Studie zu Big Data Lösungen in der Logistik

Autor: Markus Rosenzweig
Datum: 01.10.2015

Logistiker setzten zu wenig auf Business Intelligence

In der Logistik entsteht automatisch ein hohes Datenvolumen, sodass ständig neue Business Intelligence -Lösungen entwickelt werden, um hier die Übersicht zu behalten und beispielsweise wichtige Zusammenhänge oder gar Risiken rechtzeitig zu erkennen. Entsprechende Technologien werden in diesem Bereich jedoch nicht sehr oft verwendet, was aus der Studie „Data Analytics in der Logistik-Im Windschatten oder auf der Überholspur“ der Unternehmensberatung PricewaterhouseCoopers (PwC) hervor geht.

Grade einmal in 19 Prozent der Unternehmen ist Big Data ein fester Bestandteil der Wertschöpfungskette und somit auch Grundlage der Geschäftsprozesse. Weitere Ergebnisse der Studie sagen aus, dass sich 35 Prozent der befragten Unternehmen nicht mal mit dem Thema auseinander gesetzt haben. 70 Prozent der Unternehmen gaben ebenfalls an, sich langfristig mit dem Thema nicht zu beschäftigen. Die Investitionsbereitschaft in entsprechende Technologien fällt gemäß der Studie ebenfalls verhalten aus. Rund 35 Prozent der Unternehmen planen eine Investition von bis zu 100.000 Euro für die nächsten zwei Jahre. Weitere 19 Prozent planen in diesem Zeitraum eine Investition von bis zu 500.000 Euro und weitere 40 Prozent sind sich noch nicht sicher, was die Höhe der Investition angeht.

Studie Logistik

„Die Unternehmen wollen investieren, allerdings bislang nur in relativ geringem Umfang. Offenbar unterschätzen manche, wie gravierend die neuen Technologien zur Datenanalyse die Branche verändern werden. Wer jetzt nicht die Weichen stellt, wird im Wettbewerb zurückfallen“, sagt Dietmar Prümm, Leiter des Bereichs Transport und Logistik bei PwC.

Wenn dann wird Business Intelligence vorrangig in den Bereichen wird in den Bereichen Transport und Streckennetzmanagement sowie Finanzen und Controlling verwendet. Aufgaben Business Intelligence sind das Sammeln von Unternehmensdaten (76 Prozent) und das Reporting (65 Prozent).

Für Business Intelligence gibt es jedoch reichlich Nachholbedarf, was die Datenanalyse zur Entscheidungsfindung und Steuerung sowie das Echtzeit-Reporting angeht. Auf standardisierte Software wird bislang in den meisten Unternehmen jedoch verzichtet.

„Grade die Optimierung der Transport- und Streckennetzplanung durch Data Analytics hat für die Branche hohe Relevanz“, so Prümm, „Auf der Kostenseite können reduzierte Wartezeiten der Fahrer und ideale Betankungsintervalle der Fahrzeuge hohe Einsparungen bringen. Umsatzseitig gilt: Je besser die Kapazitätsauslastung, desto höher die Renditen. Auch hierbei kann Data Analytics durch Laderaum- und Routenoptimierung deutliche Wettbewerbsvorteile bringen“, so der Experte weiter.