CASE STUDY. Text hier eingeben. DHL big data in logistics. Public Affairs GmbH

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1 Text hier eingeben CASE STUDY DHL

2 DHl Die Herausforderung DHL ist ein Paket- und Brief-Express-Dienst mit über Mitarbeitern. Der Konzern ist das weltweit umsatzstärkste Logistikunternehmen. Die zentrale Herausforderung ist es, die Innovationskraft von DHL und das Logistik-Trendthema Big Data bekannt zu machen. Im Rahmen der Öffentlichkeitsarbeit soll DHL Trend Research als innovativer Know-How-Lieferant im Bereich IT und Logistik zu positioniert werden. So will sich DHL als Innovator im wachsenden globalen Wettbewerb abgrenzen. Darüber hinaus soll der Online-Zugriff auf den Big Data in Logistics -Trendreport erhöht werden. Im Fokus der Kommunikation stehen die Imagewerte Knowhow-Lieferant und Logistik-Kompetenz. Die Lösung bringt DHL und das Thema Big Data auf die Agenda der Zielmedien sowie in relevante Blogs. Der Fokus der Öffentlichkeitsarbeit liegt auf der Kommunikation der Expertise von DHL als Innovator. Neben den IT-Medien werden vor allem Onlinemedien der Logistikbranche angesprochen. Auf diesem Wege sollen Entscheidungsträger bzw. potentielle Kunden der IT- und Logistik-Branche mit entsprechenden Informationen zu Big-Data-Projekten angesprochen werden. Erfolgsgeschichten und Autorenbeiträge von Experten sind die wesentlichen Instrumente der Pressearbeit. Gleichzeitig wird der Director von DHL Trend Research als Big-Data- Experte und gefragter Interviewpartner zu aktuellen IT- Logistik-Themen positioniert.

