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1 WHITE PAPER BIG DATA IN DER LOGISTIK

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3 INHALT EINLEITUNG HERAUSFORDERUNGEN IN DER LOGISTIKBRANCHE BIG DATA VERSTEHEN AUFBAU EINER WERTORIENTIERTEN BIG-DATA-STRATEGIE BIG DATA IN DER LOGISTIK LOGISTIK ALS DATENGELENKTES GESCHÄFT BETRIEBLICHE EFFIZIENZ KUNDENERLEBNIS NEUE GESCHÄFTSMODELLE BIG-DATA-ANALYTIK ERFOLGSFAKTOREN FÜR DIE IMPLEMENTIERUNG AUSBLICK ABBILDUNGSVERZEICHNIS

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5 EINLEITUNG SEHR GEEHRTE LESERIN, SEHR GEEHRTER LESER, Analysemethoden für Big Data sind derzeit ein viel diskutiertes Thema in der Fachpresse und zweifelsohne eine der wichtigsten aktuellen Entwicklungen im Bereich des Informationsmanagements. Im Gegensatz zu vielen anderen Themen, die die IT-Branche in der Vergangenheit bewegt haben, stehen bei der Diskussion allerdings nicht die technologischen Aspekte im Vordergrund. Natürlich werden mit den bahnbrechenden technologischen Neuerungen beeindruckende Leistungsrekorde in der Datenverarbeitung erzielt. In erster Linie geht es bei der Big-Data-Analytik jedoch darum, durch Nutzung umfangreicher Informationsbestände die Leistung von Geschäftsprozessen zu verbessern oder sogar völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Um die Bedeutung von Big Data also wirklich zu verstehen, muss man immer den konkreten geschäftlichen Kontext berücksichtigen. Unter diesem Aspekt ist die Logistikbranche ein vielversprechendes Anwendungsgebiet für Big-Data-Verfahren, da sie stark von umfangreichen Informationsflüssen abhängig ist. Eine pünktliche und richtige Lieferung kann nur sichergestellt werden, wenn jeder einzelnen Warensendung die entsprechenden Daten vorausgehen. Bei der weltweiten Verfolgung von Waren vom Ursprungsort bis zum Ziel entstehen riesige Datenmengen, die vielfältige, wertvolle Anwendungsmöglichkeiten für Big Data mit sich bringen. T-Systems ist stolz, mit diesem Dokument eine umfassende Analyse von Big-Data-Anwendungen entlang der Logistikwertschöpfungskette präsentieren zu können. Wir beschreiben eine Reihe von Anwendungsfällen, mit deren Hilfe sich die Effizienz des Logistikbetriebs oder die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden verbessern lassen. Außerdem erfahren Logistikanbieter, wie sie von ihren eigenen Informationsbeständen profitieren und innovative Geschäftsmodelle einsetzen können. Beispiele erfolgreicher Anwendungen aus der Praxis zeigen, was Big Data in modernen Logistikumgebungen bewirken kann. Alles in allem gibt diese Studie Logistikanbietern ein Werkzeug an die Hand, das sie in ihrer Entwicklung zu einem datengelenkten Unternehmen unterstützt. Sie wurde zusammen mit der Abteilung Solutions & Innovation der Deutschen Post DHL und mit Fachleuten von Detecon Consulting entwickelt. Im Forschungsteam arbeiteten hochkarätige Experten aus der Logistikbranche und aus dem Informationsmanagement zusammen. Nehmen Sie sich ein wenig Zeit und entdecken Sie, wie die Big-Data- Analytik die Spielregeln in der Logistikbranche nachhaltig verändern kann. Eine spannende Lektüre wünscht Ihnen: Dr. Stefan Keh, Industry Leader Travel, Transport & Logistics 5

6 HERAUSFORDERUNGEN IN DER LOGISTIKBRANCHE Die Welt verändert sich immer schneller. Das rasante Wirtschaftswachstum lässt in der Geschäftswelt rund um den Globus völlig neue Netzwerke und Warenströme entstehen. Unter dem Druck des globalen Wettbewerbs konzentrieren sich Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen und reduzieren ihre eigene vertikale Integration. Parallel dazu werden für bestimmte Produkte Varianten entwickelt, um die regionale Nachfrage zu befriedigen, und gleichzeitig verkürzen sich die Lebenszyklen der Produkte. Diese Entwicklungen verursachen in den globalen Lieferketten eine noch nie da gewesene Komplexität und Dynamik. Die Nachfrage nach anspruchsvollen Dienstleistungen wie Just-in-Time-Lieferung, Lieferung am selben Tag und dynamische Routenplanung steigt stetig. In vielen vertikalen Segmenten entscheidet die Qualität der Logistik über Wettbewerbsfähigkeit und Markterfolg. Um mit den immer neuen Anforderungen Schritt halten zu können, müssen Logistikanbieter ständig eine Vielzahl von Herausforderungen meistern, die sich durch politische, wirtschaftliche und demografische Entwicklungen ergeben. STADTBEVÖLKERUNG NACH GEOGRAFISCHER REGION PROZENTSATZ DER GESAMTBEVÖLKERUNG [%] Verstädterung Über die Hälfte der Weltbevölkerung lebt bereits in städtischen Gebieten. Hochrechnungen deuten darauf hin, dass sich in vielen Regionen in den kommenden Jahrzehnten das Wachstum der Megacities fortsetzen wird (siehe Abbildung 1). In diesen Gebieten wird die Lieferdichte stark ansteigen, genauso wie die Verkehrsdichte und die Häufigkeit von Staus. Logistikanbieter müssen ihre Prozesse anpassen, um die Lieferungen weiterhin pünktlich zustellen zu können. Um mit dem Wachstum der Stadtbevölkerung Schritt zu halten, sind innovative Lösungen für die letzte Meile und eine durch Echtzeitsteuerung optimierte Lieferleistung erforderlich Nordamerika Südamerika, Karibik Europa Ozeanie Asien Afrika ABB. 1, Quelle: World Urbanization Prospects, the 2011 Revision, United Nations Department of Economic and Social Affairs, 2012; siehe Analytical-Figures/Fig_1.htm. Mit dem Wachstum der Megacities wird die Bevölkerungsdichte in abgelegenen Gebieten entsprechend sinken. Als Folge daraus verteuert sich der Unterhalt eines dedizierten Liefernetzwerks in ländlichen Gebieten, da die Kosten pro Lieferung steigen. Um ihre Gewinnspannen zu sichern, müssen sich Logistikanbieter mit Partnern zusammenschließen. Gemeinsame Netzwerke und Kooperation bei der Zustellung auf der letzten Meile könnten bei Unternehmen der KEP-Branche (Kurier, Express, Paket) gängige Praxis werden. 6

