Mit Advanced Analytics tief in die Supply Chain eintauchen
Durch die fortschreitende Digitalisierung erhalten Unternehmen immer mehr wertvolle Einblicke in ihre Lieferketten – in Form großer Datenmengen. Entscheidend ist jedoch, wie diese Informationen genutzt werden. Transparenz über Prozesse durch eine gute Datenlage ist insbesondere in dynamischen Systemen wie Lieferketten von großer Relevanz. Verzögerungen, Engpässe oder Störungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben – idealerweise, bevor sie die Lieferkette tatsächlich beeinträchtigen – spart Zeit und Geld. Hier kommen Advanced Analytics ins Spiel: Sie stehen für einen zukunftsweisenden Ansatz in der Datenanalyse, der mit Technologien wie KI (Künstlicher Intelligenz) und Machine Learning vorausschauend handelt und datenbasierte Voraussagen und Entscheidungen trifft. In diesem Blogbeitrag erfährst du, wie Unternehmen Advanced Analytics als umfassendes Planungswerkzeug nutzen können, um ihr Supply Chain Management zu optimieren und Problemen entlang der Lieferkette vorzubeugen.
Was sind Advanced Analytics?
Durch Advanced Analytics können Unternehmen anhand von historischen Daten und statistischen Algorithmen wertvolle Erkenntnisse über ihre operativen Prozesse gewinnen. Dabei werden verschiedene Analyseverfahren miteinander kombiniert, um eine möglichst umfangreiche Wissensbasis zu erhalten:
Die deskriptive Analyse bildet die Grundlage aller Analyseverfahren, da sie sich auf die Dokumentation, Zusammenfassung und Untersuchung vergangener Ereignisse konzentriert. Durch den Einsatz von Data Mining und Datenaggregationsmethoden werden Muster, Zusammenhänge und Entwicklungen identifiziert. Unternehmen erhalten so einen detaillierten Überblick über ihre bisherige Performance, können Schwächen erkennen und daraus Schlüsse für zukünftige Entscheidungen ziehen. Der analytische Blick bleibt jedoch in die Vergangenheit gerichtet.
Bei prädiktiven Analyseverfahren greifen statistische Algorithmen auf historische Daten zu, um fundierte Prognosen zu erstellen. Dabei kommen verschiedene Techniken der Datenverarbeitung zum Einsatz, wie beispielsweise Datenbereinigung, -integration und -skalierung. Zukünftige Ereignisse oder Trends können so auf Grundlage exakter Daten vorhergesagt werden. Unternehmen setzen prädiktive Analyse ein, um Risiken zu minimieren, Chancen zu erkennen, Ressourcen effizienter zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Präskriptive Analysen gehen einen Schritt weiter. Sie zielen nicht nur darauf ab, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen zu geben. Fortgeschrittene Algorithmen erfassen den Status quo und die historische Datenlage, analysieren diese und werten sie aus. Durch fundierte Simulationen werden die besten Handlungsoptionen für komplexe Szenarien identifiziert und entsprechende Maßnahmen empfohlen. Unternehmen nutzen präskriptive Analysen, um ihre Effizienz zu steigern und die strategische Entscheidungsfindung zu optimieren. So lassen sich beispielsweise die besten Schritte zur Vermeidung von Engpässen oder Verschwendung ermitteln, was zu einer höheren Rentabilität führt.
Hinzu kommt die Echtzeitdatenanalyse, die Daten analysiert, während diese erzeugt, gesammelt oder aktualisiert werden. Insbesondere in dynamischen Anwendungsbereichen wie dem Supply Chain Management ist dieses Verfahren von Bedeutung, denn je mehr Daten ohne Verzögerung verarbeitet und ausgewertet werden, desto präziser ist die Überwachung und Steuerung von Lieferkettenprozessen möglich. Unternehmen können Probleme wie Lieferverzögerungen, Engpässe oder Nachfrageschwankungen sofort identifizieren und schnell reagieren. Das hilft dabei, Kosten zu senken, denn Unternehmen können proaktiv Maßnahmen ergreifen, bevor die Probleme sich vergrößern. Echtzeitdatenanalyse ist somit ein wertvolles Werkzeug, um durch eine gesteigerte Agilität die Wettbewerbsfähigkeit in einer oft unvorhersehbaren Lieferkettenlandschaft zu steigern.
