Steigende Kundenerwartungen im E-Commerce-Sektor stellen die Lagerlogistik vor die Herausforderung, Prozesse und Lieferketten effizienter zu gestalten. Die Lösung? Eine präzise Datenanalyse der Logistik mithilfe von Big Data, dem Wegbereiter für die Logistik 4.0. Durch smarte Datenoptimierung lassen sich so neben exakten Vorhersagen von Nachfrage und Angebot auch der Zeit- und Kostenaufwand vor allem für die Logistik, aber auch für den Kunden reduzieren.
Immer wieder stellt der Bereich des E-Commerce Unternehmen in der Logistik vor neue Herausforderungen was vor allem die Flexibilität und die Lagerkapazitäten betrifft. Mit dem bequemen Shopping rund um die Uhr steigen die Erwartungen der Kunden – und damit der Druck auf die Lagerlogistik. Das Ziel des Fulfillments lautet daher, Prozesse noch effizienter, schneller und kostengünstiger zu gestalten. Auf der Suche nach Lösungen wird oft eine Möglichkeit vernachlässigt – die gewaltigen Datenmengen, auch Big Data genannt, die von Sensoren, Kameras & Co. tagtäglich generiert werden. Doch wie können diese die Optimierung der Abläufe im Lager vorantreiben?
Auf dem Markt gibt es zahlreiche Technologien, um Lagerprozesse effizienter zu gestalten – von autonomen mobilen Robotern bis hin zu AR-Brillen. Doch auch in der bestehenden Infrastruktur finden sich zahlreiche Stellschrauben, die Verantwortliche justieren können. Hier bietet sich insbesondere ein bislang oft vernachlässigter Bereich an: das Sammeln und Analysieren von Big Data in der Logistik. Dabei handelt es sich um sehr große, komplexe und schnelllebige Datenmengen aus verschiedensten Quellen.
Kombiniert mit KünstlicherIntelligenz (KI) und dem InternetderDinge (IoT), wird das Lagerverwaltungssystem umso reaktionsfähiger. Dies ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, sich an die sich ständig ändernden Anforderungen des Marktes anzupassen. Der Vorteil: Maschinen, Lagerverwaltungssysteme, Kameras und Sensoren – um nur einige Beispiele zu nennen – generieren die relevanten Daten ohnehin. Mit der richtigen Lösung können Datenanalysen in der Logistik für kontinuierliche Optimierungen nutzbar gemacht werden.
Kleinteilige Bestellungen und steigende Retourenquoten: Die Liste der Herausforderungen im E-Commerce ist lang. Hinzu kommen hohe Kundenerwartungen an kürzeste Lieferzeiten und maximale Verfügbarkeiten. Das sich häufig ändernde Artikelspektrum erfordert eine ständige Anpassung der Lagerbestände. In Kombination mit der zunehmenden Stückkommissionierung sind teure und arbeitsintensive Prozesse das Resultat. Auch Qualität und Genauigkeit sind immens wichtig: Rückgaben und Korrekturen sind kostspielig und gefährden die Beziehung zwischen Verbrauchern und Marken sowie die Verträge zwischen Warenlagern und ihren Kunden. Eine besondere Herausforderung sind saisonale Spitzen, die den Druck auf die Lagerlogistik weiter erhöhen. Der Bedarf an Optimierungen in puncto Workflow, Lieferung und Kosten steigt enorm.
Für eine Datenanalyse in der Logistik bieten sich Daten an, die vom Lagerverwaltungssystem in einem bestimmten Logistikprojekt gesammelt werden. Diese basieren zum Beispiel auf Aktivitäten und Bestandsressourcen, Produktivität und verarbeiteten Mengen in einem bestimmten Zeitraum. Um die Daten für Unternehmen nutzbar zu machen, gibt es spezielle Tools. Sie analysieren den Ist-Zustand verschiedener Prozessbereiche und decken in der Kombination Optimierungspotenziale auf. Setzt man die Prozesse in Relation, wird sichtbar, wie sie sich täglich verändern, und inwieweit diese Veränderungen vorhersehbar sind. Moderne Technologien ermöglichen zudem eine große Flexibilität bei der Erstellung von Berichten und allen Arten von Dashboards. Grundsätzlich zeichnen sich automatisierte Lager gegenüber manuellen Lagern aus. Automatische Prozesse können mehr Informationen generieren. Je nach Anzahl der Sensoren lassen sich sämtliche Workflows sekündlich überprüfen. Darüber hinaus ist es möglich, auf Basis der Daten Rückmeldungen an die Systeme zu generieren. Zum Beispiel lassen sich bestimmte Workflows im WMS automatisieren, die zu Prozess- und damit Zeitverzögerungen führen können.
