Um Ihre Logistik effizient und zukunftsorientiert auszurichten, benötigen Sie Transparenz für Ihre betrieblichen Abläufe: für die aktuellen wie die zukünftigen. Mit logistischen Datenanalysen bieten wir Ihnen diese Transparenz, damit Sie faktenbasierte Entscheidungen für die zukunftsweisende Gestaltung Ihrer Logistik treffen können.

SDZ ist ein erfahrener Technologiepartner für die Anwendung von Data Analytics in der Logistik, angefangen bei der Analyse von Lieferketten bis zur innerbetrieblichen Logistik. Mit Methoden der Data Analytics filtern wir die wesentlichen Informationen aus enormen Datenmengen und erstellen beeindruckende Analysen Ihrer Logistik. Sie erhalten neue Sichtweisen auf ihre betrieblichen Abläufe und Fakten für Investitionsentscheidungen.

SDZ ist ein erfahrener Technologiepartner für die Anwendung von Data Analytics in der Logistik, angefangen bei der Analyse von Lieferketten bis zur innerbetrieblichen Logistik.

                 Data Analytics befeuert die Logistik

  • Fakten für strategische Weichenstellungen
  • Risiken von Investitionen vermeiden
  • Prognosen für zukünftige Perspektiven
  • Wissensbasierte Analyse ersetzt Vermutungen
  • Automatisierung für Echtzeit-Anwendungen

 

SDZ filtert mit Data Analytics Informationen aus riesigen Datenbeständen

Data Analytics eröffnet faszinierende Möglichkeiten für Unternehmen, um die Logistik effizient und flexibel zu gestalten und die Wertschöpfung zu steigern. Ziel ist es, das Unternehmen auf Schwankungen und Risiken der Beschaffungs- wie der Absatzmärkte auszurichten und Betriebskosten zu senken. Data Analytics liefert umfassende Fakten, welche Kapazitäten und Ressourcen in Zukunft benötigt werden, auf welche Schwankungsbreiten die betrieblichen Prozesse auszurichten sind und wie sich Preisentwicklungen auf die Wettbewerbsfähigkeit auswirken.

So erreichen Sie uns:

Telefon: +49 231 975050 0

E-Mail: info@sdz.de

Nie zuvor konnten Unternehmen ihre Entscheidungen so fundiert treffen wie heute. Denn schon heute verfügen Unternehmen über enorme Mengen verwertbarer Informationen, die sich alle zwölf Monate verdoppeln. Data Analytics nutzen diese riesigen Datenbestände von Unternehmen, um betriebliche Abläufe darzustellen. Durch Data Mining werden Ineffizienzen und Abweichungen von betrieblichen Standards im täglichen Betrieb transparent. Mittels Predictive Analytics werden Prognosen für zukünftige Entwicklungen generiert.

Ihr persönlicher Ansprechpartner:

Mathias Bös (mathias.boes@sdz.de)

Data Analytics von Supply Chain bis Intralogistik

Data Analytics kommen in allen Bereichen der Logistik zur Anwendung, von der Supply Chain bis zur Intralogistik. So beispielsweise bei der Gestaltung der Distribution von Waren zu Kunden. Stellen Sie sich dazu eine Analyse Ihrer Touren vor, mit denen Sie Sendungen zu Kunden ausliefern. Ziel einer Datenanalyse ist es, eine statische Tourenplanung mit einer dynamischen zu vergleichen.

Mittels Data Analytics zeigen wir auf, dass eine dynamische Tourenplanung weitaus wirtschaftlicher ist als die festen Touren, die Sie seit Jahren fahren. Der Füllgrad der Fahrzeuge ist signifikant höher bei deutlich reduzierter Anzahl an Touren pro Tag, reduzierten Tourenlängen und geringeren Transportkosten. Sowohl in der aktuellen Situation als auch für zukünftige Szenarien.

Data Analytics liefert Fakten für Ihre unternehmerischen Entscheidungen, die nicht länger auf erfahrungsbasierten Vermutungen basieren. Durch unsere Analysen weisen wir die Wirksamkeit von entwickelten Maßnahmen und Investitionen nach. So ermöglichen Ihnen beispielsweise die Ergebnisse der Tourenanalyse, die Amortisation für eine Software zur Tourenplanung zu berechnen. Durch eine Automatisierung der Berechnungen kann die Datenanalyse jederzeit wiederholt werden, entweder mit aktualisierten Daten oder geänderten Rahmenbedingungen wie Dieselkosten, Personalkosten oder dem Einsatz anderer Fahrzeuge.

