Gastbeitrag von Transmetrics – einer Big-Data-Lösung für prädiktive Analysen, die Kapazitätsauslastungsprobleme im Frachttransport durch Vorhersage und Optimierung der Kapazitätsnutzung angeht. Transmetrics arbeitet mit einigen der führenden Logistikunternehmen der Welt zusammen, darunter drei globale Fortune-500-Unternehmen.
Um Transportkosten durch Drittanbieter zu senken, setzt der E-Commerce-Riese Amazon zunehmend auf eigene Luft-, Straßen- und Seefahrzeugflotten. Amazon verfügt bereits über eine Flotte von 40 Boeing-767-Flugzeugen, hat eine Lizenz für den Seefrachtverkehr beantragt und ein Patent für ein futuristisches Hochgeschwindigkeits-Untergrundtransportsystem erhalten. Die Ankunft gut finanzierter globaler Technologieunternehmen sollte traditionelle Logistikunternehmen alarmieren. Die wahre disruptive Kraft geht jedoch nicht von Untergrundrohren, Schiffen oder Flugzeugen aus, sondern von der effektiven Nutzung von Daten.
„Basierend auf Volumen, Skalierung und Marktmacht wird Amazon attraktivere Preise als andere Spediteure erzielen und damit Kapazitäten zu geringeren Kosten sichern und diese leichter als die Konkurrenz auslasten können.“
Amazon nutzt einige der fortschrittlichsten Analysetechniken und Technologien und experimentiert kontinuierlich mit Daten, um sein Liefermodell zu verbessern. Traditionelle Logistikunternehmen hingegen werden durch alte Denkweisen und Datenfreigaberichtlinien zurückgehalten. Um in dieser neuen Umgebung zu überleben, müssen Unternehmen erkennen, dass sie nicht mehr nur miteinander konkurrieren, sondern gegen datengetriebene globale Giganten.
Eine kürzlich durchgeführte Studie von Logistics Management argumentiert: „Wenn Logistikunternehmen sich nicht anpassen, wird Amazon aufgrund von Volumen, Skalierung und Marktmacht attraktiveres Pricing erzielen, Kapazitäten günstiger sichern und diese effizienter als Wettbewerber auslasten können.“
Hier sind die Schlüssel, wie Logistikunternehmen das volle Potenzial ihrer Daten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und intelligente Datenkooperation freisetzen können, um gegenüber Unternehmen wie Amazon wettbewerbsfähig zu bleiben:
1. Das Umdenken einleiten
Der Transport- und Logistiksektor ist eine stark umkämpfte Branche, in der Unternehmen mit sehr geringen Gewinnmargen operieren. Die meisten führenden Logistikunternehmen können weniger mit den angebotenen Produkten konkurrieren als mit Preis und Geschwindigkeit.
Traditionell betrachten Unternehmen ihre Flottendaten als einen wertvollen Schatz, den sie um jeden Preis vor der Konkurrenz schützen müssen, um sich keine Wettbewerbsnachteile einzuhandeln.
Allerdings müssen Logistikunternehmen erkennen, dass sie sich durch das Horten ihrer Daten selbst benachteiligen.
Seit Amazon in die Logistik eingestiegen ist, konnte das Unternehmen Daten von Anfang bis Ende der Produktreise generieren. Diese Vogelperspektive über die gesamte Lieferkette – von der Herstellung bis zur Lieferung – stellt ein großes Problem für das fragmentierte System der traditionellen Logistikunternehmen dar.
„Nur die analytisch stärksten Unternehmen werden überleben.“
Während Amazon-Mitarbeiter in der Produktion, Verpackung, dem Transport und der Lieferung alle Informationen in ein einziges Datensystem eingeben, das eine nahtlose Datenverfolgung ermöglicht, verwalten einzelne Logistikunternehmen in der Regel nur bestimmte Schritte der Reise. Informationen werden nicht mit den anderen Beteiligten geteilt. Dies begrenzt die Erkenntnisse, die Unternehmen aus ihren Daten gewinnen können, und somit die Umsetzbarkeit der daraus abgeleiteten Einsichten.
2. Bessere Datenqualität fördern
Ein weiteres großes Hindernis für die Datenverwaltung in der Logistik- und Transportbranche ist die Tatsache, dass Unternehmen keine ausreichenden Schritte unternehmen, um ihre Daten zu „bereinigen“.