7 Volatilität Sich ändernde wirtschaftliche Bedingungen sind der neue Normalzustand. Der fortwährende Umbau der Betriebsmodelle ist für Unternehmen angesichts wechselnder Nachfrage, neuer Mitbewerber, zu ersetzender Produkte, knapper Ressourcen sowie politischer und sozialer Entwicklungen zwingend erforderlich. In dem Maß, wie der Umfang und die geografische Reichweite von wichtigen wirtschaftlichen Veränderungen zunimmt, müssen weltweit agierende Unternehmen auf die Impulse aus dem volatilen Geschäftsumfeld reagieren und häufig ihre Produktion erhöhen oder zurückfahren. In der Folge erleben Logistikanbieter eine hohe Fluktuation bei der Nachfrage nach Transportdienstleistungen. Die untenstehende Abbildung zeigt, dass nach einer langen Phase stetigen Wachstums die Nachfrage nach Frachtkapazität in den letzten Jahren praktisch unvorhersehbar geworden ist. EU-27 FRACHTTRANSPORTLEISTUNG NACH MODALITÄT Kundenerwartungen Aktuelle Untersuchungen zu Logistiktrends zeigen, dass Marktteilnehmer ihre Anstrengungen verstärkt darauf konzentrieren, die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen. Über verschiedene Unternehmenskategorien hinweg nannten Führungskräfte den Punkt Kundenerwartungen erfüllen als ihre höchste Priorität (siehe untenstehende Abbildung). Warum werden die Kundenerwartungen in der Logistik schlussendlich wichtig? Die Gründe dafür sind an beiden Enden der Lieferkette zu finden. Am Verbraucherende steht die höhere Nachfrage nach flexiblen Lieferoptionen, wie Abholung, standortabhängiger Auslieferung oder Lieferung am selben Tag. Ein schlechter Lieferservice kann Verbraucher sogar zum Wechsel des Online-Händlers veranlassen. Mit der stetig steigenden Menge von online bestellten und direkt an den Verbraucher gelieferten Waren erhöht sich der Einfluss auf der Empfängerseite, den die Logistikanbieter berücksichtigen müssen. Gleichzeitig steigen am anderen Ende der Kette die Erwartungen von Herstellern und Einzelhändlern an die Leistung und Agilität der Logistikdienstleistungen. Angetrieben von der Entwicklung einer globalen Wirtschaft bedienen Unternehmen vermehrt regionale Märkte und erhalten Zulieferungen aus einer größeren Zahl unterschiedlicher Länder. Dies führt zu einer wachsenden Komplexität der Lieferkettensysteme bei unverändert engen Lieferzeiträumen. Zusätzlich beanspruchen branchenspezifische Funktionen, wie Sendungsverfolgung in Echtzeit, Kühlkettenmanagement und Regalauffüllung, die Fähigkeiten der Logistikanbieter bis an die Belastungsgrenze Straße Seeweg ABB. 2, Quelle: EU Transport in Figures Statistical Pocketbook 2013, European Commission, Für eine ständige Anpassung an die sich ändernde Nachfrage sowohl in Bezug auf die Menge als auch auf die Qualität müssen Logistikanbieter ihre Strategie und ihre betrieblichen Fähigkeiten verbessern. Einerseits ist eine atmende Infrastruktur erforderlich, durch die Netzwerkkapazität und Serviceleistung schnell angepasst werden können. Andererseits müssen Verfahren zur umfassenden Vorhersage von Markt- und Lieferkettendynamik eingerichtet werden, um sich frühzeitig auf bevorstehende Änderungen der wirtschaftlichen Bedingungen einstellen zu können. ZIELE IN DER LOGISTIK MIT DER HÖCHSTEN PRIORITÄT (IN PROZENT) [%] kundenerwartungen erfüllen pünktliche lieferung grüne logistik lieferzeit innovation corporate social responsibility logistikkosten logistikqualität planungsflexibilität ABB. 3, Quelle: Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management, S. 16, BVL International,

8 Fragmentierung und Komplexität Viele Logistikbereiche, wie Straßentransport und Lieferkettenlösungen, sind durch stark fragmentierte Märkte gekennzeichnet. Die Mehrzahl der Marktteilnehmer verfügt über einen relativ kleinen Marktanteil und ist entweder auf geografische Gebiete oder vertikale Segmente beschränkt. Untervergabe und Zusammenarbeit werden genutzt, jedoch sind Standardisierung und geschäftliche Interoperabilität nur gering entwickelt. Tatsächlich agieren viele Anbieter in einer branchen- oder ortsspezifischen Nische. Im Gegensatz dazu zwingt die Globalisierung viele Logistikkunden, mehr Märkte mit mehr Produktvarianten über verschiedene Vertriebskanäle zu bedienen und dadurch die Komplexität ihres Betriebsmodells zu erhöhen. Damit werden auch die Anforderungen an die Logistikdienstleistungen in Bezug auf Anpassungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Lokalisierung höher. Weltweit wird der Ruf nach Nachhaltigkeit lauter und damit auch die öffentliche Regulierung und das Risikomanagement anspruchsvoller weitere Komplexitätstreiber. Wie können Logistikanbieter den Spagat zwischen der Fragmentierung ihrer eigenen Marktlandschaft und der steigenden Komplexität der nachgefragten Dienstleistungen bewältigen? Eine mögliche Lösung bietet das Konzept der intelligenten Geschäftsnetzwerke, so genannte Smart Business Networks1. Im Mittelpunkt steht dabei die Fähigkeit, ein Betriebsmodell schnell umzustellen, indem Transaktionen und Ressourcen mehrerer Geschäftspartner kombiniert werden (siehe untenstehende Abbildung). Der Unterschied zwischen einem Smart Business Network und einer bloßen Partnerschaft besteht in der Fähigkeit, diese Änderung schnell und kosteneffizient durchzuführen. Die schnelle Verbindung einander ergänzender Geschäftsfunktionen aus verschiedenen Unternehmen erfordert jedoch Transparenz, Standardisierung und Interoperabilität. Für ihren langfristigen Erfolg am Markt müssen Logistikanbieter ein vernetztes Geschäftsbetriebssystem als Plattform entwickeln und einführen, um darüber Geschäftsprozesse zu verbinden und neue modulare Dienstleistungen zu entwickeln. ORCHESTRIERUNG EINES BUSINESS NETWORK geschäftsebene vernetztes geschäftsbetriebssystem transaktionsebene erzeuger spediteur agent einzelhandel zusteller bank versicherer endkunde rfid-daten scanning-daten rfid-daten scanning-daten inlandstransport physische ebene logistik und produktion erzeuger seetransport strassentransport verteilung terminal ABB. 4, Quelle: Detecon. seetransport 1) Smart Business Networks, P. Vervest, E. van Heck et. al. (Herausgeber), Springer,

9 Logistik und Big Data eine ideale Kombination Größere LKWs oder schnellere Züge sind offensichtlich keine Hilfe bei den oben beschriebenen Herausforderungen. Stattdessen sind Transparenz, Weitblick und Reaktionsfähigkeit die Schlüsselfähigkeiten, um den Wandel einer ganzen Branche erfolgreich zu bewältigen. In dieser Hinsicht ist der Logistiksektor ideal dafür geeignet, von den technischen und methodischen Fortschritten der Big-Data-Analytik zu profitieren. Das Wort Logistik kommt aus dem Altgriechischen und bedeutet praktische Arithmetik 2 ein deutlicher Hinweis darauf, dass das Datenverständnis von Anfang an ein wichtiger Gesichtspunkt dieser Disziplin war. Heute steuern Logistikanbieter riesige Warenströme und erzeugen gleichzeitig immense Datenmengen. Jeden Tag werden für den effizienten Betrieb des globalen Liefernetzwerks eines Anbieters für Millionen von Lieferungen Ursprungsort, Ziel, Größe, Gewicht, Inhalt und Standort verfolgt. Wird damit der Wert dieses unerschöpflichen Datenstroms bereits voll genutzt? Vermutlich nicht. AKTUELLE UND GEPLANTE INVESTITIONSBEREICHE FÜR BIG- DATA-TECHNOLOGIEN soziale netzwerke (intern, b2b) geschäftsanalyseplattform als service netzwerkneuplanung sw/systeme management von produktlebenszyklen Heute Fünf Jahre ABB. 5, Quelle: Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management, S. 51, BVL International, [%] Mit hoher Wahrscheinlichkeit gibt es ein riesiges unerschlossenes Potenzial zur Ressourcenoptimierung, Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Darüber hinaus könnte die Integration der Datenströme aus den Lieferketten unterschiedlicher Logistikanbieter die derzeitige Fragmentierung des Markts überwinden und leistungsfähige, kooperative Dienstleistungen ermöglichen. Viele Marktteilnehmer erkennen in Big Data eine wegweisende Entwicklung für die Logistikbranche. In einer aktuellen Studie zu Trends im Supply Chain Management gaben 60% der Teilnehmer an, dass sie innerhalb der nächsten fünf Jahre in Analysemethoden für Big Data investieren wollen3 (siehe Abbildung 5). Die Suche nach dem Wettbewerbsvorteil beginnt jedoch mit der Identifikation von geeigneten Anwendungsfällen für Big Data. In diesem Dokument werden wir zunächst die Große Unbekannte, die die Big-Data-Analytik für viele noch ist, greifbar machen und anschließend ihren Nutzen untersuchen. Danach besprechen wir eine Reihe von Anwendungsfällen, die speziell auf die Logistikbranche abzielen. 2) Definition and development, Logistik Baden-Württemberg, siehe de/definition.411+m ab0.0.html, (Stand: 23. Okt. 2013). 3) Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management, BVL International,