Vergleichbare Anwendungen bestehen in der Intralogistik zur Ermittlung von Potenzialen für den Einsatz von Automatisierung und Digitalisierung.

 

Data Analytics - Dynamische Tourenplanungen sind weitaus wirtschaftlicher

Automatisierung ermöglicht Echtzeitbetrieb von Data Analytics

Data Analytics umfasst Tools und Techniken, Daten zu modellieren, zu bereinigen und zu untersuchen. Ziel von Data Analytics in der Logistik ist es, aus den Analysen Schlüssel auf die logistischen Betriebsabläufe eines Unternehmens zu ziehen, angefangen von seinen Liefer- und Wertschöpfungsketten bis zu den innerbetrieblichen Betriebsabläufen.

Das volle Potenzial entfalten Data Analytics in der Logistik, wenn diese in den Regelbetrieb übernommen werden. Eine moderne Data-Analytics-Strategie ermöglicht es Unternehmen dann, auf Grundlage von automatisierten Echtzeit-Analysen schnell und flexibel zu handeln. Das Unternehmen wird dazu agiler und kann gezielt auf geänderte Betriebssituationen reagieren. Moderne Analyselösungen werden dazu in die IT-Systeme der Unternehmen integriert und ermöglichen den Unternehmen so neue, datengetriebene Geschäftsmodelle.

Datengetriebene Analyse bietet spannende Anwendungen in der Logistik

Zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit ist eine Vertiefung und Erweiterung des Einsatzes von Data Analytics in der Logistik unerlässlich. Studien zeigen, dass sich bereits die Hälfte aller Unternehmen in Industrie und Handel mit Analytics-Methoden befasst.

So bieten die gewaltigen Datenmengen, über die Unternehmen inzwischen verfügen, vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für Data Analytics bei der Gestaltung und Optimierung der Logistik:

  • Ausrichtung der logistischen Standortstruktur auf Beschaffungs- und Absatzmärkte
  • Verlagerung von Standorten der Beschaffung, Produktion oder Distribution
  • Allokation von Produkten und Kunden zu Distributionsstandorten
  • Dimensionierung von Kapazitäten und Ressourcen der Intralogistik
  • Ermittlung logistischer Grenzleistungen bei dynamischen Absatzmärkten
  • Wirtschaftlichkeitsanalyse von Automatisierungskonzepten
  • Bewertung von Materialflusskonzepten für ausgewählte Business-Cases (Betriebssituationen)

Als Technologiepartner bieten wir Unterstützung für Data Analytics an. Unsere hoch qualifizierten Data Scientists entwickeln Analysemodelle, mit denen die Realität verstanden werden kann. Sie kreieren und simulieren Szenarien, mit denen die Zukunft vorhergesagt werden kann.

 

In Kürze zusammengefasst - FAQ Data Analytics

Welche Arten von Data Analytics gibt es?

Data Analytics umfassen verschiedene Methoden zur Analyse von Daten für unterschiedliche Fragestellungen, die je nach Anwendungsfall zum Einsatz kommen. So beantworten deskriptive Analysen (Descriptive Analytics) die Frage: Was ist passiert? In der Vergangenheit oder jetzt gerade? Grundlage sind erfasste Daten (strukturierte wie unstrukturierte) aus verschiedenen Datenquellen. Die Analysen beschreiben die aktuelle Betriebssituation und erkennen Trends und Muster von betrieblichen Abläufen.

Die Fragen, warum etwas passiert ist, beantworten diagnostische Analysen (Diagnostic analytics). Hierbei werden Einflussfaktoren bzw. Gründe für bestimmte Betriebsabläufe ermittelt, die zuvor bei der deskriptiven Analyse identifiziert wurden.

Prädiktive Analysen (Predictive Analytics) beantworten die Frage, was passieren wird. Diese Analysen sind eine Unterkategorie der Advanced Analytics. Sie beinhalten Prognosen, die auf die Zukunft gerichtet sind. Zum Einsatz kommen statistische Modelle, die auf historischen Daten (bzw. Ergebnissen der deskriptiven und diagnostischen Analysen) und weiteren Datenquellen basieren.

Was zu tun ist, um dies Ziel auch zu erreichen, beantworten Präskriptive Analysen (Prescriptive Analytics). Diese Analysen liefern Handlungsempfehlungen für die Unternehmen. Sie liefern für unterschiedliche Betriebssituation die richtigen Entscheidungsoptionen, um maximale Vorteile zu erzielen oder Risiken zu minimieren. Prescriptive Analytics ermöglichen auch automatisierte Entscheidungsfindungen zur Optimierung betrieblicher Abläufe.