Wie bereits erwähnt, kann der Datenfluss bei Unternehmen wie Amazon eine Sendung oder ein Paket vom Anfang bis zum Ende innerhalb eines einzigen Systems verfolgen. Obwohl in den letzten Jahren mehr Wert auf effektives Datenmanagement gelegt wurde, versäumen es viele führende L&T-Unternehmen (Logistik- und Transportunternehmen), einheitliche Datenstandards bei der Erfassung ihrer Daten durchzusetzen. Dies führt zu Lücken und macht es sehr schwierig, die Daten zu nutzen oder potenziell zu teilen.
„Obwohl in den letzten Jahren mehr Wert auf effektives Datenmanagement gelegt wurde, versäumen es viele führende L&T-Unternehmen, einheitliche Datenstandards bei der Erfassung ihrer Daten durchzusetzen, was zu Lücken führt und die Nutzung oder Weitergabe der Daten erheblich erschwert.“
Ein Beispiel: Beim Erfassen von Daten zu Containern oder Lkw-Ladungen gibt es noch immer keine standardisierten Maßeinheiten. Selbst innerhalb derselben Organisationen erfassen Mitarbeiter in unterschiedlichen Prozessschritten Daten oft nicht einheitlich. Einige erfassen Volumen, andere Lademeter, wieder andere Gewicht. Viele Unternehmen versäumen es auch, die Größe und Kapazität verschiedener Fahrzeugtypen zu registrieren. Diese unorganisierten Informationen sind in einem Big-Data-System nahezu nutzlos, es sei denn, sie werden einheitlich berechnet und erfasst. Ohne diese Einheitlichkeit ist eine Optimierung der Flottenauslastung zur Effizienzsteigerung praktisch unmöglich, da die Unternehmen nicht wissen, wie voll ihre Lkw-Ladungen tatsächlich sind.
Der Fortschritt wird auch durch den anhaltenden Einsatz veralteter Systeme behindert. Viele Unternehmen verlangen immer noch von ihren Mitarbeitern, Daten manuell zu notieren und einzugeben, und akzeptieren die Schätzungen der Kunden zu Gewicht und Volumen der Sendungen. Dies führt zwangsläufig zu menschlichen Fehlern.
Um diese Herausforderungen zu überwinden, müssen L&T-Unternehmen Automatisierung und die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen nutzen, um den Prozess sowohl für die Zukunft zu optimieren als auch bestehende Daten zu „bereinigen“. Dies erfordert Investitionen in mehr Technologie sowie in Datentalente. Führende E-Commerce-Unternehmen wie Amazon oder Alibaba verfügen über die Ressourcen, große Datenteams zu beschäftigen. Viele Logistikunternehmen hingegen haben Analysen bisher als Nebenprojekt behandelt und nicht als zentralen Fokus.
Das Einstellen von Datenanalysten, die Entwicklung eigener prädiktiver Optimierungstools und die Bereinigung von Daten sind jedoch langsame Prozesse, und Zeit ist ein Luxus, den Amazon nicht bietet. Eine schnellere Option für Logistikunternehmen wäre die Zusammenarbeit mit externen Anbietern, die auf KI, maschinelles Lernen und Logistik spezialisiert sind, um schneller Fortschritte zu erzielen.
3. Daten nutzen, um Lücken zu schließen
Daten sind nur dann effektiv, wenn sie die gesamte Geschichte abdecken – und momentan gibt es noch zu viele Lücken. Während ein Logistikunternehmen Daten über eine spezifische Sendung von Punkt A nach Punkt B sammeln kann, bleibt es im Unklaren über die vor- und nachgelagerten Abschnitte, die außerhalb seiner Zuständigkeit liegen. Solange Logistikunternehmen keine Möglichkeit finden, ausgewählte Teile ihrer Daten mit anderen Akteuren zu teilen, wird niemand eine umfassende Übersicht haben – außer Amazon.
