Digital – aber wie?
Universität St. Gallen gibt Impulse für Investitionsentscheidungen in die Digitalisierung

02.05.2019
Foto von einem Raum voller Bildschirme, auf denen globale Logistikrouten angezeigt werden

Was die Digitalisierung der Prozesse für die Logistikbranche bedeutet, hat die Universität St. Gallen in einer aktuellen Studie erhoben.

Für die Untersuchung mit dem Titel „Impulse für Investitionsentscheidungen in die Digitalisierung – Erfolgsgeschichten und aktuelle Herausforderungen“ wurden von Jänner bis September 2018 zahlreiche Befragungen von Branchenexperten sowie mehrere Workshops zum Thema durchgeführt. Neben der Analyse einzelner Werkzeuge, befasste sich die Studie auch damit, wie Logistiker Schwerpunkte bei der inzwischen großen Zahl an digitalen Werkzeugen setzen können.

Welche Werkzeuge passen?

Die Schwerpunktsetzung auf einzelne digitale Werkzeuge ist für Logistikdienstleister von großer Bedeutung. Nur so können sie ihre Investitionen über einen längeren Zeitraum planen. Ausserdem hilft ihnen die Identifikation von zukunftsfähigen Technologien dabei, langfristig konkurrenzfähig zu bleiben.

Die Untersuchung hat ergeben, dass sich die Mehrheit der Digitalisierungswerkzeuge noch in der Pilotphase befindet (darunter z.B. E-Payment, Shared Logistics Resources oder Vehicle-to-Vehicle-Kommunikation). Andere Digitalisierungswerkzeuge haben bereits den Praxiseinsatz erreicht (bspw. E-Dokumenten-Management, Logistics Control Tower und Estimated Time of Arrival) oder erfahren seit kurzem größere Aufmerksamkeit (u.a. Smart Contracts oder autonomes ausserbetriebliches Fahren).

Datenflut nutzbar machen

Die Verflechtung der einzelnen Technologien untereinander ist stark ausgeprägt. Manche Digitalisierungswerkzeuge können ohne die Verbindung zu anderen gar nicht funktionieren.

Zwei zentrale Aspekte für das Erkennen von Zusammenhängen zwischen den Werkzeugen sind – so das Studienergebnis – offenbar der Umgang mit Daten, die Optimierungspotenziale in Geschäftsprozessen aufzeigen. Viel deutet darauf hin, dass die Datenerfassung und -auswertung für Logistikdienstleister immer wichtiger werden.

Einerseits stehen Daten in großem Umfang zur Verfügung. Diese haben das Potenzial, hohen Mehrwert für Versender und Empfänger zu generieren. Andererseits müssen diese Daten zugänglich und interpretierbar gemacht werden. Dazu braucht es ICT-Systeme und Algorithmen. Durch Künstliche Intelligenz und Algorithmen können Muster erkannt werden. Das reduziert den Programmieraufwand.

Die Cloud gewinnt an Bedeutung

Ein anderes Beispiel kennzeichnet das Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und Machine Learning, welches eine breite Datenbasis für die Analysen verwendet. Die Daten werden oft mithilfe von digitalen Schnittstellen (API) oder Cloud-Lösungen übermittelt. Besonders bei solchen Logistikdienstleistern, die auf eine Vielzahl von Systemschnittstellen angewiesen sind, sind Cloud-Lösungen von hoher Bedeutung.

Was wird schneller?

Es ist zu erwarten, dass die Logistik-Digitalisierung zur Beschleunigung der Transportabläufe in den Wertschöpfungsprozessen „Lagern“, „Umschlag“ und „Transport auf der letzten Meile“ führt. Dazu findet eine intelligente Verbindung der Prozessschwerpunkte „Systeme“, „Robotik“ und „Verkehr“ statt.

Beispielsweise dient das Zusammenspiel der Systeme „Digitale Spedition“, „Matching-Plattform“ und „Logistics Control Tower“ zur durchgängig digitalen Verarbeitung von der Transportanfrage (Planung). Das geht über die Steuerung der Transportmittel bis hin zur Überwachung, damit höchste Servicelevels gewährleistet werden können. Dann werden die Sendungen mittels autonomer inner- und ausserbetrieblicher Transportmittel (bspw. mobile Roboter und autonome LKWs) ausgeliefert. Dazu können kritische Logistik-Ressourcen wie LKW über eine Sharing-Plattform zu nutzungsbezogenen Kosten akquiriert werden.

Prozessschwerpunkte

Diese Kriterien sind für die Logistik-Digitalisierung von Bedeutung:

  • Algorithmen: Big Data, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Predictive Maintenance
  • Daten: Auswertung, Konsistenz, Sicherheit, dezentrale Speicherung
  • Kommunikation: Chatbots, Sensorik, Track&Trace
  • Paperless: Datenerhebung, Datenverarbeitung, Datenversendung
  • Robotik: Flexförderer, Maschinen, Smart Devices
  • Systeme: Plattformen, Systemarchitektur, Systemschnittstellen, Telematik
  • Verkehr: Autonomes Fahren, Platooning, Shared Logistics Resources

FOTO: iStock by getty/Gorodenkoff

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