Von Nidhi Gupta, CEO von Portcast.

Die Fertigungsindustrie durchläuft im Zuge der Zeit nach der Pandemie einen tiefgreifenden Wandel. Da sich die Volumina stabilisieren, die Gewinnmargen schrumpfen, und die Konkurrenz nimmt zu. Daher ist es für produzierende Unternehmen von größter Bedeutung, sich in allen Geschäftsaspekten von anderen abzuheben.

Bei diesem Bestreben hat sich die pünktliche Lieferung von Produkten als entscheidender Faktor für die Verbesserung der Kundenreaktionsfähigkeit, die Erfüllung von Verpflichtungen und die Förderung dauerhafter Kundenbeziehungen erwiesen. Dies hat die Betriebsdynamik der Fertigungslogistik verändert.

Die Logistik ist in die Arena der Bereitstellung einzigartiger Erlebnisse vorgedrungen

Laut Forbes übertreffen Unternehmen, die sich durch ein hervorragendes Kundenerlebnis auszeichnen, ihre Konkurrenten um unglaubliche 80 %, während 84 % der Unternehmen, die sich auf das Kundenerlebnis konzentrieren, höhere Umsätze vermelden. Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, greifen große Hersteller, KMU und Spediteure zunehmend auf KI-gestützte Tools zurück, um ihren Kunden ein außergewöhnliches Logistikerlebnis zu bieten.

Mit einem starken Fokus auf Ausnahmemanagement wenden Unternehmen aktiv prädiktive Analysen an, um Risiken proaktiv zu identifizieren und anzugehen, was zu minimalen Störungen in ihren Lieferketten führt. Folglich bietet dieser Ansatz seinen Endkunden ein nahtloses Logistikerlebnis, optimiert Zeit- und Kostenfaktoren und trägt so zu einer nachhaltigen Rentabilität bei.

In diesem Artikel gehen wir auf die Tiefe ein Auswirkungen von Predictive Analytics zur Fertigungslogistik und betonte deren Bedeutung als transformatives Instrument für Fertigungsunternehmen.

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Warum der Einsatz von Predictive Analytics in der Fertigungslogistik zunimmt

In produzierenden Unternehmen ist der Materialfluss ein Grundpfeiler einer effizienten Produktion und Logistik. Durch die effektive Steuerung von Waren durch den gesamten Herstellungsprozess können Engpässe umgangen, die Produktionsplanung verbessert und Kosten gesenkt werden – ein Ziel, das durch das komplexe Geflecht der Lieferkette erreicht wird.

Dennoch ist die Lieferkette mit Risiken behaftet, da sie die Vernetzung von Lieferanten, Herstellern und Endkunden beinhaltet. In diesem komplexen Netz kann eine einzige Störung einen Dominoeffekt auslösen, der sich auf die gesamte Lieferkette auswirkt. Im heutigen Geschäftsumfeld, in dem Kunden versäumte oder verspätete Lieferungen nur minimal tolerieren, können diese Unterbrechungen zu Kundenverlusten führen und sich letztendlich auf das Endergebnis auswirken.

Längere Transitzeiten, verbunden mit Engpässen, Wetterschwankungen und zahlreichen anderen möglichen Störungen im Seetransport, haben den Einsatz von Sichtbarkeitstechnologie mit prädiktiver Analyse erforderlich gemacht. Das Bemerkenswerte an dieser revolutionären Technologie ist ihre zunehmende Erschwinglichkeit und Zugänglichkeit, die sie für kleine und mittlere Fertigungsunternehmen zugänglich macht und so ihre weitverbreitete Einführung erleichtert.

Da immer mehr Unternehmen fortschrittliche Datenanalysen einsetzen, steht der Markt für prädiktive Analysen vor einem erheblichen Wachstum, das bis 38 voraussichtlich 2028 Milliarden US-Dollar erreichen wird, gegenüber 12.49 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022. Diese Informationen unterstreichen die wachsende Anerkennung der Bedeutung der Technologie bei Unternehmen.