10 BIG DATA VERSTEHEN Der nachhaltige Erfolg führender Internet-Unternehmen, wie Amazon, Google und Facebook, hat gezeigt, dass es in der komplett vernetzten Welt von heute einen vierten Produktionsfaktor gibt. Neben Ressourcen, Arbeit und Kapital sind Daten das neue Alleinstellungsmerkmal. Im Interesse kluger Geschäftsentscheidungen bemühen sich Unternehmen aus allen vertikalen Sektoren, Bauchgefühl durch fundierte, datenbasierte Erkenntnisse zu ersetzen. Was in der Wirtschaftswelt von gestern das Erdöl war, sind heute die Daten. Sie entscheiden über den Erfolg eines Unternehmens ganz gleich, ob es sich um Umsatzprognosen, Kundenpräferenzen für eine bestimmtes Produkt oder den Schichtplan für den Folgemonat handelt. Doch wie eine reichhaltige Erdölquelle wollen auch wertvolle Informationen erst gefunden sein und setzen eine gründliche Recherche voraus. Die Suche nach aussagekräftigen Informationen wird durch die rasant anwachsenden Datenbestände firmenintern und im öffentlichen Internet immer komplizierter. Durch die sozialen Medien, den allerorts verfügbaren Netzwerkzugang und eine ständig wachsende Zahl von vernetzten Smart-Mobilgeräten gibt es schon seit 2008 mehr verfügbare digitale Informationseinheiten4 als Sterne im Universum 5. Das digitale Universum erlebt derzeit alle zwei Jahre eine Verdopplung seines Datenvolumens6 (siehe untenstehende Abbildung). EXPONENTIELLES WACHSTUM: DATENVOLUMEN STEIGT VON 2010 BIS 2020 UM DEN FAKTOR 50 (Exabytes) ABB. 6, Quelle: IDC's Digital Unsiverse Study by EMC, Dezember ,000 30,000 20,000 10,000 Zusätzlich zum exponentiellen Mengenwachstum haben sich zwei weitere Dateneigenschaften deutlich geändert. Erstens stammen die meisten neu erzeugten Daten von Kamerabildern, Video- und Überwachungsaufzeichnungen, Blog-Einträgen, Forendiskussionen und Katalogen des Internethandels. All diese unstrukturierten Datenquellen tragen zu einer wesentlich größeren Vielfalt an Datenarten bei. Zweitens kommt durch den massiven Einsatz von vernetzten Geräten, wie Autos, Smartphones, RFID-Lesern, Webcams und Sensornetzwerken, eine riesige Zahl von autonomen Datenquellen hinzu. Diese Geräte, die fortwährend ohne menschliches Zutun Datenströme erzeugen, erhöhen die Geschwindigkeit der Erfassung und Verarbeitung von Daten. Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt ist das schon Big Data? In der Literatur wird mit diesen Merkmalen (die 3Vs, nach den englischen Begriffen volume, velocity, variety ) oft die Big-Data-Analytik charakterisiert. Wir sind jedoch der Meinung, dass der Begriff für Unternehmen noch mehr Potenzial birgt, um Informationen als Produktionsfaktor zu nutzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Der Weg zum datengelenkten Unternehmen Als die Otto Einzelhandelsgruppe damit begann, die Genauigkeit ihrer Verkaufsprognosen zu optimieren7, war das Unternehmen bereits in der Lage, täglich Millionen von Datensätzen aus dem elektronischen Handel zu verarbeiten. Daher war die schnelle Bearbeitung einer riesigen Zahl von Online-Bestellungen nicht das Hauptproblem. Stattdessen war die wichtigste Frage für die Otto Gruppe auf dem Weg zu einer deutlichen Verringerung überschüssiger Lagerbestände mithilfe vorausschauender Analysen: Welchen Zusatznutzen hat die vorhandene Datenmenge und wie können wir davon profitieren? Während Verbraucher daran gewöhnt sind, sich bei Entscheidungen des täglichen Lebens, wie Einkaufen, Routenplanung oder Restaurantsuche, von Informationen lenken zu lassen, hinken Unternehmen in dieser Hinsicht noch hinterher. Unternehmen müssen vor allem ihre Einstellung zur Art der Datennutzung ändern, wenn sie Daten als Asset nutzen möchten. In der Vergangenheit wurden Analysemethoden eingesetzt, um bereits getroffene Entscheidungen zu bestätigen. Aktuell findet ein Umdenken statt, das auf eine vorausschauende oder prädiktive Datenanalyse abzielt. Sie soll neue Erkenntnisse und bessere Antworten liefern. Diese neue Sichtweise setzt auch eine neue Qualität des Experimentierens, der Kooperation und der Transparenz im ganzen Unternehmen voraus. 4) d. h. Bits, die kleinste digitale Informationseinheit. 5) The Diverse and Exploding Digital Universe, IDC, ) The Digital Universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East, IDC, Dezember ) Siehe: (Stand: 13. Nov. 2013). 10

11 Die zweite Voraussetzung dafür, ein datengelenktes Unternehmen zu werden, besteht im Aufbau bestimmter Kenntnisse im Bereich der Datenwissenschaft. Dazu gehören Kompetenzen in einem breiten Spektrum analytischer Verfahren sowie ein umfassendes Geschäftsverständnis. Schließlich sind neue technische Ansätze erforderlich, um Informationen detaillierter und schneller auszuwerten. Wegweisende Paradigmen der Datenverarbeitung, wie im Arbeitsspeicher residente ( In-Memory"-) Datenbanken oder Berechnungsmodelle mit verzögerter Konsistenz (eventually consistent), versprechen eine wirtschaftlich tragbare Lösung für Analyseprobleme bei großen Datenmengen. Lassen Sie uns zum eingangs verwendeten Vergleich mit dem Erdöl zurückkommen: Jedes einzelne Unternehmen verfügt bereits über zahlreiche Bohrstellen, aber was sie zunächst daraus gewinnen, ist Rohöl. Erst nach der entsprechenden Veredelung können die Rohdaten gewinnbringend genutzt werden. Schlussendlich umfasst Big-Data-Analytik die Einstellung, die Kenntnisse und die Technologie, die ein Unternehmen benötigt, um eine Datenraffinerie zu werden und Mehrwert aus seinen eigenen Informationsbeständen zu generieren. AUFBAU EINER WERTORIENTIERTEN BIG-DATA- STRATEGIE Die meisten Unternehmen und Organisationen verfolgen das strategische Ziel, besser vom Wert der eigenen Informationsbestände zu profitieren. Abgesehen von den führenden Internetfirmen, die bereits erfolgreich datengelenkte Geschäftsmodelle eingeführt haben, befinden sich die Unternehmen in anderen vertikalen Segmenten in einer frühen Phase, in der sie untersuchen, wie sie Nutzen aus ihrem wachsenden Datenbestand ziehen können. Laut einer aktuellen Untersuchung8 betrachten bisher nur 14% der europäischen Unternehmen Big-Data-Analytik als Teil ihrer strategischen Planung. Andererseits erwartet fast die Hälfte der Teilnehmer ein Anwachsen der Datenmenge in ihrer Organisation um mehr als 25% pro Jahr. BIG DATA ALS STRATEGIEZIEL EUROPÄISCHER UNTERNEHMEN hat ihr unternehmen eine strategie für festgelegt? nein geplant ja ABB. 7, Quelle: Big Data Survey Europe, BARC, Februar 2013, S.17, Statistics from BARC study, n = [%] 75 Wertdimensionen von Big Data Unternehmen, die Big Data zum Bestandteil ihrer Geschäftsstrategie machen, haben sich mit der Frage beschäftigt, in welchen Bereichen Big Data zur Wertschöpfung beiträgt. Wirkt es sich umsatz- oder gewinnsteigernd aus oder hat es nicht-finanziellen Nutzen? Von einem wertorientierten Gesichtspunkt aus betrachtet schlägt sich die Big-Data-Analytik in drei Dimensionen nieder (siehe untenstehende Abbildung). Die erste und offensichtlichste ist die betriebliche Effizienz. Dabei werden Daten für verbesserte Entscheidungsfindung, Optimierung des Ressourcenverbrauchs und Verbesserung der Prozessqualität und -leistung eingesetzt. Für diese Zwecke wurde die automatische Datenverarbeitung auch bisher schon genutzt. Jetzt stehen aber verbesserte Möglichkeiten zur Verfügung. Bei der zweiten Wertdimension, dem Kundenerlebnis, soll die Kundenloyalität gesteigert sowie eine genaue Kundensegmentierung und ein verbesserter Kundenservice ermöglicht werden. Durch Erfassen der riesigen Datenmengen des öffentlichen Internets katapultiert Big Data CRM-Techniken auf die nächste Entwicklungsstufe. Und schließlich ermöglicht Big Data neue Geschäftsmodelle, um Ertragsströme aus bestehenden Produkten zu ergänzen oder durch völlig neue (Daten-) Produkte zusätzliche Ertragsströme zu schaffen. WERTDIMENSIONEN FÜR BIG-DATA-ANWENDUNGSFÄLLE betriebliche effizienz Datennutzung für: Bessere Transparenz Optimierung des Ressourceneinsatzes Verbesserung von Prozessqualität und -leistung ABB. 8, Quelle: DPDHL/Detecon. kundenerlebnis Datenerschließung für: Verbesserung von Kundenloyalität und -bindung Präzise Kundensegmentierung und -ansprache Optimierung von Kundenkommunikation und Service neue geschäftsmodelle Profitieren von Daten durch: Umsatzsteigerung aus bestehenden Ertragsströmen Erschließen neuer Ertragsströme durch völlig neue (Daten-) Produkte Je nach den geschäftlichen Prioritäten kann sich die Identifikation und Ausarbeitung von Anwendungsfällen für Big Data an den obigen Wertdimensionen orientieren. Für alle drei Dimensionen werden im folgenden Kapitel speziell auf die Logistikbranche ausgerichtete Anwendungen von Big Data untersucht. 8) Big Data Survey Europe, BARC-Institute, Februar