So revolutionieren Advanced Analytics das Supply Chain Management
Advanced Analytics waren bislang das Gebiet von hochqualifizierten Fachkräften. Durch fortschrittliche Analysetools und benutzerfreundliche Software-Plattformen mit intuitiv verständlichen Datenvisualisierungen finden inzwischen immer mehr Anwender:innen einen Zugang. Die zuständigen Mitarbeitenden im Unternehmen müssen nicht mehr im Detail verstehen, welche Variablen einander beeinflussen, denn die leistungsstarken Analysetools lösen auch komplexe Aufgaben vollends automatisiert. Die Zeit und das Fachwissen, die für den Aufbau und die Etablierung von Advanced Analytics in Unternehmen notwendig waren, haben sich dadurch deutlich reduziert.
Unsere Software-as-a-Service-Lösung S2data-Platform inklusive Advanced Analytics-Tool bietet genau diese Kombination aus detaillierter, vollautomatisierter Analyse und Transportplanung, einfacher Integration in bestehende Systeme sowie exzellenter Nutzerfreundlichkeit. So bietet die Software etwa eine intelligente 3D-Laderaumpslanung nach Ladungsgewicht, – meter und -volumen und berücksichtigt dabei Aspekte wie Lagerbestände, Produktionsauslastung und -kapazitäten. Mithilfe von Daten aus Transportmanagement-, Warehousemanagement- und ERP-Systemen wird ein detaillierter Transportplan generiert, der alle planungsrelevanten Faktoren entlang der Lieferkette einbezieht und optimale Transparenz bietet. Damit bilden wir die Zukunft des Supply Chain Managements ab, denn in Zeiten von Big Data werden die Möglichkeiten der Datenauswertung immer umfangreicher – und die Erkenntnisse entsprechend präziser. Unsere Transportplanung inklusive TCO (Total Cost of Ownership) hebt verbesserungswürdige Parameter direkt hervor und minimiert so die Transportkosten. Die technischen Möglichkeiten für effizientere Transportplanungen zu nutzen, stellt also nicht nur eine Arbeitsentlastung, sondern einen klaren Wettbewerbsvorteil dar.
Automatische Berichterstattung
Darüber hinaus ermöglicht unser Reportingtool die Erstellung von Berichten, die die Effizienz von Unternehmen transparent aufzeigen. Bei Bedarf können Leistungen auf dieser Grundlage angepasst werden, um strategische Ziele besser zu erreichen. Das betrifft auch das Thema Nachhaltigkeit: Dank der umfangreichen Datenlage können beispielsweise Fortschritte in Bezug auf Klimaneutralität nachvollzogen und dokumentiert werden. Mehr zu unseren Möglichkeiten des CO2-Reportings und der KI-basierten Transportoptimierung als Lösung zur Einhaltung von Nachhaltigkeitszielen liest du hier.
Effiziente Ressourcennutzung
Ein modernes Supply Chain Management unter Einsatz von Advanced Analytics bietet den Vorteil, von einem reaktiven Ansatz der Problemlösung zu einer proaktiven Herangehensweise übergehen zu können. Die fortschrittlichen Analyseverfahren erkennen Störungen frühzeitig, was Unternehmen die Chance gibt, rechtzeitig aktiv zu werden. Zudem erkennen die Algorithmen Muster und Trends, die manuell schwer auszumachen wären. Durch detaillierte Nachfrageprognosen können Lieferengpässe vermieden und Lagerbestände optimal gesteuert werden. Insbesondere beim Management begrenzter Ressourcen, wie etwa Lagerflächen, Transport- und Produktionskapazitäten, zahlt es sich aus, auf Advanced Analytics zurückzugreifen, Optimierungspotenziale zu erkennen und direkt zu nutzen. Die Lagerführung vorausschauend zu verwalten und etwa auf Just-in-Time-Lagerhaltung umzustellen, hilft dabei, die Bestände auf das notwenige Minimum zu reduzieren und keine überflüssigen Lagermengen verwalten zu müssen.