Die transformative Kraft von Predictive Analytics in der Fertigungslogistik

Stellen Sie sich vor, Sie sind Logistikmanager für ein Unternehmen, das elektronische Komponenten per Seetransport an ausländische Kunden exportiert. Eines Tages erhalten Sie einen dringenden Anruf von einem Kunden, der aufgrund einer verspäteten Lieferung Ihrerseits Verzögerungen in seiner Produktionslinie hat. Abhängig vom Grad der Sichtbarkeit in Ihrer Transportlogistik können sich folgende Szenarien abzeichnen:

Logistikengpässe mithilfe von Predictive Analytics verhindern: Beispiele

Das Ausnahmemanagement spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung des reibungslosen Ablaufs der Seetransportlogistik. Jede Abweichung vom erwarteten Ergebnis kann als „Ausnahme“ kategorisiert werden. Diese Ausnahmen können möglicherweise den Frachtverkehr stören, zu Lieferverzögerungen führen und die Effizienz der gesamten Lieferkette beeinträchtigen.

Durch die Nutzung historischer Daten und fortschrittlicher Analysen kann die Fertigungslogistik diese Ausnahmen oder Risiken proaktiv bewältigen. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:

Optimierung der Versandrouten

Echtzeitdaten auf Überlastung der Häfen und Wettervorhersagen werden durch prädiktive Analysen genutzt, um die kürzesten und am wenigsten überlasteten Routen vorzuschlagen, was Zeit spart und Emissionen reduziert.

In der Lebensmittel- und Getränkeherstellung beispielsweise, wo die Produktfrische von entscheidender Bedeutung ist, hilft die prädiktive Analyse dabei, die Flottenleistung zu optimieren, indem sie Daten zu Versandrouten, Wetterbedingungen und Staus analysiert und so pünktliche und frische Lieferungen gewährleistet.

Vorausschauende Verzögerungsbenachrichtigungen

Mithilfe prädiktiver Analysen können Unternehmen gefährdete Container proaktiv identifizieren und auf mögliche Verzögerungen aufmerksam machen, die durch Faktoren wie Hafenüberlastung, Wetterbedingungen, Anpassungen der Schiffsrotation und Containerüberschläge verursacht werden.

Sehen wir uns ein Beispiel an, um ein mögliches Rollover-Szenario in einem Umschlaghafen zu veranschaulichen. Stellen Sie sich vor, dass Schiff 1, das Ihre Container befördert, hinter dem Zeitplan zurückliegt und voraussichtlich später am Umschlaghafen ankommt als die geplante Abfahrt von Schiff 2, das für die Verladung und den Transport Ihrer Fracht zum Zielhafen zuständig ist. Diese Situation stellt ein Rollover-Szenario dar, das bei reaktivem Umgang möglicherweise erst im Nachhinein sichtbar wird.

Mit der Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics verschaffen Sie sich jedoch einen proaktiven Vorsprung. Diese prädiktive Analyse in Echtzeit ist darauf ausgelegt, solche Risiken umgehend zu erkennen und zu warnen, wodurch Störungen und Verzögerungen in Ihrer Lieferkette minimiert und reibungslosere und zuverlässigere Logistikabläufe gewährleistet werden.

Abbildung eines typischen Überschlagsfalls, wenn Schiff Nr. 1 im Umladehafen ankommt, nachdem Schiff Nr. 2 abgelegt hat, das einen Container zum POD transportieren sollte

Prädiktive Analysen ermöglichen proaktive Reaktionen, wenn wichtige Bestände zur Neige gehen oder der Sicherheitsbestand abnimmt. Um diesen Punkt zu veranschaulichen, betrachten wir noch einmal das Szenario eines möglichen Überschlags in einem Umschlaghafen, in dem sich Container mit lebenswichtigen Beständen im Transit befinden. Die frühzeitige Antizipation dieses Risikos versetzt die Beteiligten in die Lage, strategische Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. die Umstellung des Transportmittels vom See- auf den Luftweg am Umschlagpunkt oder die Anpassung der Schiffswahl.