3 ONEtoONe

4 IT Director

5 IT-MANAGEMENT Entscheidender Wettbewerbsfaktor von morgen Big Data in der Logistik Informationen sind heute wichtiger denn je. Nach dem Motto Wissen ist Macht entwickeln sich Daten zum signifikanten Wettbewerbsfaktor für Unternehmen. Dabei werden immer mehr Informationen automatisch erfasst und gespeichert. WEB-TIPP: D as Resultat sind enorme, heterogene Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Die sogenannten Big Data bergen enormes Potenzial. Informationen sinnvoll zu strukturieren, in Korrelation zu setzen, auszuwerten und Handlungsempfehlungen abzuleiten gehört zu den großen Zukunftsaufgaben von Unternehmen. Smarte Big-Data-Konzepte werden daher stark an Bedeutung gewinnen und legen den Grundstein für ein zielführendes Informationsmanagement. Chancen und Herausforderungen für die Wirtschaft Bereits 2008 überschritt die Anzahl verfügbarer digitaler Teilchen (Bits) laut einer IDC-Studie die Anzahl der Sterne im Universum Tendenz stark steigend. Denn das Datenvolumen verdoppelt sich etwa alle zwei Jahre. Ursache dafür sind vor allem Smartphones, RFID- und NFC-Systeme oder Webcams, die kontinuierlich Daten versenden und empfangen größtenteils ohne menschliches Zutun. Die Herausforderung liegt jedoch nicht nur in der enormen Datenmenge selbst, sondern vor allem in ihrer heterogenen Beschaffenheit. So müssen etwa Bild- oder Videodateien ausgewertet und in Relation zu Faktoren wie Zeit, Kosten oder Materialbedarf gesetzt werden. Auch Kundenverhalten, zum Beispiel auf Social-Media-Plattformen, lässt sich nicht ohne Zwischenschritt in Zahlen übertragen. Genau diese Herausforderungen gilt es zu lösen, um das Datenpotenzial zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Informationen müssen daher so verarbeitet werden, dass sich daraus Handlungsempfehlungen für den Geschäftsalltag ableiten lassen. Ohne passende Analysetools ist dies schlichtweg unmöglich. An professioneller Big-Data-Auswertung geht daher kein Weg mehr vorbei. Sie ist keine Option, sondern Pflichtleistung. Big-Data-Nutzung heute der Spatenstich ist gesetzt Auch wenn Big Data noch in den Kinderschuhen steckt, setzen einige Unternehmen bereits hochmoderne Tools mit komplexen Algorithmen erfolgreich ein, um Prozesse zu optimieren. So konnte beispielsweise eine Drogeriekette die Arbeitsschichten ihrer Mitarbeiter durch die Auswertung verschiedener Parameter wie Öffnungszeiten, Warenlieferungen oder Ferienzeiten dahingehend optimieren, dass die Anzahl an Mitarbeitern pro Schicht bestmöglich den Anforderungen im Tagesgeschäft entspricht. Das ist nicht nur äußerst effizient, sondern fördert auch die Zufriedenheit von Kunden und die Work-Life-Balance von Mitarbeitern eine perfekte Win-win-Situation. Durch eingehende Datenanalyse optimierte auch eine britische Supermarktkette ihre Werbemaßnahme am Point-of-Sale sowie die Bereitstellung von Gütern: Die Analyse der Lieferund Inventurdaten der letzten fünf Jahre zeigte, dass mindestens an einem Big Data trägt im Wesentlichen zu drei Zielen bei: mehr Effizienz im Betrieb, Steigerung der Kundenzufriedenheit und zum Erschließen neuer Geschäftsmodelle. Um Big Data bestmöglich zu nutzen, müssen Unternehmen Wege und Tools entwickeln, ausschließlich die Daten zu verwenden, die einen echten Mehrwert bieten. Dr. Markus Kückelhaus, DHL Wochenende im Jahr die Nachfrage nach Barbecue-Produkten stark ansteigt. Das Unternehmen erarbeitete daraufhin einen Maßnahmenplan, der eine schnelle Reaktion auf den gestiegenen Bedarf ermöglicht. So sichert sich die Supermarktkette maximalen Absatz bei hoher Kundenzufriedenheit. Die Beispiele zeigen, dass jede Firma über einen großen Datenschatz verfügt, der sich in reale Absatzzahlen und zufriedene Kunden verwandeln lässt. Big Data und Logistik ein starkes Team Auch für Logistikunternehmen wie DHL hat Big Data höchste Relevanz. Im Rahmen des Logistics Trend Radar identifiziert das Innovationsteam Zukunftsthemen, die für die Logistik von Bedeutung sein werden. Aus den neuesten Ergebnissen hat DHL Trend Research die Studie Big Data in Logistics abgeleitet. In dieser werden Methoden erforscht, mit denen Unternehmen große Datenmengen sammeln, analysieren und in Relation zueinander setzen können, um neue Erkenntnisse zu erlangen. So bietet Big Data sowohl Logistikdienstleistern als auch anderen Unternehmen vielversprechende Ansatzpunkte für das Erschließen neuer Geschäftsmodelle, zum Beispiel die Bereitstellung von Geo-Marketing-Instrumenten für kleine und mittelständische Unternehmen. Mit der Analyse und Auswertung von komplexen Geo-Daten können insbesondere die Kundenpotenziale und Umsatzprognosen für Einzelhändler berechnet werden. Erste DHL Geovista -Services sind seit 2013 im Einsatz und werden sukzessive erweitert. Sie richten sich an alle Unternehmer, die Geschäftspotenziale mit Hilfe eines Standortchecks analysieren möchten. Dabei wird eine realistische Umsatzprognose auf Basis eines wissenschaftlichen Modells erstellt. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Prognose von potentiellen Störungen in der Lieferkette. Mit Hilfe der Risiko-Managment-Lösung DHL Resilience 360 werden Gefahrenherde in der Lieferkette identifiziert, visualisiert und in Form eines Risikoprofils angelegt. Diese Schritte erleichtern es, entsprechende Gegenmaßnahmen zu entwickeln. Das Instrument verknüpft dabei Informationen über Naturkatastrophen, Diebstahl, geopolitische Risiken und vieles mehr mit dem globalen Produktions- und Distributionsnetzwerk des Unternehmens. Die Auswertung der Daten soll zur Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs beitragen. So werden Ressourcen im Falle einer Störung umverteilt oder alternative Strategien angewendet, um Produktionsstopps zu vermeiden. Dies sichert die Zufriedenheit der Kunden und erhöht die finanzielle Stabilität von Unternehmen. Für DHL bedeutet das etwa die schnellere Auslieferung von Waren. Das Online-Tool ist ein Beispiel dafür, wie zielgerichtete Big Data Analyse Unternehmen voran bringen kann: Durch signifikante Planung, Überwachung und Optimierung der globalen Lieferkette und das in Echtzeit. Big Data eröffnet revolutionäre Geschäftsmöglichkeiten Big Data trägt im Wesentlichen zu drei Zielen bei: mehr Effizienz im Betrieb, Steigerung der Kundenzufriedenheit und zum Erschließen neuer Geschäftsmodelle. Kurz gesagt: zu einem innovativen Unternehmen. Um Big Data bestmöglich zu nutzen, müssen Unternehmen Wege und Tools entwickeln, ausschließlich die Daten zu verwenden, die einen echten Mehrwert bieten. Große Datenmengen nur um ihrer selbst Willen zu sammeln ist nicht zielführend. Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von DHL wird daher weiter an Big-Data-Modellen arbeiten, um Impulse für effizientere Prozesse und zufriedene Kunden zu geben. Für die Wirtschaftsunternehmen der Zukunft. DR. MARKUS KÜCKELHAUS T R E N D S C O V E R S T O R Y T H E M A I T- S E R V I C E IT-MANAGEMENT IT-TECHNOLOGIE Weiterführende Informationen: Whitepaper Geovista-Blog Research Note Die Buttons führen Sie in der epaper-version direkt zum Ziel. In der Printversion nutzen Sie bitte den QR Code. 36 APRIL APRIL IT Management

6 it-director.de

7 delivering-tomorrow.com

8 postbranche.de

9 datendschungel.de

10 it-daily.net

11 supplychain247.com

12 portcalls.com

13 BIG data in logistics T Das Ergebnis bringt DHL als innovativen Big-Data-Experten auf die Agenda der Journalisten. Die Imagewerte Know-how- Lieferant und Logistik-Kompetenz werden öffentlichkeitswirksam sowohl in den Print- als auch den Online-Medien kommuniziert. So erstrahlt DHL Trend Researcha als Innovationsmotor des Konzerns im neuen Licht. Zudem schießt der Web-Zugriff auf den Big Data in Logistics -Report in die Höhe.