Die S2data-Softwarelösung ist in der Lage, die Bedarfe an Lagerbeständen und notwendigen Ressourcen präzise aufeinander abzustimmen. Personal-, Lager-, Produktions- und Transportkapazitäten werden automatisch in Einklang gebracht, was eine effizientere Einsatzplanung, Lagerbewirtschaftung und Reduzierung der Kapitalbindung durch eingelagertes Material ermöglicht. Durch diese Prozessoptimierungen werden alle Ressourcen optimal eingesetzt und unnötige Kosten vermieden. Unsere Kunden sind so in der Lage, ihre Kosten um ein Viertel zu senken. Wie ein verbessertes Transportmanagement die Effizienz steigert, liest du hier.
Optimierte Routen- und Tarifplanung
Die Routenplanung ist ein weiteres Paradebeispiel für eine logistische Herausforderung, bei der Advanced Analytics das Management erleichtern. Variable Transportkosten, unterschiedliche Lieferfristen oder Zwischenstopps – diverse komplexe Einflussfaktoren müssen berücksichtigt werden müssen, weshalb sich die manuelle Planung häufig langwierig und kompliziert gestaltet. Algorithmen errechnen die optimale Route unter Berücksichtigung von Effizienzzielen, wie beispielsweise der Minimierung der Gesamtkilometerleistung, der Zahl der Transporte, der Transportkosten oder der CO2-Emissionen.
Unser Softwaretool optimiert mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Routenplanung unter Berücksichtigung aller verfügbaren Tarife und Transportplanungs-Parameter – und verarbeitet dabei in Echtzeit alle Informationen zur Beladung, Strecke, zum Tarif und zur Transportart. Die intelligenten Algorithmen wählen selbstständig zwischen Full Truck Load (FTL)- und Less Than Truck Load (LTL)-Transporten und ermitteln stets die effizienteste Transportlösung. Auf diese Weise sparen unsere Kunden Kosten und Ressourcen. Gleichzeitig sinkt der Arbeitsaufwand für die Mitarbeitenden, die nicht mehr händisch Informationen abgleichen müssen. Einen Einblick in die Arbeit mit unserem innovativen Tourenplanungstool bekommst du hier.
Fazit: Mit Advanced Analytics die Wettbewerbsfähigkeit steigern
Advanced Analytics bringen das Potenzial mit sich, das Supply Chain Management zu revolutionieren. Mit prädiktiven und präskriptiven Analysen können zukünftige Herausforderungen frühzeitig erkannt und proaktiv gelöst werden, wodurch Risiken minimiert und Kosten gesenkt werden. Echtzeitdatenanalyse sorgt dafür, dass Probleme sofort identifiziert und behoben werden, was die Agilität und Wettbewerbsfähigkeit erhöht.
Durch vollständig automatisierte und benutzerfreundliche Softwarelösungen können Unternehmen auf Grundlage von Advanced Analytics Entscheidungen treffen, ohne tiefgehendes technisches Wissen bei ihren Mitarbeitenden voraussetzen zu müssen. Der Zeitaufwand und das Fachwissen, das bislang für den Aufbau und die Integration von intelligenten Analysetools erforderlich war, haben sich dadurch drastisch reduziert.
Mithilfe von präzisen Bedarfsprognosen und der optimierten Ressourcenplanung sind Unternehmen in der Lage, ihre Lagerbestände effizient zu verwalten und Engpässe zu vermeiden. In den Bereichen der Routenplanung und der Transportoptimierung leisten intelligente Algorithmen einen wertvollen Beitrag zur Reduzierung von Transportkosten und CO2-Emissionen, was gleichzeitig zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit und einem besseren ökologischen Fußabdruck führt.
Insgesamt zeigt sich, dass der Einsatz von Advanced Analytics im Supply Chain Management nicht nur zur Steigerung der Effizienz und Rentabilität beiträgt, sondern auch eine nachhaltige und zukunftsfähige Lösung für Unternehmen darstellt, die sich in einer zunehmend datengesteuerten Welt behaupten wollen. Die Möglichkeiten, die durch die intelligente Nutzung von Daten geschaffen werden, bieten Unternehmen nicht nur operative Vorteile, sondern auch die Chance, ihre Geschäftsstrategien kontinuierlich zu verbessern und langfristigen Erfolg zu sichern.
Welches Einsparungspotenzial die Umstellung auf ein intelligentes Transportmanagement für dein Unternehmen haben kann, erfährst du hier.
Weiterführende Quellen:
https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/predictive-analytics