12 BIG DATA IN DER LOGISTIK Unternehmen lernen in zunehmendem Maße, aus großen Datenmengen Wettbewerbsvorteile zu ziehen. Herausragende Beispiele für die Nutzung brachliegender Datenquellen sind genaue Vorhersagen der Marktnachfrage, die radikale Individualisierung von Dienstleistungen und völlig neue Geschäftsmodelle. Da aktuelle Best Practices viele vertikale Märkte betreffen, ist davon auszugehen, dass Big Data auch für die Logistikbranche ein bahnbrechender Trend werden wird. Die Anwendung der Big-Data-Analytik erschließt sich allerdings nicht sofort. Um wertsteigernde Anwendungsfälle zu finden, müssen zuerst die Besonderheiten des Logistikgeschäfts genau untersucht werden. LOGISTIK ALS DATENGELENKTES GESCHÄFT Ein Einstieg in die Diskussion der Big-Data-Anwendung in der Logistik ergibt sich durch einen Blick darauf, wie in der Logistik Informationen erzeugt und genutzt werden. Welche Gebiete sind stark von Daten abhängig? Wo lassen sich beispiellos detaillierte oder genaue Daten generieren? Die Antwort auf diese Fragen beleuchtet branchenspezifische Bereiche, in denen intelligente Datennutzung Effizienz in neuer Größenordnung oder einzigartiges Ertragspotenzial freisetzen kann. Fünf besondere Merkmale der Logistikbranche machen die Big-Data- Analytik zu einem wirksamen Instrument zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. IM FOKUS: INTELLIGENT NEWS DISCOVERY Unternehmen aus allen Branchen haben riesige, unstrukturierte Datenmengen, für deren nutzbringenden Einsatz es ein enormes Potenzial gibt. Tag für Tag werden Datenmengen im Petabyte-Bereich generiert. Intelligent News Discovery von T-Systems ist eine plattformbasierte Big-Data-Lösung, mit der Sie Medienbestände schnell und einfach finden, indizieren und auswerten können. Wer mehr weiß, kann besser entscheiden. Auswertung von bis zu zwei Milliarden Webseiten und Videos pro Tag, ohne eigene IT-Leistung Indizierung und semantische Analyse von bisher ungenutzten Informationen aus Audio- und Videomaterial Basierend auf themenbezogenen Benutzerabfragen können inhaltlich relevante Abschnitte in den indizierten Daten gefunden und sofort genutzt werden. 1. Optimierung des Kernbereichs Einzeln betrachtet erscheinen die meisten Logistikdienstleistungen nicht besonders komplex. Aus funktionaler Sicht erfordert die Aufgabe, 6 ein Paket vom Ursprungsort zum Ziel zu befördern, nicht viel Planung. Die Komplexität ergibt sich aus der enormen Anzahl von Lieferungen und Bestimmungsorten, den vorgegebenen Laufzeiten und der begrenzten Ressourcenverfügbarkeit. Vor diesem Hintergrund stellt die Optimierung von Lieferzeit, Ressourcennutzung, geografischer Abdeckung usw. eine typische Herausforderung für große Logistikunternehmen dar. Wie gut kann Optimierung aber ohne Daten sein? Die Verfügbarkeit von Informationen über Nutzlast, Menge, Größe, Standort, Ziel und vieles mehr ist von grundsätzlicher Bedeutung für die Gewährleistung von Effizienz und Servicequalität in einem Transportnetzwerk. Je früher diese Informationen verfügbar sind und je genauer sie sind, desto besser sind die Ergebnisse der Optimierung. Daher eröffnet die starke Abhängigkeit der Logistikunternehmen von zeitnahen und präzisen Informationen ein wichtiges Anwendungsfeld für Big Data. Fortschrittliche, prädiktive Methoden und Ereignisverarbeitung in Echtzeit versprechen eine neue Qualität der Kapazitätsprognose und Ressourcensteuerung. 2. Reale Güter, direkter Kundenkontakt In vielen vertikal orientierten Branchen ist der direkte Kontakt zum Kunden der Standardisierung und Kosteneffizienz zum Opfer gefallen. Reiseunternehmen, Banken und alle Arten von Handelsfirmen nutzen vermehrt indirekte Wege der Kundenkommunikation, hauptsächlich das Internet und Portale für Mobilgeräte. Diese Umstellung hat zweifellos die direkten Vertriebskosten und die Kosten für den Kundendienst gesenkt. Gleichzeitig geht damit aber auch der Verzicht auf die Chancen einher, die sich aus einem persönlichen Kundenkontakt ergeben. Anders als die Buchung von Flügen oder Banküberweisungen erfordert der Transport von realen Gütern bei Abholung und Lieferung persönliche Kommunikation. Abgesehen von einigen Automatisierungsbestrebungen, hauptsächlich bei der Paketauslieferung, behalten Logistikanbieter meist den persönlichen Kontakt mit ihrem Kundenstamm bei. Global betrachtet schaffen Millionen von Kundenkontakten täglich einen bidirektionalen Kommunikationsweg für Marktforschung, Produkt-Feedback und sogar demografische Daten. Big-Data-Konzepte bieten flexible Analysemethoden und ergänzende Datenwerte aus öffentlichen Internetquellen. Damit werden wertvolle Einblicke in die Kundenstimmung und die Produktqualität gewonnen. 9 12

13 Synchronisiert mit dem Geschäft des Kunden Die globale Ausweitung der Märkte und 1 der Lieferketten nimmt weiter zu damit steigt die 9 3 Bedeutung von Logistikdienstleistungen als 6 kritischer Faktor in den Betriebsabläufen eines Unternehmens. Moderne Logistiklösungen sind für spezielle Kundenanforderungen maßgeschneidert und fügen sich nahtlos in die Produktions- und Vertriebsprozesse der verschiedenen Branchen ein. Insgesamt sind Logistikanbieter durch die enge Integration in das Kundengeschäft eingehend mit einzelnen Firmen, vertikalen Segmenten und regionalen Märkten vertraut und sind damit ausgezeichnet für die Beratung ihrer Geschäftskunden positioniert. Die Anwendung analytischer Methoden zeigt Risiken der Lieferkette auf und bietet Hilfe, wenn Störungen auftreten. 4. Ein Netzwerk aus Informationen Ein besonders wertvoller 1 Vermögenswert von Logistikanbietern ist der Betrieb eines Transport- 9 3 und Liefernetzwerks. Diese hochgradig optimierte 6 Infrastruktur, über die ununterbrochen Waren in die ganze Welt transportiert werden, ist gleichzeitig eine hochauflösende Datenquelle. Zusätzlich zur Nutzung der Daten für die Optimierung des Netzwerks selbst (siehe Optimierung des Kernbereichs oben) können diese auch wertvolle Erkenntnisse für Dritte liefern. Auf abstrahierter, makroskopischer Ebene wurden Logistikdaten schon in der Vergangenheit als wirtschaftliche Indikatoren genutzt. Mit der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Big- Data-Analytik können jetzt Beobachtungen auf mikroökonomischer Basis erfolgen. Eine detaillierte Analyse und Segmentierung des weltweiten Warenstroms ist für jedes Unternehmen ein überaus nützliches Instrument, mit dem die Entwicklung von Trends und geänderte Bedingungen für jeden gewünschten Markt erkannt werden können. 5. Globale Abdeckung, Präsenz vor Ort Die Notwendigkeit eines dezentralen Betriebs ist ein weiteres Merkmal, das die Logistik von vielen 3 anderen Branchen unterscheidet. Nur mit einer Präsenz vor Ort können Kunden am Anfangsund Endpunkt einer langen Lieferkette bedient werden. Daher betreiben viele Logistikanbieter eine Fahrzeugflotte, die flächendeckend im Land unterwegs ist, um die verschiedenen Warensendungen abzuholen, zu transportieren und auszuliefern. Warum nicht die Abholung einer Lieferung zur gleichzeitigen Erfassung von Daten nutzen? Die automatische Sammlung und Auswertung von örtlichen Informationen entlang der Transportwege kann wertvolle statistische Detaileinblicke in Bezug auf Demografie, Umwelt und Verkehr bieten. Google hat mit seinem Street View -Dienst ein erfolgreiches Geschäftsmodell für das Angebot örtlicher Bildaufnahmen geschaffen. Die Beschaffung dieser Daten erforderte jedoch spezialisierte Fahrzeuge, die jeden einzelnen Standort anfahren mussten. Globale Logistikanbieter haben praktisch ohne Zusatzkosten die Möglichkeit, ortsspezifische Daten zu erfassen und gewinnbringend zu nutzen. Die oben beschriebenen fünf Unterscheidungsmerkmale helfen, Anwendungsfelder für Big Data zu identifizieren, da sie den Weg zu den ganz besonderen Informationswerten eines Logistikanbieters aufzeigen. Der nächste Schritt besteht in der Beschreibung bestimmter Anwendungsfälle, die den Wert der Informationen nutzen und zur betrieblichen Effizienz, zum Kundenerlebnis oder zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle beitragen. IM FOKUS: INTELLIGENTE HAFENLOGISTIK Die intelligente Bereitstellung innovativer IT-Lösungen am Hamburger Hafen trägt zu einer Verbesserung der Gesamtheit der Betriebsabläufe bei. Dank Echtzeit-Überblick über die Verkehrslage vor Ort und auf den Autobahnzubringern, der digitalen Verteilung von Frachtdokumenten und weiterer Dienstleistungen gibt es weniger Haltezeiten und unproduktive Fahrten für LKWs. Dies ermöglicht Kosteneinsparungen für alle Beteiligten. Außerdem ist der Hafen jetzt durch effizientere Prozesse und trotz räumlicher Beschränkungen für die Bewältigung des prognostizierten Zuwachses bei der Containerumladung gut aufgestellt. (siehe auch: "Telematic One" auf S. 18) 13