„Die Verbindung zwischen Lagerverwaltungssystem und Big-Data-Tool kann über eine externe Plattform erfolgen. Auf dieser Grundlage können wir spezifische Probleme verstehen und diagnostizieren, wie zum Beispiel den Verlust von Ressourcen.“
Marta Kunikowska | Marketing Manager bei Rhenus Logistics Poland
Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle auf Grundlage von Big Data in der Logistik. Eine grundsätzliche Möglichkeit ist, Basisdaten im Lager ständig zu kontrollieren und dadurch schnell auf Änderungen zu reagieren. Anhand der Auftragsnummer ist nachvollziehbar, welche Stufen des gesamten Lagerprozesses ein Artikel mit welchem Ergebnis durchläuft. Die Lagerbetreiber sind in der Lage zu überprüfen, wo und zu welchem Zeitpunkt eine bestimmte Bestellung und die in der Bestellung enthaltenen Artikel von welchem Mitarbeiter bearbeitet wurden.
Kommt es zu Engpässen, empfiehlt es sich, herauszufinden, wie oft und an welchen Wochentagen sie am häufigsten vorkommen. Dementsprechend wird das Lager anders organisiert. Treten im Lager Anomalien auf, zum Beispiel zwei Artikel an einem Ort, sind automatische E-Mails an die richtigen Personen möglich. Ein weiterer Pluspunkt kann die VerbesserungdesKundenservices sein. Der Vergleich der Lagerprozesse legt unter anderem versteckteGeldfresser offen. Beispielsweise kann man den E-Commerce-Anbieter darauf aufmerksam machen, wie hoch die Kosten für die Auftragsstornierung durch Kunden sind und das Ausmaß dieses Verlusts ermitteln.
Wird das Potenzial von einer Datenanalyse in der Logistik richtig genutzt, ist es möglich, proaktiv auf die vielfältigen Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Das führt in der Folge zu einem besserenEinkaufserlebnis. Denn eine höhere Lagereffizienz sowie besser geplante und vorbereitete Prozesse wirken sich positiv auf die Kundenerfahrung aus. Durch die Analyse von Big Data können Logistikunternehmen auf schwankendeNachfragen und Auftragsspitzen gezielt eingehen. Wie lange dauert beispielsweise die Kommissionierung oder Verpackung einer Bestellung? Auf Grundlage dieser Analyse lassen sich Ressourcen wie Mitarbeiter, Lagerflächen und Infrastruktur sinnvoll einteilen.
Unabhängig von den Prozessen ist es wichtig, dass die Eingangsdaten zuverlässig sind und mit der Realität übereinstimmen. Die Herausforderung besteht darin, ob unabhängig zum Speicherplatz eine direkte Verbindung zur ursprünglichen Datenquelle möglich ist. In Ermangelung einer direkten Verbindung werden CSV-Dateien verwendet, die mehr Speicherplatz benötigen und die Analyseprozesse zusätzlich verlangsamen. Hier bietet es sich an, die größten Datenmodelle nachts nachzuladen, wenn die Serverlast am geringsten ist.
Große Stores und Online-Plattformen im E-Commerce lagern Fulfillment-Services in der Regel an spezialisierte Unternehmen aus. Der externe Anbieter verfügt über Erfahrung und entwickelte Verfahren und Ressourcen. So ermöglicht er eine flexible Auftragsabwicklung bei gleichbleibend hoher Qualität. Setzt er Big Data in der Logistik ein, hat er zudem einen besseren Einblick in die Prozesse. Da die Informationen in Echtzeit vorliegen, kann er schnell und flexibel auf ineffiziente Abläufe reagieren und Änderungen vornehmen. So wird das Risiko minimiert, vorgegebene KPIs nicht zu erreichen. Engpässe werden frühzeitig eliminiert. In der Folge kann das Fulfillment Bestellungen schneller bearbeiten und an den Endkunden versenden.
Eine schnelle Analyse der Logistikprozesse in Echtzeit ist notwendig, um flexibel auf unvorhergesehenesVerbraucherverhalten zu reagieren. Spätestens seit der Coronapandemie ist vielen Fulfillment-Anbietern bewusst geworden, wie wichtig Big Data und die Implementierung entsprechender Tools sind. Dank der Analysen können sie bis zu einem gewissen Grad das Verhalten der E-Commerce-Kundenvorhersagen. Auf dieser Grundlage kann der Händler Werbe- und Verkaufskampagnenanders planen. Wenn er zum Beispiel weiß, welche Produkte die Kunden zusammen mit anderen Produkten kaufen, kann er in gewisser Weise ihre Auswahl kontrollieren und Produkte mit geringer Rotation verkaufen.
Durch die Kombination zahlreicher Datenquellen ebnet Big Data den Weg für die Logistik 4.0. Das Erfassen und Analysieren von Daten wird in Zukunft essenziell sein, um Nachfrage und Angebot adäquat vorhersagen zu können. Intelligent genutzt, unterstützen sie den Ausbau des Geschäfts und reduzieren denZeit- und Kostenaufwand für das Erfüllen von Kundenaufträgen. Ob Warenströme, Ausfallzeiten oder Wege durch das Lager: Daten bieten eine enorme Bandbreite an Möglichkeiten für ein kontinuierliches Verbesserungspotenzial. Insbesondere im schnelllebigen und von starken Schwankungen geprägten E-Commerce ist das ein immenser Vorteil. Insgesamt stärkt Big Data durch Datenanalyse die Logistik und prägt dadurch letztendlich einen wichtigen Teil der Brand Awarenessdes Kunden.
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