Lassen Sie uns ein anderes Szenario untersuchen: Stellen Sie sich einen Arbeitsstreik im Umschlaghafen vor, der die Verweildauer verlängern und möglicherweise die Lieferfristen stören könnte. Die Kenntnis dieses Risikos im Vorfeld ermöglicht eine strategische Ladungsplanung, einschließlich der Möglichkeit einer Umleitung auf einen alternativen Umschlaghafen. Dieser proaktive Ansatz kann auch auf Notfälle wie die jüngste Dürre im Panamakanal angewendet werden, bei denen die vorherige Kenntnis dieser potenziellen Störungen eine kostengünstige Umleitung von Sendungen deutlich früher als geplant ermöglicht.

Wichtig ist, dass Empfehlungen für diese Maßnahmen auf der Grundlage der Kritikalität der Sendung angepasst werden können, um sicherzustellen, dass die Ressourcen möglichst effizient eingesetzt werden, um kritische Lieferungen zu gewährleisten.

Zuverlässigkeit des Netzbetreibers

Bewertung der Leistung von Reedereien für bestimmte Handelsrouten oder Regionen, um zu sehen, ob die ausgewählten Spediteure die erwartete voraussichtliche Abfahrtszeit (ETD) und geschätzte Ankunftszeit (ETA) durchweg einhalten. Mithilfe von Predictive Analytics können Spediteure identifiziert werden, die unterschiedlich starke Abweichungen von den geplanten Zeitplänen aufweisen, und so Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die Spediteurauswahl zu treffen.

Diagramm, das den Laufzeitvergleich zwischen zwei Fluggesellschaften für die Route China-USA zeigt (Quelle: Daten aus dem Transitzeit-Dashboard von Portcast)

Die obige Grafik bietet detaillierte Einblicke und bietet Daten zu Transitzeiten zwischen verschiedenen Regionen und bestimmten Paaren von Verladehafen (POL) und Zielhafen (POD). Darüber hinaus werden diese Erkenntnisse wöchentlich präsentiert, wodurch die Tiefe und Vollständigkeit der Daten erhöht wird. Diese Parameter geben Ihnen einen Überblick über den Prozentsatz der pünktlichen Ankunft jedes Spediteurs auf bestimmten Handelsrouten. Dies erleichtert die Auswahl der zuverlässigsten Spediteure für Ihre häufig genutzten Handelsrouten.

Eine Darstellung der Trägerzuverlässigkeit zwischen zwei Portpaaren, dargestellt als Diagramm

Auf der Grundlage der oben genannten Daten können Logistikteams eine fundierte Entscheidung bei der Auswahl des zuverlässigsten Spediteurs (in diesem Fall Spediteur B) für eine bestimmte Handelsroute treffen.

Vorteile von Predictive Analytics in der Fertigungslogistik

Gartner berichtet, dass Unternehmen, die prädiktive Supply-Chain-Lösungen nutzen, die höchsten Renditen aus ihren Investitionen erzielen. Die Transportkosten, die einen erheblichen Teil des Endproduktpreises ausmachen, sind ein Hauptziel für die Optimierung durch prädiktive Analysen.

Die Vorteile der Anwendung prädiktiver Analysen in der Transportlogistik erstrecken sich sowohl auf die täglichen operativen Aufgaben als auch auf die strategische Weitsicht, die zum Erreichen von Wachstums- und Umsatzzielen erforderlich ist. Sehen wir uns einige dieser Vorteile an:

1. Proaktive Planung mit vorausschauenden ETAs

Im Mittelpunkt steht die prädiktive Analyse in Form der Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit (ETA). Der Erhalt einer ETA für eine Sendung während des Transports bringt zahlreiche Vorteile für die Logistik in der Fertigung mit sich. Die Weitergabe dieser voraussichtlichen Ankunftszeiten an Endkunden verschafft ihnen entscheidende Einblicke in ihre Sendungen und versetzt Versender in die Lage, Erwartungen zu steuern und pünktliche Lieferungen sicherzustellen.