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16 BETRIEBLICHE EFFIZIENZ Ein unkompliziertes Einsatzgebiet für die Big-Data-Analytik in einer Geschäftsumgebung ist die Steigerung der betrieblichen Effizienz. Seit jeher ist die Beschleunigung von Geschäftsprozessen ein klassisches Anwendungsgebiet der IT. Hier kann die Big-Data-Analytik als Turbo ihr volles Potenzial entfalten. Optimierung der letzten Meile Ein Engpass für das Erreichen hoher betrieblicher Effizienz liegt bei Verteilernetzwerken auf der letzten Meile 9. Dieser letzte Abschnitt in einer Lieferkette ist oft der teuerste. Daher ist die Optimierung der letzten Meile zur Reduzierung der Produktionskosten eine vielversprechende Anwendungsmöglichkeit für Big-Data-Methoden. Zwei grundlegende Ansätze machen Daten zu einem leistungsfähigen Instrument für die Effizienzsteigerung auf der letzten Meile. Der erste Ansatz ist eher evolutionärer Natur: Ein riesiger Informationsstrom wird ausgewertet, um die Leistung einer konventionellen Lieferflotte weiter zu optimieren. Dies wird hauptsächlich durch eine Optimierung der Lieferwege in Echtzeit erreicht. Der zweite Ansatz ist radikaler: Er nutzt die Datenverarbeitung zur Steuerung eines völlig neuen Liefermodells für die letzte Meile. Dabei werden externe Transportkapazitäten gebündelt, um dedizierte Ressourcen unter Einsatz einer skalierbaren, bestehenden Belegschaft zu ersetzen. Anwendungsfall 1: Routenoptimierung in Echtzeit Das Problem des Handlungsreisenden wurde vor ungefähr 80 Jahren formuliert, aber es stellt immer noch die größte Herausforderung für die Lieferung auf der letzten Meile dar. Die Routenoptimierung auf der letzten Meile hat eine Zeitersparnis beim Lieferprozess zum Ziel. Die schnelle Verarbeitung von Echtzeit-Informationen kann dieses Ziel auf verschiedene Weise unterstützen. Durch eine dynamische Berechnung der optimalen Lieferfolge, die jeweils während des Be- und Entladens des Lieferfahrzeugs stattfindet und bei der die einzelnen Objekte über Sensoren und Codes erfasst werden, entfällt für die Mitarbeiter die Aufgabe, die Lieferfolge manuell festzulegen. Unterwegs werden Telematikdatenbanken abgefragt, um Lieferwege automatisch den aktuellen Verkehrsbedingungen anzupassen. Schließlich berücksichtigt die intelligente Routenplanung noch die von den Empfängern veröffentlichten Informationen zu Anwesenheit und Standort, um erfolglose Zustellversuche zu vermeiden. Die Lieferfolge wird also für jedes einzelne Lieferfahrzeug fortlaufend unter Berücksichtigung geografischer und umweltspezifischer Faktoren sowie des Empfängerstatus angepasst. Wo kommt hier Big Data ins Spiel? Die Ausführung kombinatorischer Optimierungsverfahren, die ihre Informationen von korrelierten Ereignisströmen in Echtzeit erhalten, ist Voraussetzung für die dynamische Umleitung von Fahrzeugen unterwegs. Das Ergebnis führt zur sofortigen Aktualisierung der Wegbeschreibung im Navigationssystem des Fahrzeugs und leitet den Mitarbeiter zum am nächsten gelegenen und damit günstigsten Auslieferungsort. IM FOKUS: CONNECTED CAR VERKEHR UND DIAGNOSE Connected Car von T-Systems ist eine plattformbasierte Big-Data- Lösung mit Mehrwertdiensten, die neue Möglichkeiten für Autobesitzer und Firmen mit großem Fuhrpark eröffnet. Die Daten werden in der Big-Data-Cloud verarbeitet und gespeichert. Datenerfassung, z. B. Diagnosedaten und Sensorinformationen (Umgebungstemperatur, Regensensor, Nebelleuchte, Position, Geschwindigkeit usw.) Zusatzinformationen, etwa über Baustellen, örtliche Wetterberichte und Gefahrenwarnungen, verbessern die Fahrsituation und ermöglichen eine Anpassung der Lieferwege. Anwendungsfall 2: Konsolidierte Abholung und Lieferung Die gemeinsame Nutzung von Infrastruktur, die nicht zur Differenzierung einer Dienstleistung beiträgt, ist zu einem wichtigen Hebel für die Verbesserung der geschäftlichen Effizienz geworden. Telekommunikationsoder Eisenbahnnetze werden von einer Reihe von Marktteilnehmern, die darüber ihre eigenen Dienstleistungen anbieten, gemeinsam genutzt. Das Konzept Wirtschaftlichkeit durch gemeinsame Nutzung kann, angewandt auf ein Verteilernetzwerk, deutliche Effizienzsteigerungen auf der letzten Meile schaffen. Die Idee ist einfach: Nicht ausgelastete Transportkapazitäten, etwa von Taxis, öffentlichen Verkehrsmitteln und Fahrzeugen ambulanter Pflegedienste, werden gebündelt, um Lieferungen auf der letzten Meile für ohnehin gefahrene Strecken zu übernehmen. Sogar eine Zusammenarbeit zwischen konkurrierenden Logistikanbietern ist eine Möglichkeit, Kosteneffizienz zu erreichen. Wenn eine kritische Masse solcher Partner für Transporte erreicht ist, kann die Lieferflotte effizient ausgelastet werden. Obwohl ein konsolidiertes Abholund Liefermodell für die Partner finanziell attraktiv gestaltet werden muss, hat es dennoch das Potenzial, die Kosten auf der letzten Meile zu reduzieren, sowohl in ländlichen wie in urbanen Gebieten (höhere Zustelldichte). Ein gemeinsam genutztes Netzwerk stellt jedoch auch eine enorme Herausforderung dar. Die automatisierte Steuerung einer Vielzahl von sich unkoordiniert bewegenden Lieferressourcen erfordert umfangreiche Datenverarbeitungsfähigkeiten. Hier kommen Big-Data- Methoden, wie etwa Complex Event Processing, ins Spiel. Ein Strom von Echtzeitdaten wird verfolgt, um Lieferungen verfügbaren Transporteuren und Laderäumen zuzuweisen, basierend auf ihrem jeweiligen Standort und dem Ziel. Über eine mobile Anwendung geben Partner ihre aktuelle Position bekannt und übernehmen Lieferaufträge. Die Aktionen können Warnungen, Ausnahmebehandlungen oder das Anstoßen eines neuen, automatisierten Geschäftsprozesses sein. Complex Event Processing ist eine wichtige Komponente in der gesamten Big-Data-Landschaft. 9) Der Begriff letzte Meile stammt aus der Telekommunikation und beschreibt das letzte Teilstück in einem Kommunikationsnetzwerk, das den Kunden tatsächlich erreicht. Übertragen auf die Logistikbranche stellt die Metapher der letzten Meile das letzte Teilstück einer Lieferkette dar, auf dem die Waren dem Empfänger übergeben werden. Quelle: The definition of the first and last miles, DHL Discover Logistics, siehe course/technologies/reinforcement/first.jsp, (Stand: 23. Okt. 2013). 16

