Die Logistikindustrie steht vor der Herausforderung, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern und idealerweise die Customer Centricity positiv zu beeinflussen.

Hierfür sind die Digitalisierung und Automatisierung ein Schlüsselfaktor und Warehouse Management Systeme (WMS) bzw. Lagerverwaltungssysteme (LVS) essentielle Werkzeuge. Diese werden ergänzt und erweitert um Predictive Analytics, Nutzung von Big Data und Funktionen mit Künstlicher Intelligenz (KI). Hierbei gewinnen die Daten immer weiter an Bedeutung und um durchgängige Konzepte in der Logistik und Supply Chain zu realisieren sollte hierzu die Demokratisierung der Daten, auch um web-basierte Lösungen zu ermöglichen, weiter vorangetrieben werden.

Ein Blick auf den Digitalisierungsgrad der unterschiedlichen Unternehmen bietet ein interessantes Bild.

Einige Unternehmen sind in der Logistik nach wie vor Papier gestützt, eventuell begleitet von Excel oder anderen Kalkulationstools, in der Steuerung ihrer Prozesse unterwegs. Manchmal werden logistische Prozesse rudimentär in einem ERP-System abgebildet. Hier ist bereits der Einstieg in die Digitalisierung z.B. mit entsprechenden Lagerverwaltungstools ein großer Erfolg.

Die nächste Gruppe der Unternehmen arbeitet schon mit WMS oder LVS-Lösungen. Hier müssen diese bei voranschreitender Automatisierung um entsprechende Funktionen erweitert werden. Ebenso können durchgängige eventuell sogar unternehmensübergreifende Datenmodelle (Big Data und Demokratisierung) die Digitalisierung vorantreiben. Die Hürde zu einem digitalen Unternehmen ist nicht mehr ganz so groß. Oftmals ist die Umsetzungsgeschwindigkeit ein Erfolgskriterium.

Die letzte Gruppe hat bereits von dem vorher Beschriebenen einiges erfolgreich umgesetzt. Hier geht es um den zukünftigen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und hier als Beispiel Predictive Analytics. In der Logistik und Supply Chain bezieht sich Predictive Analytics auf die Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken auf historische und Echtzeitdaten, um zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensmuster vorherzusagen, die für logistische Prozesse relevant sind. Diese Technik nutzt statistische Modelle, maschinelles Lernen und Data Mining, um aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu generieren. So können zukünftige Bedarfe, Ereignisse oder Trends besser vorhergesagt werden und so Kapazitäten, z.B. bezogen auf das Personal, effizienter genutzt werden, denn gerade die Auslastungsspitzen (z.B. das Weihnachtsgeschäft oder besondere Aktionen) in der Logistik und Supply Chain sind besonders teuer, aber oftmals für die Kundenzufriedenheit von großer Bedeutung.

Egal auf welcher Stufe sich das Unternehmen befindet, ist der Einstieg oder die Weiterentwicklung des Digitalisierungsgrades eventuell sogar überlebensnotwendig. Denn die Digitalisierung nimmt einen signifikanten Einfluss auf jeden Lebenszyklusschritt von Unternehmen, da sie die Art und Weise verändert, wie Unternehmen operieren, wachsen und sich an Veränderungen anpassen. Indem Daten für eine breite Palette von Mitarbeitern zugänglich gemacht werden, können Unternehmen ihre Logistikprozesse optimieren, ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und innovative Lösungen vorantreiben. Es ist unerlässlich, dass Unternehmen diesen Trend erkennen und die erforderlichen Schritte unternehmen, um sicherzustellen, dass Daten eine zentrale Rolle in ihren Logistikstrategien spielen.

Über allem steht die Datenqualität und die Bereitschaft zur Veränderung, um hier Projekte erfolgreich umzusetzen.