsgerecht liefern und Wartungstermine an den tatsächlichen Zustand der jeweiligen Komponente anpassen lassen. Predictive Analytics: Unternehmensplanung Eines der Hauptanwendungsfelder von prädiktiven Technologien ist die strategische und operative Unternehmensplanung. BI-Lösungen mit prädiktiven Fähigkeiten zeigen frühzeitig Abweichungen zwischen dem Ist- und dem anvisierten Sollzustand auf und ermöglichen so Prognosen und validere Entscheidungen. Logistikunternehmen haben damit die strategischen, taktischen und operativen Daten der Lieferkette permanent im Blick. Sie können auf veränderte Anforderungen schneller reagieren und detaillierte Kosten-Nutzen-Analysen daraus ableiten. Die Planungssicherheit nimmt deutlich zu, Chancen und Risiken werden schneller erkannt und effizienter genutzt. Das versetzt das Unternehmen in die Lage, sich flexibel und zeitnah an aktuelle Marktbedingungen und Veränderungen anzupassen. Gerade für die Logistik-Branche ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Predictive Planning: Planungsprozess Um von Predictive-Lösungen profitieren zu können, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. Predictive Analytics erfindet den jeweiligen Prozess nicht neu, sondern setzt darauf auf. Denn wer Aussagen über die Zukunft treffen will, braucht erst einmal Klarheit über die Vergangenheit und die Gegenwart. Ohne beschreibende und diagnostische BI-Abläufe kann es daher auch keinen prädiktiven Prozess geben. Beides gehört untrennbar zusammen. Und finaler Entscheidungsträger ist und bleibt der Mensch.

So ersetzt auch Predictive Planning weder den herkömmlichen Planungsprozess – Planfindung, Soll-Ist-Abgleich, Abweichungsanalyse, Gegensteuerung –, noch die BI-Lösung. Es ist eher als Add-On anzusehen, das mögliche Szenarien kontinuierlich auf Basis aktueller Daten und den daraus generierten Entscheidungsvorlagen simuliert. Entscheidend sind agile Prozesse und internes Know-how Es gibt eine Vielzahl von Einflussfaktoren, die die Planung erschweren – etwa unterschiedliche Interessen und Planungshorizonte, volatile Märke, neue Vertriebswege und Lizenzmodelle. Der Planungsprozess sollte daher möglichst agil gestaltet sein und sich flexibel an neue Situationen anpassen lassen. Predictive Planning bietet hier nützliche Methoden an, unter anderem Plandaten-Sets, die nach Wahrscheinlichkeiten sortiert sind. Eine wichtige Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Predictive Planning sind Kenntnisse über das eigene Geschäftsmodell und die damit verbundenen Geschäftsfälle. Auch technologisches Wissen ist gefragt – etwa darüber, wo die relevanten Daten liegen und an welcher Stelle und in welcher Form Systemübergaben erfolgen. Unternehmen sollten dieses Know-how intern aufbauen und so wenig Kompetenzen wie möglich nach außen geben, um sich nicht von Dritten abhängig zu machen. Passende Software und Architektur finden Von Vorteil ist daher, wenn der Anbieter zusammen mit der Predictive-BI-Lösung ein umfassendes Schulungs- und Beratungsangebot zur Verfügung stellt. Die Software sollte zudem in Sachen Bereitstellung der Plandaten und -modelle einfach zu bedienen sein und gleichzeitig die Möglichkeit bieten, mit wenig Spezialwissen gute Ergebnisse zu liefern. Von entscheidender Bedeutung ist zudem die Wahl der Lösungsarchitektur. In vielen Best- Practice-Projekten hat sich als solide technologische Grundlage eine modular aufgebaute BI- und Performance-Management-Plattform bewährt, die die grundlegenden Informationsprozesse abdeckt und für einen Best-of- Breed-Predictive Analytics-Ansatz offen ist. (RED)

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