Logistikunternehmen müssen zusammenarbeiten, um einen datengetriebenen Prozess auf Basis von Transparenz zu schaffen. Dies würde es ihnen ermöglichen, eine „einheitliche Wahrheit“ zu erreichen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Derzeit ist das System zur Verfolgung von Sendungen und Fracht in Europa überraschend unterentwickelt. In einem kürzlich erschienenen Artikel der Financial Times wird hervorgehoben, dass europäische Sicherheitsbeamte besorgt darüber sind, „dass es derzeit kein umfassendes System gibt, um Sendungen und Fracht durch EU-Häfen und entlang der rund 70.000 Kilometer langen Küstenlinie zu verfolgen.“
Trotz eines kürzlich veröffentlichten Berichts, der darauf hindeutet, dass bis zu die Hälfte der Fracht in der EU auf dem Seeweg transportiert wird, ist der Grad des Datenaustauschs zwischen Häfen und Logistikunternehmen sehr begrenzt. Einige der größten europäischen Häfen, wie Rotterdam, Hamburg und Antwerpen, haben zwar eigene Smart-Data-Initiativen, die Sendungen protokollieren und verfolgen, aber trotz Forderungen nach einem kohärenteren System tauschen sie immer noch keine Daten aus. Eine kürzlich durchgeführte Deloitte-Studie argumentiert, dass Seehäfen mit führenden Transport- und Logistikunternehmen aufholen müssen. Es wäre jedoch treffender zu sagen, dass beide Sektoren mit Amazon aufholen müssen.
4. Blick in die Zukunft
Während Unternehmen kaum bereit sein werden, ihre wertvollen Daten vollständig an Konkurrenten weiterzugeben, könnten sie sich wohler fühlen, ihre Daten mit einer dritten Partei zu teilen. Dies könnte eine gemeinnützige Organisation sein, die von der EU oder einer anderen Regierungsbehörde geleitet wird. Diese Organisation könnte die Daten für Forschungszwecke nutzen und aus vielen Datenquellen eine verwertbare Übersicht erstellen, ohne dabei die ursprüngliche Quelle zu nennen.
In seiner Studie „Toward a Physical Internet: meeting the global logistics sustainability grand challenge“ schlägt Benoit Montreuil die Schaffung eines „physischen Internets“ vor. Dieses basiert auf der Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und Regierung über lokale, nationale und kontinentale Grenzen hinweg. Das physische Internet ist ein globales Logistiksystem, das Produkte in standardisierten, modularen Containern so nahtlos transportiert, wie das Internet digitale Informationen überträgt.
„Unternehmen könnten sich wohler fühlen, ihre Daten mit einer dritten Partei zu teilen. Dies könnte eine gemeinnützige Organisation sein, die von der EU oder einer anderen Regierungsbehörde geleitet wird. Diese Organisation könnte die Daten für Forschungszwecke nutzen und aus vielen Datenquellen eine verwertbare Übersicht erstellen, ohne dabei die ursprüngliche Quelle zu nennen.“
Eine weitere Option wäre die kollektive Speicherung und der Austausch ausgewählter Daten in einem dezentralen Ökosystem unter Verwendung von Blockchain-Technologie. Dadurch könnten einzelne Unternehmen selbst entscheiden, welche Informationen mit wem geteilt werden. Dieses Ökosystem könnte nur vereinbarten Teilnehmern zur Verfügung stehen, nach festgelegten Regeln und im vereinbarten Format über vereinbarte Themen. Unternehmen müssten keine sensiblen Kundendaten teilen, und die Daten könnten vollständig anonymisiert werden, während gleichzeitig eine bessere Sichtbarkeit über den gesamten Prozess gewährleistet wird.
Im Rahmen der Blockchain könnten Logistikunternehmen „Smart Contracts“ mit anderen Mitgliedern ihres Datenökosystems erstellen, die regeln, wann und wie Daten verfügbar gemacht werden. Diese Smart Contracts könnten auch weitere Funktionen der „Sharing Economy“ ermöglichen, wie beispielsweise gemeinsame Flotten autonomer Lieferfahrzeuge, die von verschiedenen Logistikunternehmen in städtischen Gebieten genutzt werden, um Kosten zu senken.
Egal, ob es sich um den Austausch von Daten oder von „On-Demand“-Fahrzeugen für die letzte Meile handelt: Logistikunternehmen müssen anfangen, Brücken zu bauen, anstatt Mauern. Wenn die EU und einzelne Unternehmen nicht bald einen Weg finden, Kosten zu senken und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, könnte dies das Ende der Logistikbranche sein, wie wir sie heute kennen. Traditionelle Unternehmen können sich nur so lange auf ihren Lorbeeren ausruhen, bevor sie sich anpassen oder verschwinden. Die Uhr tickt, und mit jedem Moment, den traditionelle Unternehmen zögern, sammelt, speichert und analysiert Amazon mehr Daten – und setzt sich damit einen Schritt vor die Konkurrenz.