17 OPTIMIERUNG DER LETZTEN MEILE quellen Optimirung des Kernbereichs Telematik- und Verkehrsinformationsdienste RFID-Tags für Transportobjekte Empfängerstandortdaten Sensoren am Lieferfahrzeug Daten aus Auftragsverwaltung und Lieferungsverfolgung Position und Status der (Crowd-)Lieferpartner ABB. 9 methoden Complex Event Processing Geografische Korrelation Kombinatorische Optimierung nutzung Echtzeit-Lieferfolge und Wegbeschreibung für Lieferpersonal Auftragsplanung für (crowd-basierte) Abholung/Lieferung Echtzeit-Vorhersage der geschätzten Ankunftszeit (ETA - Estimated time of arrival) IM FOKUS: DIE PLATTFORM BUSINESS2CAR T-System bietet eine standardisierte und äußerst skalierbare WSO2-basierte Business2Car-Plattform an (WSO2 ist ein Anbieter serviceorientierter Middleware-Plattformen). Diese Plattform integriert eine große Vielfalt an Telematikdiensten, wie Echtzeit-Verkehrsinformationen, Dienstleistungen für den Fahrer, fahrzeugspezifische Dienstleistungen, z. B. Aktualisierung über das Netz, E-Mobilität, Inhalte sowie Fahrsicherheit und Fahrassistenzdienste. Sie kann sich mit der Haupteinheit im Auto genauso verbinden wie mit Mobilgeräten, OBD-Adaptern (On-Board-Diagnose) oder Telematikgeräten. Zusammen mit den sicheren Verbindungen der Deutschen Telekom weltweit, ihrer Erfahrung bei der Umsetzung und ihren Mobilitätsdiensten für Unternehmen bietet die Business2Car-Plattform eine umfassende Lösung für moderne Fahrzeuge. Die beiden oben beschriebenen Anwendungsfälle zeigen unterschiedliche Optimierungsansätze für den Lieferprozess der letzten Meile. In beiden Fällen werden jedoch große Mengen an Echtzeitdaten von Sensoren, externen Datenbanken und Mobilgeräten für eine maximale betriebliche Effizienz bei der Nutzung von Lieferressourcen kombiniert. Außer erweiterten Fähigkeiten bei der Datenverarbeitung ist die Allgegenwärtigkeit mobiler Technologien eine weitere wichtige Voraussetzung für diese Big-Data-Anwendungen. IM FOKUS: COMPLEX EVENT PROCESSING (VERARBEITUNG VON DATENSTRÖMEN IN ECHTZEIT) Complex Event Processing (CEP) ist eine neue Technologie für die Auswertung von Echtzeit-Streamingdaten. CEP-Systeme verarbeiten in Echtzeit (<20 µs) polystrukturierte Datenströme aus verschiedenen Quellen (M2M, Sensordaten, soziale Medien, Verkehrsdaten, Videodaten usw.), um bestimmte Datenmuster (Ereignisse) zu erkennen und darauf in einer vorher festgelegten Weise zu reagieren. Prädiktive Netzwerk- und Kapazitätsplanung Die optimale Ressourcenauslastung ist ein wichtiger Wettbewerbsvorteil für einen Logistikanbieter. Einerseits senken Überkapazitäten die Profitabilität, was bei den schmalen Gewinnspannen von Speditionsdienstleistungen kritisch ist. Andererseits beeinträchtigen Kapazitätsengpässe die Servicequalität und gefährden die Kundenzufriedenheit. Daher ist eine gründliche Ressourcenplanung sowohl auf strategischer als auch auf operativer Ebene erforderlich. Während sich die strategische Planung auf die langfristige Konfiguration des Verteilernetzwerks konzentriert, befasst sich die operative Planung mit der täglichen oder monatlichen Aufwärts- oder Abwärtsskalierung der Kapazitäten. Für beide Perspektiven verbessern Big-Data-Methoden die Planungsergebnisse in Bezug auf Verlässlichkeit und Detaillierungsgrad und bringen damit Nachfrage und verfügbare Ressourcen in Einklang. Anwendungsfall 3: Strategische Netzwerkplanung Bei der strategischen Planung werden Topologie und Kapazität des logistischen Netzwerks an die erwartete zukünftige Nachfrage angepasst. Die Ergebnisse dieser Planungsphase bestimmen üblicherweise Investitionen mit langen Beschaffungs- und Amortisationszyklen, wie Lagerhäuser, Verteilzentren, Hubs oder speziell angefertigte Fahrzeuge. Daher erhöhen genauere Vorhersagen der Kapazitätsnachfrage die Effizienz und vermindern das Risiko von Investitionen in Lager- und Flottenkapazität. Big-Data-Methoden unterstützen die Netzwerkplanung und -optimierung durch Auswertung umfassender historischer Kapazitäts- und Auslastungsdaten von Transitstationen und Transportwegen. Zusätzlich werden von selbstlernenden Algorithmen auf der Grundlage umfangreicher statistischer Reihen saisonale Einflüsse und neue Trends bei Frachtströmen berücksichtigt. Externe ökonomische Daten, wie branchenspezifische und regionale Wachstumsprognosen, werden für eine genauere Vorhersage der konkreten Nachfrage nach Transportkapazität hinzugezogen. Es wird also durch erweiterte Regressionsmethoden und Szenario- Modellierungsverfahren eine wesentlich größere und vielfältigere Informationsmenge ausgewertet, um den Vorhersagewert signifikant zu verbessern. Die neue Qualität der Planungsergebnisse und die Ausweitung der Vorhersagezeiträume vermindern wirksam das Risiko langfristiger Verpflichtungen für Infrastrukturinvestitionen oder extern zugekaufte Kapazitäten. Im umgekehrten Fall (d. h. die strategische Planung erkennt eine bevorstehende Überkapazität) beschleunigt eine automatische Rückmeldung den Verkaufsprozess. Dies wird durch dynamische Preisanpassung erreicht oder durch Handeln der Überkapazitäten an Spotmärkten. Anwendungsfall 4: Operative Kapazitätsplanung Auf operativer Ebene müssen Transitstationen und Transportwege jeden Tag effizient gesteuert werden. Dazu gehören sowohl die Kapazitätsplanung für LKWs, Züge und Flugzeuge als auch die Schichtplanung für die Mitarbeiter von Verteilzentren und Lagerhäusern. Oft basieren operative Planungsaufgaben auf historischen Durchschnittswerten oder sogar auf persönlichen Erfahrungen, was zu einer unbefriedigenden Effizienz bei der Ressourcennutzung führt. 17

