Transportoptimierung

Mit Hilfe von Big Data Kosten senken

Die Transportoptimierung

ist eine mehrdimensionale Herausforderung. Doch mithilfe von Big Data lassen sich optimale Strukturen für den Transport berechnen und so Logistik- und Transportkosten senken. Die erste große Hürde für Unternehmen bzw. Speditionen ist dabei oft, vollständige und detaillierte Daten für eine einheitliche Rechenbasis zu generieren. Mit Business Intelligence Lösungen sind wir in der Lage, sämtliche Datenquellen auf der richtigen Ebene miteinander zu verknüpfen und Unstimmigkeiten zu beseitigen. Machine Learning hilft uns, Datenlücken zu schließen, indem wir die Muster vollständiger Daten übertragen.

 

Mit unserer Supply Chain Expertise identifizieren wir sinnvolle Lösungen und Maßnahmen für die Transportoptimierung von Speditionen und bewerten diese unter Betrachtung aller Logistikkosten. Dabei bleiben wir nicht nur auf der Ebene einzelner Prozessvergleiche, sondern berücksichtigen immer sämtliche Veränderungen im System hinsichtlich der Gesamtkosten. So bewerten wir beispielsweise ein Crossdock- oder Gebietsspediteurs-Netzwerk immer vor dem Hintergrund des Auslastungsgrades, der sich durch Prozessumstellungen schnell verändern kann. Transportoptimierungen mit Big Data führen häufig zu grundlegend neuen Lösungen, die auch organisatorische Veränderungen nach sich ziehen. Ursache dafür ist das Aufbrechen klassischer Funktionsbereiche, da das Optimum zwischen Lieferanten und Verbraucher im Vordergrund steht. Durch unsere Change Management Beratung begleiten wir solche Veränderungen in der Organisation und setzen neue Kennzahlen-Cockpits auf, die alle Tätigkeiten und das Zielsystem auf die Reduzierung der Gesamtkosten ausrichten.

Die nachhaltige Optimierung der Supply Chain muss alle relevanten Kosten berücksichtigen und miteinander in Verbindung bringen. Nur wenn alle alternativen Szenarien bewertet werden, lassen sich Logistikkosten nachhaltig senken. Für die Lieferkette umfasst dies neben den Transportkosten auch die Kosten für das Handling, für die Infrastruktur und die Administration. Durch unser modernes Kostenmanagement sorgen wir für eine Balance all dieser Bereiche. Dabei nehmen wir eine funktionsübergreifende Transportoptimierung vor, bei der wir den besten Prozess unter Berücksichtigung der relevanten Kosten berechnen.

Die optimale Struktur ist eine Kombination aus kostengünstigen Prozessen, ausgelasteten Transporten, effizienten Produktionsversorgungskonzepten, adäquaten Beständen und robusten Lieferketten. Wir bringen diese Parameter zu einem Optimum auf der Kostenebene zusammen. Für die Berechnung solcher Lösungen nutzen wir Data Analytics Ansätze, um die Zahlenbasis vollständig und aussagekräftig aufzubereiten. Da aber nicht jede Variante Sinn macht, schränken wir den Lösungsraum frühzeitig durch unsere langjährige Logistik-Expertise ein. Dabei vergleichen wir sinnvolle Szenarien und führen sie im Kostenmanagement zur optimalen Lieferkette. Dabei können wir Transportfrequenzen, Hub-Strukturen und Handlings-Kosten für unterschiedliche Transportvarianten miteinander vergleichen.

Die Transportoptimierung sollte die Veränderungen bei den Bedarfen, der Lieferantenbasis und den Standorten stets mitberücksichtigen. Dazu verankern wir Parameter in der taktischen und operativen Steuerung und definieren Rollen sowie Verantwortlichkeiten für Logistik- und Produktionsprozesse neu. Die erstmalige optimale Lösung bietet dann die Basis für den Lerndatensatz, den wir mit Machine Learning Entscheidungslogiken verfeinern. Damit ordnen wir die Volumenströme optimal den vorhandenen Prozessen im Netzwerk zu, um ein dauerhaftes Kostenminimum sicher zu stellen.

Kostenmanagement in der Supply Chain

Die nachhaltige Optimierung der Supply Chain muss alle relevanten Kosten berücksichtigen und miteinander in Verbindung bringen. Nur wenn alle alternativen Szenarien bewertet werden, lassen sich Logistikkosten nachhaltig senken. Für die Lieferkette umfasst dies neben den Transportkosten auch die Kosten für das Handling, für die Infrastruktur und die Administration. Durch die Einführung unseres modernen Kostenmanagements sorgen wir für eine Balance all dieser Bereiche. Dabei nehmen wir eine funktionsübergreifende Transportoptimierung vor, bei der wir den besten Prozess unter Berücksichtigung der relevanten Kosten berechnen.

Die passende Lieferkette

Die optimale Struktur ist eine Kombination aus kostengünstigen Prozessen, ausgelasteten Transporten, effizienten Produktionsversorgungskonzepten, adäquaten Beständen und robusten Lieferketten. Wir bringen diese Parameter zu einem Optimum auf der Kostenebene zusammen. Für die Berechnung solcher Lösungen nutzen wir Data Analytics Ansätze, um die Zahlenbasis vollständig und aussagekräftig aufzubereiten. Da aber nicht jede Variante Sinn macht, schränken wir den Lösungsraum frühzeitig durch unsere langjährige Logistik-Expertise ein. Dabei vergleichen wir sinnvolle Szenarien und führen sie im Kostenmanagement zur optimalen Lieferkette. Dabei können wir Transportfrequenzen, Hub-Strukturen und Handlings-Kosten für unterschiedliche Transportvarianten miteinander vergleichen.

Taktische und operative Steuerung

Die Transportoptimierung sollte die Veränderungen bei den Bedarfen, der Lieferantenbasis und den Standorten stets mitberücksichtigen. Dazu verankern wir Parameter in der taktischen und operativen Steuerung und definieren Rollen sowie Verantwortlichkeiten für Logistik- und Produktionsprozesse neu. Die erstmalige optimale Lösung bietet dann die Basis für den Lerndatensatz, den wir mit Machine Learning Entscheidungslogiken verfeinern. Damit ordnen wir die Volumenströme optimal den vorhandenen Prozessen im Netzwerk zu, um ein dauerhaftes Kostenminimum sicher zu stellen.