Mit Rückenwind ans Ziel

Mit Rückenwind ans Ziel

Eine Lieferkette, in der sich die einzelnen Glieder lückenlos auf einander abstimmen. Ein Traum der Logistik, denn das spart viele Kosten. Es geht darum, große Datenmengen zielgerecht zu nutzen. Dahinter steckt Big Data.

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Ein Unwetter zieht auf. Die Verkehrslage um den Hamburger Hafen ist wieder katastrophal, deshalb verzögert sich die Lieferung um Stunden – für Logistiker ein teures Szenario. Denn Faktoren wie Wetter und Verkehr bremsen die Transportkette. Big Data bietet entlang der Logistik- und Wertschöpfungsprozesse viel Potenzial, um Abläufe zu optimieren.

Ein interessanter Anwendungsbereich für Big-Data Lösungen ist der Gütertransport, denn im Frachtverkehr entsteht über die Vielzahl der Schnittstellen eine enorme Menge an Daten. Sie lassen sich für die Optimierung der Routen und Kapazitäten nutzen. Beim Paketzusteller DHL werden zum Beispiel pro Paket 150 Daten übermittelt, dazu gehören Größe, Gewicht und Ziel. Das macht bei knapp 3,4 Millionen Sendungen am Tag 300 Millionen neue Informationen. Und das täglich.

Datenschatz heben

Wenn es gelingt aus Big Data Smart Data zu machen, sind diese Daten ein Schatz. Den möchte der Logistiker DHL nun mit Hilfe einer Forschungsgruppe heben. Sie geht dem Onlinekaufverhalten von Privathaushalten auf den Grund, indem sie Zusammenhänge zwischen Suchbegriffen bei Google, dem Wetter und Grippewellen analysiert. Sind die Informationen miteinander verbunden, ist es möglich Bestellmengen besser vorherzusagen und somit reibungslose Abläufe entlang der Transportkette zu gewährleisten.

Auch in Frachtzentren von Häfen und Flughäfen bietet die Auswertung großer Datenmengen Anwendungsmöglichkeiten zur Steuerung und Vorhersage der Transportströme. GPS-Auswertungen von LKW-Touren, aktuellen Wetter- und Stauprognosen können beispielsweise die benötigte Anzahl der Container-Rampen in Seehäfen ermitteln, um so Wartezeiten von LKWs zu vermeiden. Das Resultat: Die Container werden effizienter abgefertigt und die Kapazitäten sind besser ausgelastet. In diesem Bereich gibt es bereits erste Big Data Anwendungen, wie beispielweise das Gemeinschaftsprojekt smartPORT logistics des Hamburger Hafens und T-Systems zeigt.

Effizientere Abwicklung, ausgelastete Kapazitäten

Der zweite große Bereich für Big-Data-Lösungen ist der Personenverkehr. Durch Auswertung von Passagierzahlen und Reisemustern im öffentlichen Verkehr können Kapazitäten besser ausgelastet und Stoßzeiten sicherer vorhergesagt werden. Gleichzeitig helfen zusätzliche Parameter wie Wetterdaten mögliche Störungen frühzeitig vorherzusagen. Das Verkehrsmanagement wird dadurch deutlich robuster gegenüber externen Störungen.

Mit Hilfe der Analyse von Passagierdaten lassen sich zudem neue Geschäftsmöglichkeiten für die Transportunternehmen entwickeln. Besonders in Kundenloyalitätsprogrammen wie Vielfliegerprogrammen der Airlines liegen enorm wertvolle Informationen gespeichert. Die Konzepte, die zunächst nur als bloßes Kundenbindungsprogramm gedacht waren, bieten einen guten Einblick in die Verhaltensmuster der Passagiere wie bevorzugte Reiseziele und Zeit oder Konsumgewohnheiten. Diese Informationen lassen sich mit neuen Dienstleistungen kombinieren, die genau auf den Reisenden zugeschnitten sind. Kunden erhalten gezielte Angebote für den Board Shop oder für Freizeitmöglichkeiten am Ziel der Reise.

Viel Raum für Entwicklung

Noch stecken die konkreten Anwendungen in den Kinderschuhen, aber in Zukunft wird Big Data den Personen- und Güterverkehr positiv verändern. Denn die Bewertung großer Datenmengen kann zu einer besseren Routen- und Kapazitätsplanung und schlussendlich zu einer größeren Kundenzufriedenheit führen.

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