18 IM FOKUS: TELEMATIC ONE UND ARRIVAL CONTROL Telematic One von T-Systems ist ein integriertes, herstellerneutrales Portal für Logistikdienstleister. Speditionen können mithilfe einer Anwendung auf frachtspezifische Daten aus Telematiksystemen sowohl für LKWs als auch für Anhänger zugreifen. Mit Telematic One erhalten Logistikunternehmen eine zentrale Steuereinheit für alle ihre Logistikaktivitäten, unabhängig vom Hersteller des LKW oder Anhängers. Sogar Subunternehmer, die eine andere Telematiksoftware nutzen, können integriert werden. Zentrale Überwachung von LKWs, Anhängern oder Containern sowie Paketen Auftragsbezogene Überwachung von Fahrzeug- und Frachtdaten zur Vorhersage von Ankunftszeiten Die Arrival Control App kommuniziert und überwacht die voraussichtliche Ankunftszeit in Echtzeit Im Gegensatz dazu wird beim Einsatz moderner Analysemethoden die Dynamik außerhalb und innerhalb des Verteilnetzwerks modellhaft abgebildet und der Einfluss auf die Kapazitätsanforderungen im Voraus berechnet. Echtzeitinformationen über Lieferungen, die in das Verteilernetzwerk kommen oder sich im Transit oder in einem Lager befinden, werden zusammengeführt, um die Ressourcenzuordnung für die nächsten 48 Stunden vorherzusagen. Die Daten werden automatisch aus Lagerverwaltungssystemen und von Sensoren entlang der Transportkette übernommen. Zusätzlich werden Ad-hoc-Nachfrageänderungen mithilfe extern verfügbarer Kundeninformationen ermittelt, z. B. über Produkteinführungen, Fabrikeröffnungen oder unerwartete Insolvenzen. Lokale Vorfälle, z. B. regionale Krankheitsausbrüche oder Naturkatastrophen, die für bestimmte Regionen oder Produkte die Nachfragedaten verzerren könnten, werden ebenfalls erkannt. PRÄDIKTIVE KAPAZITÄTS- UND NETZWERKPLANUNG Optimierung des Kernbereichs Durch die Prognose zukünftiger Ressourcenanforderungen können Betriebsmitarbeiter Kapazitäten für einen bestimmten Standort erhöhen oder verringern. Das ist aber noch nicht alles. Eine genaue Vorhersage kündigt auch drohende Überlastungen von Transportwegen oder Transitstationen an, die durch eine örtliche Kapazitätsanpassung nicht behoben werden können. Ein ausgelastetes Frachtflugzeug lässt alle weiteren Expresslieferungen am Ausgangsflughafen zurück. Simulationsergebnisse dienen als Frühwarnsystem und ermöglichen die Umleitung von Lieferungen auf nicht überlastete Transportwege. Damit wird die örtliche Beeinträchtigung abgemildert. In dieser Hinsicht macht die Anwendung von Big-Data-Analytik das logistische Netzwerk zu einer selbstoptimierenden Infrastruktur. Beide oben beschriebenen Big-Data-Szenarien haben eine höhere Effizienz bei der Ressourcennutzung im Netzwerk zum Ziel, die Art der Datenverarbeitung unterscheidet sich jedoch. Die strategische Optimierung kombiniert große Datenmengen aus vielfältigen Quellen, um Investitions- und Auftragsentscheidungen zu unterstützen. Im Gegensatz dazu besteht die operative Optimierung aus kontinuierlichen Prognosen des Transportflusses durch das Netzwerk, basierend auf Echtzeit-Datenströmen. IM FOKUS: EFFICIENT FLEET MANAGEMENT Efficient Fleet Management von T-Systems ist eine plattformbasierte Big-Data-Lösung, die Kosten senkt und die Umwelt schützt. Sie unterstützt die gesetzlichen Vorschriften der EU, wie 30%ige Reduktion der CO 2 -Emissionen bis Die Optimierung von Lieferungen und Transportwegen führt zu Kosteneinsparungen (Kraftstoff- und Betriebskosten). Intelligente und transparente Echtzeiterfassung von Verbrauchsund Emissionsdaten durch genaue Informationen über die Bewegungsprofile der Fahrzeuge; Vergleich dieser Werte mit Standardwerten und Anzeige von Abweichungen. Völlige Transparenz in Bezug auf Fahrverhalten und Kraftstoffverbrauch für jedes Fahrzeug ermöglicht Optimierung des Kraftstoffverbrauchs durch Verbesserung des Fahrverhaltens. Unterstützt unterschiedliche Client-Systeme (mandantenfähig), OEM-neutrale Hardware. 6 quellen Lieferdaten aus Lagerverwaltungssystemen Lieferdaten aus Transportverwaltungssystemen Prognosen für regionales Branchen- und Handelswachstum Öffentlich verfügbare Nachrichten über regionale Vorfälle Kundendaten zur Produktnachfrage Wetterdaten methoden Prädiktive Analyse Szenario-Analyse Complex Event Processing Selbstlernende Systeme Data-Mining zur Mustererkennung Echtzeitanalyse nutzung Optimierte Planung von Transport- und Liefernetzwerk Operative Planung der Transportkapazität Operative Mitarbeiterplanung ABB

19 KUNDENERLEBNIS Die größte Aufmerksamkeit bei Big Data liegt derzeit auf dem Gewinn kundenspezifischer Erkenntnisse. Für jedes Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, Informationen zu Kundennachfrage und Kundenzufriedenheit zu erhalten. Allerdings geht der einzelne Kunde mit steigendem Geschäftserfolg in der anonymen Menge der bestehenden Kunden unter. Mit Big-Data-Analytik kann der einzelne Kunde wieder sichtbar gemacht und gezielt Kundenwert geschaffen werden. Customer Value Management Daten aus dem Logistiknetzwerk sind für die Analyse und die Steuerung der Kundenbeziehungen sehr wertvoll. Ergänzt durch Data-Mining im öffentlichen Internet können Big-Data-Methoden zur Minimierung der Abwanderung auf der Versenderseite und zum Verständnis des Bedarfs auf der Empfängerseite eingesetzt werden. Anwendungsfall 5: Kundenbindungsmanagement In den meisten Geschäftsmodellen kostet es wesentlich mehr, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen bestehenden Kunden zu halten. Allerdings wird der Kundenkontakt immer indirekter durch Portale, Apps und indirekte Vertriebskanäle. Dadurch wird es schwierig, die Zufriedenheit einzelner Kunden zu verfolgen und zu analysieren. Daher gelingt es vielen Unternehmen nicht, wirksame Programme zur Kundenbindung zu entwickeln. Und wieder kann eine intelligente Datennutzung dabei helfen, wertvolle Kunden zu identifizieren, die zur Konkurrenz wechseln möchten. Die Big-Data-Analytik ermöglicht durch die Kombination mehrerer umfangreicher Datenquellen eine umfassende Bewertung der Kundenzufriedenheit. Für einen Logistikanbieter bedeutet dies die kombinierte Auswertung von Aufzeichnungen aus Kundenkontakten, betrieblichen Daten zur Qualität der Logistikdienstleistungen und externen Daten. Wie passen diese Teile zusammen? Stellen Sie sich vor, dass ein Kunde sein Transportvolumen reduziert und gleichzeitig neue Verkaufsrekorde in den Medien veröffentlicht. Außerdem zeigen die Lieferdaten, dass Lieferungen dieses Kunden in letzter Zeit verspätet ankamen. Im Gesamtzusammenhang betrachtet wird aus diesen Informationen klar, dass sofortige Schritte zur Kundenbindung erforderlich sind. Bei einer großen Kundenbasis sind für solche Erkenntnisse mehrere Datenquellen erforderlich. Aus den Kundenkontakten ergeben sich etwa Reaktionen auf Vertriebs- und Marketingaktivitäten, Kundendienstanfragen und Einzelheiten aus dem Beschwerdemanagement. Diese digitalen Aufzeichnungen über den Kunden werden mit Daten aus dem Logistiknetzwerk, also Statistiken über Transportvolumen und erhaltene Servicequalität, korreliert. Und schließlich erzählt auch das Internet Kundengeschichten: Öffentlich verfügbare Informationen von Nachrichtenagenturen, aus Geschäftsberichten und Aktienportalen und sogar Stimmungen aus sozialen Medien ergänzen die internen Kenntisse über einzelne Kunden. Aus diesem umfassenden Informationspool wird die Abwanderungswahrscheinlichkeit eines jeden Kunden extrahiert. Dazu werden Methoden, wie semantische Textanalyse, Spracherkennung und Mustererkennung, eingesetzt. Auf der Basis automatisch erzeugter Auslöser werden Präventivmaßnahmen ergriffen und Kundenbindungsprogramme initiiert. IM FOKUS: AFTERMARKET SOLUTION T-Systems Aftermarket Solution ist eine innovative Kombination aus Cloud-Plattform, Smartphone-App und einem OBD-Adapter mit Bluetooth. Damit können Autowerkstätten und Autohersteller auf ganz neue Weise mit den Besitzern von Gebrauchtwagen kommunizieren und ihren Kunden wesentlich besseren Service anbieten. Aber auch Logistikunternehmen können diese Lösung nutzen, die mehr als 20 Datenpunkte von den Fahrzeugen zur Verfügung stellt, z. B. Kraftstoffverbrauch, Entfernung, Fehlercodes und Batterieladezustand. Damit können alle gebrauchten Fahrzeuge in der Flotte sowie ihre Leistung und Zuverlässigkeit überwacht werden. Das Flottenmanagement wird einfacher und besser. Obwohl die Geschäftsbeziehung meist mit dem Versender besteht, muss auch die Empfängerseite ein Ziel für das Kundenbindungsmanagement sein. Empfänger sind noch mehr als der Versender von schlechter Servicequalität betroffen und ihre Rückmeldung beeinflusst den Versender bei der Auswahl eines Spediteurs. Besonders beim Internet- und Kataloghandel erwägen Verkäufer bei wiederholten Kundenbeschwerden, den Logistikanbieter zu wechseln. Die Einbeziehung der Empfänger in das Kundenbindungsmanagement erfordert allerdings die Verarbeitung noch größerer Datenmengen, besonders in B2C-Märkten. Big-Data-Analytik unterstützt die Erstellung dieses integrierten Blicks auf die Kundenkommunikation und die betriebliche Leistung, damit Absender und Empfänger zufrieden sind. Anwendungsfall 6: Kontinuierliche Serviceverbesserung und Produktinnovation Kundenrückmeldungen liefern auch wertvolle Erkenntnisse über die Servicequalität sowie die Erwartungen und Ansprüche der Kunden. Daher sind sie die Hauptquelle für die kontinuierliche Verbesserung der Servicequalität und ein wichtiger Beitrag zur Entstehung neuer, innovativer Dienstleistungen. Belastbare Ergebnisse bei der Auswertung von Kundenrückmeldungen werden durch Einbeziehen der Informationen aus möglichst vielen Kontaktpunkten erreicht. In der Vergangenheit waren die Daten aus CRM-Systemen und Kundenbefragungen die einzigen Informationsquellen. Heute machen Big-Data-Lösungen die gigantischen Datenmengen öffentlicher Internetseiten nutzbar. Kunden veröffentlichen ehrlich und anonym ihre Service-Erfahrungen in sozialen Netzwerken und Diskussionsforen. Allerdings gleicht das manuelle Extrahieren relevanter Rückmeldungen aus Inhalten, die in natürlicher Sprache von Milliarden Internetnutzern eingegeben wurden, der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Ausgefeilte Methoden, wie Text-Mining und semantische Analyse, ermöglichen das automatische Auslesen von Kundenstimmungen aus riesigen Text- und Audiospeichern. Zusätzlich werden die unaufgeforderten Rückmeldungen zu Qualität und Nachfrage nach Region und Zeit aufgeschlüsselt, um Korrelationen mit einmaligen Ereignissen festzustellen oder die Wirkung angestoßener Aktionen zu verfolgen. 19