2. Verbesserte Transparenz der Lieferkette

Prädiktive Analysen verbessern die Funktionalität einer Supply-Chain-Transparenz-Lösung, indem sie einen umfassenden Überblick über den Sendungsstatus und -ort sowie kontextbezogene Informationen zu potenziellen Störungen bieten. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Kosten im Zusammenhang mit verspäteten oder außerplanmäßigen Lieferungen zu vermeiden und gleichzeitig die Kundenbeziehungen zu stärken. Folglich fördert die Erfüllung der Sichtbarkeitsanforderungen nicht nur die Kundenbindung, sondern öffnet auch die Tür zu neuen Geschäftsaussichten.

In der Lebensmittel- und Getränkeherstellung beispielsweise, wo die Produktfrische von entscheidender Bedeutung ist, hilft die prädiktive Analyse dabei, die Flottenleistung zu optimieren, indem sie Daten zu Versandrouten, Wetterbedingungen und Staus analysiert und so pünktliche und frische Lieferungen gewährleistet.

3. Besseres Lieferantenmanagement

Prädiktive Analysen sind von unschätzbarem Wert bei der Identifizierung optimaler Lieferanten auf der Grundlage von Kosteneffizienz, Lieferzuverlässigkeit, nachhaltigen Praktiken und mehr. Durch das Erkennen von Best Practices und Verbesserungsmöglichkeiten können Unternehmen ihre Lieferantenbeziehungen effektiv verwalten, Fallstricke vermeiden, günstige Konditionen aushandeln und ihre Gewinne steigern.

4. Betonung der Nachhaltigkeit

Angesichts des wachsenden Umweltbewusstseins stehen Hersteller zunehmend unter Druck, Nachhaltigkeit in ihren gesamten Betrieben zu berücksichtigen, von der Rohstoffbeschaffung bis zum Transport des Endprodukts.

Im Transportbereich bieten prädiktive Analysen unschätzbare Unterstützung, indem sie Bereiche aufzeigen, in denen Kraftstoffverbrauch und Emissionen gesenkt werden können, und gleichzeitig Abläufe rationalisieren, um sie an die ökologische Nachhaltigkeit anzupassen. Prädiktive Analysen werden bei künftigen Nachhaltigkeitsinitiativen eine entscheidende Rolle spielen, darunter die Reduzierung des COXNUMX-Fußabdrucks und die Harmonisierung von Herstellungspraktiken mit umweltbewussten Grundsätzen.

Hauptvorteile: Zusammengefasst

• Vermeidung von Lagerengpässen durch genaue Vorhersage potenzieller Störungen. Dies verhindert kostspielige Engpässe und stellt sicher, dass Produkte dann verfügbar sind, wenn Kunden sie benötigen.
• Verzögerungen minimieren as Predictive Analytics fungiert als Schutzschild gegen unvorhergesehene Störungen in der Lieferkette. Es ermöglicht Unternehmen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten und das Risiko kostspieliger Verzögerungen zu verringern.
• Reduzierung der Betriebskosten und des Zeitaufwands durch Optimierung der Transportwege und Auswahl zuverlässiger Spediteure. Dies reduziert die Betriebskosten und den Zeitaufwand für die Auftragsabwicklung erheblich.
• Verbesserung der Kundenbeziehungen indem wir ihnen genaue voraussichtliche Liefertermine anbieten, was die Kundentreue und -zufriedenheit fördert.

Abschließende Überlegungen

Die Lieferkette jedes Unternehmens ist eine Schatzkammer an Daten, die darauf wartet, für transformative Ergebnisse genutzt zu werden. Die Verschmelzung von Software für die Transparenz der Lieferkette mit Predictive Analytics hat das Potenzial, einen überaus positiven Einfluss auf Ihren Return on Investment (ROI) zu haben. Es ist nicht nur ein Werkzeug; Es ist ein Kompass, der Unternehmen in eine Zukunft führt, in der Logistikerfolg nicht nur zu einer Notwendigkeit, sondern zu einem strategischen Vorteil wird – eine Zukunft, in der Effizienz, Kundenzufriedenheit und Nachhaltigkeit an erster Stelle stehen.

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• Quelle: https://www.logisticsit.com/articles/2023/10/19/how-predictive-analytics-has-been-impacting-manufacturing-logistics