Logistik: Weniger Bauchgefühl, mehr Intelligenz

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Die Logistikbranche erfindet sich gerade neu: neue digitale Geschäftsmodelle, neue Plattformen, neue Wettbewerber, dazu schwankende Preise. Robotic Process Automation und KI helfen in dieser volatilen Zeit, bis zu 35 Prozent effizienter zu werden.

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Das Geschäft mit dem Transport von Waren ist unübersichtlich geworden. Klassische Logistikdienstleister bauen digitale Plattformen, auf denen sich Kunde wie Speditionen treffen und Transporte organisieren. Spediteure nutzen Daten über Frachtströme, um spezifisch aufbereitete Analysen als neues digitales Geschäftsmodell zu etablieren. Zugleich entstehen neue Wettbewerber wie etwa die Tochter des Digitalvorreiters Uber, Uberfreight, die sich die Amazon-Marktplatzidee zunutze macht, um Lieferungen anzubieten. Zunächst ausschließlich in den USA und nur auf der Straße. Doch wer weiß, was noch kommt.

Logistikern fehlt Transparenz über Margen und Gewinn

Zugleich sind die Preise besonders im See- und Luftfrachtbereich so volatil wie noch nie. Die weltweit größte Reederei A. P. Moller-Maersk beklagt derzeit schlechte Zahlen und kündigt Sparmaßnahmen an. Anfang letzten Jahres gab die südkoreanische Großreederei Hanjin ihre Insolvenz bekannt. Die Folge: Preise befinden sich ständig auf Berg- und Talfahrt. Um das schnelllebige Geschäft in den Griff zu bekommen, ist es nun wichtig, ständig Transparenz über die Margen und den Gewinn zu haben.

Was Robotic Process Automation und künstliche Intelligenz leisten können

Ein Ansatz, der dazu beitragen kann, mehr Transparenz und Effizienz in die Logistik zu bekommen, ist die Roboter-gestützte Prozessautomatisierung, die zudem das Potenzial der künstlichen Intelligenz nutzt. Während die softwarebasierten Roboter bisher vor allem Regeln effizient abarbeiteten, geht es nun in diversen Pilotprojekten vermehrt darum, aus unstrukturierten Daten Strukturen und Muster zu erkennen und die richtige Entscheidung abzuleiten. Informationen über das Wetter, die Nachfrageentwicklung in Branchen und historische Daten können dazu beitragen, über künstliche Intelligenz (KI) zu erkennen, wie hoch der beste Preis für eine Route sein sollte. Das System ist dann in der Lage, den optimalen Preis für einen Container von Asien nach Europa auf Basis exakter Daten zu ermitteln.

Angebotsmanagement: Um 80 Prozent schneller

Ein weiteres konkretes Beispiel für einen KI-Ansatzpunkt bietet das Angebotsmanagement. Manche Unternehmen haben sich hier zwar immerhin schon von den Excel-basierten Angeboten getrennt und setzen nun auf Tools, die Routen sowie detaillierte Preise und Margen (für einen Request of Quotation) automatisch berechnen. Doch ist das Setup inklusive der nötigen Schnittstellen oft nicht stabil, beschränkt sich auf standardisierte Routen und Frachtgrößen und die Zahlen sind nicht unmittelbar verfügbar. Dabei ist es wichtig, schnell zu reagieren. Die Preise verändern sich teilweise im Viertelstundentakt. Fliegt eine Airline beispielsweise von Europa nach Südamerika, bietet sie so genannte low carrier loads an, um freie Kapazitäten im Flieger kurzfristig mit Frachtgut zu füllen – zu attraktiven Konditionen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, schnell und verlässlich den richtigen Preis zu ermitteln. Die Durchlaufzeit beschleunigt sich durch das KI-basierte Angebotsmanagement – so die Ergebnisse unserer Pilotprojekte – um mehr als 80 Prozent.

Luft- und Seefracht: 22 Prozesse mit hohem Potenzial für Roboter-gestützte Automatisierungen

Das Angebotsmanagement verspricht neben 22 anderen Prozessen im Luft- und Seefracht-Operating-Modell auf Basis unserer Analysen ein hohes Potenzial durch Robotic Process Automation. Neben dem Angebotsmanagement aus dem Offer-to-Order-Prozess profitiert beispielsweise das Rechnungswesen von entsprechenden Automatisierungen. Viele Unternehmen haben unzählige SAP- und ERP-Systeme im Einsatz. Diese diversen Systemschnittstellen lassen sich gut mit Robotics-Lösungen überbrücken, was nach unserer Erfahrung innerhalb von drei bis sechs Monaten bereits einen Return on Invest verspricht – ein gutes Beispiel für schnell erreichbare Effizienzgewinne durch Roboter-gestützte Prozessautomatisierung.

*Dieser Blogartikel stammt von Stefan Sack, Bastian Thöle und Volker Darius.

Über weitere IT-Trends in der Logisitikbranche hier ein Beispiel unseres Kunden DB Schenker:

Kundenreferenz Logistik: Eine weltweit zentrale Datenbank erlaubt DB Schenker jederzeit aktuelle und detaillierte Informationen über den Transportstatus für Kunden, als auch für Partner von DB Schenker bereitzustellen.

10 Jahre Zusammenarbeit mit Schenker- Infographik

 

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