20 CUSTOMER VALUE MANAGEMENT quellen Kundendaten in CRM- Systemen, z. B. Liefermengen Datenbanken von Finanzanalysten Lieferdaten aus Transportverwaltungssystemen Call-Center-Aufzeichnungen Kunden- s und Rückmeldungsformulare Soziale Medien wie Blogs und soziale Netzwerke ABB. 11 Reale Güter, direkter Kundenkontakt methoden Data-Mining zur Mustererkennung Semantische Analyse Verarbeitung natürlicher Sprache Cluster-Analyse Data-Mining zur Mustererkennung Geografische Korrelation nutzung Kundenwertbeurteilung für die Analyse des Geschäftspotenzials Frühzeitiges Erkennen von Abwanderungstendenzen Kontinuierliche Serviceverbesserung und Identifikation neuer, innovativer Produktanforderungen Fazit: Das Durchkämmen des gesamten öffentlichen Internets bringt unbeeinflusste Kundenrückmeldungen ans Licht, mit denen die Produktund Betriebsverantwortlichen auf die Kundennachfrage zugeschnittene Dienstleistungen konzipieren können. Risikomanagement für die Lieferkette Ununterbrochene Versorgung mit Gütern und Rohstoffen ist für Unternehmen, die mit globalen Produktionsketten arbeiten, unabdingbar. Verlorene, verspätete oder beschädigte Lieferungen wirken sich umgehend negativ auf die Ertragsströme aus. Logistikanbieter sind darauf eingestellt, ihre eigenen betrieblichen Risiken in der Lieferkette zu begrenzen. Allerdings entstehen Unterbrechungen in der Lieferkette immer häufiger durch Großereignisse, wie Bürgerunruhen, Naturkatastrophen oder unerwartete wirtschaftliche Entwicklungen10. Um sich auf mögliche Störungen in der Lieferkette vorzubereiten und die Auswirkungen ungeplanter Vorfälle zu mildern, bemühen sich globale Unternehmen, Business-Continuity- Maßnahmen (Business Continuity Management, BCM) einzuführen11. IM FOKUS: CONNECTED CAR PREDICTIVE MAINTENANCE Pannen, die teure Wartezeiten zur Folge haben können, stellen für Logistikunternehmen eine Herausforderung dar. Reaktive Instandhaltung führt zu hohen Betriebskosten. Vorausschauende und proaktive Instandhaltung auf der Basis von im Arbeitsspeicher durchgeführten Echtzeitanalysen ermöglicht Kosteneffizienz und Kundenzufriedenheit. Die kontinuierliche Datenauswertung ermöglicht das Erkennen von typischen Mustern für den normalen Betrieb und auch für Abweichungen (Fehler). Basierend auf diesen Daten können Maschinen fortlaufend überwacht und mögliche Abweichungen vom normalen Verhalten frühzeitig erkannt werden. Die Nachfrage nach verbesserter Business-Continuity eröffnet Logistikanbietern die Chance, den Kundenwert beim Betrieb ausgelagerter Lieferketten zu steigern. Die schnelle Auswertung verschiedener Informationsströme kann für die Vorhersage von Ereignissen mit erheblicher oder katastrophaler Auswirkung auf das Kundengeschäft genutzt werden. Als Reaktion auf drohende Krisenzustände können frühzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden, um die entstehenden geschäftlichen Risiken einzudämmen. Anwendungsfall 7: Risikobewertung und Planung der Fehlertoleranz Anbieter ausgelagerter Logistikdienstleistungen sind mit allen Einzelheiten der Lieferkette ihrer Kunden vertraut. Um der Kundenforderung nach einer prädiktiven Risikobewertung gerecht zu werden, müssen zwei Dinge in Zusammenhang gebracht werden. Einerseits muss ein Modell entwickelt werden, das alle Elemente der Lieferkettentopologie beschreibt. Andererseits müssen laufend die Faktoren überprüft werden, die die Leistung der Lieferkette beeinträchtigen könnten. Für diese Überprüfungen müssen Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu lokalen Entwicklungen aus Politik, Wirtschaft, Natur und Gesundheit zusammengefasst und ausgewertet werden. Diese Daten kommen aus sozialen Medien, Blogs, Wettervorhersagen, Nachrichten- und Aktienportalen und vielen anderen öffentlich zugänglichen Quellen. Da diese Daten zum großen Teil unstrukturiert sind und laufend aktualisiert werden, ist die Big-Data-Analytik das Mittel zur Gewinnung aussagekräftiger Informationen über Lieferkettenrisiken. Außer der semantischen Analyse werden Methoden für die Verarbeitung von komplexen Ereignissen benötigt, die Muster in einer Vielzahl von miteinander verbundenen Einzelinformationen entdecken12. Falls ein Muster auf die Gefahr eines kritischen Zustands für eines der Lieferkettenelemente hinweist, z. B. Tornadowarnung für eine Region mit einem Umschlagplatz, wird der Kunde benachrichtigt. Der Bericht enthält Wahrscheinlichkeit und Auswirkung des Risikos sowie geeignete Gegenmaßnahmen, die eine mögliche Unterbrechung abmildern. Das kann zu einer Neuplanung von Transportwegen oder Aufstocken von Lagerbeständen aus anderen Regionen führen. Robuste Lieferketten, die unvorhergesehene Ereignisse verkraften können, sind in der sich schnell ändernden Welt von heute eine unverzichtbare Geschäftskompetenz. Aufbauend auf einer fehlertoleranten und flexiblen Lieferketteninfrastruktur ist es die vorausschauende Risikoerkennung, die ein Unternehmen im Katastrophenfall am Laufen hält. Logistikanbieter befinden sich mithilfe der Durchführung von vorausschauenden Analysen zu globalen Ereignissen in einer guten Position, den Geschäftsbetrieb des Kunden abzusichern. 10) Are you ready for anything?, DHL Supply Chain Matters, 2011, siehe (Stand: 12. Oktober 2013). 11) Making the right risk decisions to strengthen operations performance, PricewaterhouseCoopers und MIT Forum for Supply Chain Innovation, ) The Power of Events: An Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems, David C. Luckham, Addison-Wesley Longman,

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