Daten sorgen für freie Fahrt bei Transportdienstleistern

Daten sorgen für freie Fahrt

Fallbeispiele zeigen: Mit der Hilfe von Datenanalyse können Transport- und Logistikdienstleister sich gegen Betriebsstörungen wappnen und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen.

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Endstation, nichts geht mehr. Ein Motorschaden hat dem Linienbus eine Zwangspause verordnet. Die Passagiere sind verärgert und müssen sich eine alternative Route suchen. 

Ein Alltagsszenario im Öffentlichen Nahverkehr vieler Städte. Für das Unternehmen ist es jedoch ein Störfall, den es möglichst schnell beheben muss, um den normalen Betriebsablauf wieder zu erreichen. 

Störungen sind unvorhersehbar – aber nicht unplanbar

Dazu gehört mehr als nur ein Ersatzbus, der die Strecke wieder aufnimmt. Da sind auch verfügbare Mechaniker gefragt; eventuell Ersatzteile, die griffbereit liegen müssen; freie Einsatzzeiten in den Werkstatt und viele weitere Puzzlestücke, die ineinander greifen müssen, um den Störfall zu beheben.

Der größte Gegner der Transportunternehmen ist dabei der Zufall. Niemand weiß, wann und was genau passiert. Die Störung des Liniendienst oder der Lieferkette ist unvorhersehbar – aber nicht unplanbar. 

Datenanalyse kann Störungen im Betriebsablauf prognostizieren

Datenanalyse-Tools wie KPMG’s KAVE (KPMG Analytics and Visualization Environment) können in solchen Fällen zum Beispiel den Schaden in Grenzen halten und die Reaktionszeit auf den Störfall minimieren. Im besten Fall kann es sogar Wartungsfälle im Vorfeld abwenden. 

Video

Was ist KAVE und wie arbeitet es?

Das zeigen Einsatzbeispiele von KAVE bei einem großen Transportanbieter. Dazu wurden in das Open-Source-Datenanalyse-Tool von KPMG Live-Informationen von den Fahrzeugen eingespeist – von der Transport Chip-Karte des Bordcomputers bis hin zu den Sensordaten an Bord des Fahrzeugs.  

Ein Ziel: Drohende Ausfall-Szenarien bei den Fahrzeugen live erkennen und schneller auf die Störung reagieren. Darüber hinaus schaffen die gesammelten Daten auch die Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit von Störungen zu prognostizieren. Wann gibt ein bestimmtes Bauteil seinen Dienst auf - nach welcher Kilometerleistung, nach welcher Belastung? 

Das Transportunternehmen konnte auf Basis dieser Erkenntnisse eine Reihe von Vorteilen gewinnen. Es installierte zusätzliche Überwachungsprogramme in Fahrzeugen, um Überlastungen zielgerichtet und schneller zu erkennen. So sank die Ausfallquote, die Verlässlichkeit stieg. Dank der Informationen optimierte das Unternehmen zudem seine Planung für Verbesserungen in seinem Verkehrsnetz.

Kundenbedürfnisse besser verstehen

Ein anderes Praxisbeispiel von KAVE im Transport- und Logistiksektor konzentrierte sich auf das Verhalten und die Bedürfnisse der Passagiere bei einem Nahverkehrsdienstleister. Mithilfe von KAVE verknüpften die Entwickler Daten aus den unterschiedlichsten Quellen miteinander. Sie griffen auf die Informationen der elektronischen Fahrkarten-Chipcards zurück, zapften die Kassenterminals an und kombinierten sie mit den Bewegungsdaten der Busse und Bahnen.

Das ÖPNV-Unternehmen konnte so besser verstehen, mit welchen saisonalen und zeitlichen Schwankungen es bei den Ticket-Einnahmen rechnen muss und konnte schnell erkennen, welche zusätzlichen Kunden- und Werbeprogramme zu den besten Ergebnissen beim Ertrag führten. So konnte das Unternehmen seine Finanzplanung optimieren und kosten sparen und zugleich die Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit dank besserer, zielgenauerer Angebote steigern. 

Hintergrund zu KAVE

KAVE ist eine Open-Source-Lösung für Big Data-Fragestellungen. Mehr Hintergründe zu KAVE, der Plattform, Anwendungsbeispielen und zu den technischen Aspekten finden Sie auch auf der Projekt-Website

 
http://beta.kave.io

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