Es muss nicht immer Big Data sein: Diese Logistik-KPI helfen

Vielen Unternehmen würde bereits ein wenig mehr Transparenz in der Lieferkette deutliche Vorteile bringen. Welche KPI können helfen?

Björn Helmke

11.11.2016

Big-Data-Hype? Nie gehört! An vielen Logistik- und Versandabteilungen gehen die Bemühungen, aus der Analyse von Massendaten heraus die Geschäftsprozesse zu verbessern, bisher spurlos vorüber. Die Studie „Big Data Revolution“ von PricewaterhouseCoopers zeigt: Nur auf das Personalmanagement und die interne Revision hat Big Data einen noch geringeren Einfluss als auf die Logistik. Spitzenreiter sind IT, Strategieentwicklung, Forschung & Entwicklung sowie Marketing.

Das ist auf der einen Seite bedauerlich, denn beispielsweise im Bereich der Netzwerkoptimierung und Kapazitätsplanung ließe sich mit Big-Data-Technologien einiges bewegen. Andererseits: Es gibt auch im operativen Logistikcontrolling genügend Baustellen, die mit konventionellen Mitteln – beispielsweise Kennzahlen, die aus eigenen Datenbeständen generiert werden – geschlossen werden können.

Eine Umfrage des Softwareanbieters AEB zeigt: Zahlreiche Logistikexperten aus der verladenden Wirtschaft bewerten die Transparenz in der eigenen Supply Chain durchaus verhalten. 44 % stufen die Transparenz lediglich als durchschnittlich ein, 10 % gar als „gering“ oder „sehr gering“. Immerhin: Über eine hohe Transparenz berichteten 27 %, die Top-Note „sehr hoch“ vergaben nur 17 %.

Die Fehlersuche lohnt sich

Die Logistik-Community ist in Sachen Transparenz also gespalten. Viele Unternehmen nutzen ihre Daten aus Logistik und Versand bereits, um nach Schwachstellen zu suchen und diese abzustellen. Dies funktioniert dann besonders gut, wenn Daten der Logistikdienstleister ebenfalls genutzt werden können.

Beispiel: Durch die Übernahme von Trackingdaten in ein Analysetool entsteht die Möglichkeit, die Lieferperformance zu bestimmen und Störungen den einzelnen Prozessschritten zuzuordnen. Die Fehlersuche lohnt sich, denn für die meisten Unternehmen ist die Verbesserung der Lieferperformance nach wie vor ein Dauerthema, wie die Umfrage zeigt. Nur 8 % der Umfrage-Teilnehmer berichteten über eine Fehlerquote bei den Lieferungen nahe 0 %. 48 % gaben einen Wert von rund 10 %, 29 % einen Wert von rund 20 % an.

Mangelnde Integration verursacht hohe Aufwände

Der Hauptgrund für eine suboptimale Lieferperformance sind langsame interne Prozesse. Das antworteten 44 % der Befragten. Störungen der Performance durch Änderung von Bestellungen durch die Kunden oder die Leistung der Transportunternehmen liegen mit jeweils 23 % deutlich dahinter. Den größten Mehrwert erhoffen sich die befragten Praktiker von Kennzahlen über die Lieferperformance (54 %), gefolgt von KPI zu Durchlaufzeiten (22 %) und zu Kosten (15 %).

Ein Kernproblem: Gerade den Logistikern und Versandleitern auf der operativen Ebene fällt es nicht immer leicht, Lieferprobleme zeitnah zu lokalisieren. Natürlich hat fast jedes größere Unternehmen Kennzahlen über die eigene Lieferfähigkeit zur Verfügung. Aber oft stehen sie nicht zeitnah „on demand“ zur Verfügung, sondern als Monats- oder Quartalsauswertung. Oder es wird lediglich eine universelle Kennzahl für die Lieferperformance angeboten, die bei der Suche nach Schwachstellen wenig nützt.

Weitere Herausforderung: Eine relativ hohe Zahl der von AEB Befragten sieht Business-Intelligence-Lösungen, die Kennzahlen und Analysen liefern, im eigenen Unternehmen als nicht genügend integriert an. Nur 4 Prozent sprechen von einer sehr hohen, 25 Prozent von einer hohen Integration. Die Folge fehlender Integration sind Medienbrüche – und damit ein hoher manueller Aufwand.

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Essentiell: Die richtigen Daten

Integrierte BI-Lösungen stehen permanent und in der Regel auch flexibel zur Verfügung. Wer Softwarelösungen für den Versand oder das Transportmanagement beschafft, sollte auch deren Fähigkeit zur Einbindung in Datenanalysen überprüfen. Allerdings ist es mit einem Analysetool allein nicht getan. Es müssen vor allem die richtigen Daten zur Verfügung stehen. Das klingt banal, ist aber komplex.

Das beginnt mit der Festlegung, auf welcher Ebene die Kennzahlen gebildet werden sollen, weiß Bulcsu Karsa, Experte bei AEB. Auf Packstückebene? Auf Artikelebene? Auf Sendungsebene? Das ist noch relativ einfach zu lösen, wenn die Daten aus einer einzigen Quelle kommen. Wenn die Kennzahlen aber aus dem eigenen System und den Systemen mehrerer Dienstleister aggregiert werden, kann das Projekt an diesem Detail sogar scheitern.

Zweiter Knackpunkt ist die Datenqualität. Wie vollständig und akkurat sind die eigenen Daten – und die der Dienstleister? Die Schwierigkeit zeigt sich am Beispiel des Zustellzeitpunktes. Die meisten Paketdienste haben ihre Zustellfahrer mit mobilen Terminals ausgestattet, auf denen der Kunde nicht nur unterschreibt, sondern auch Schäden, Annahmeverweigerungen und ähnliche Ereignisse vermerkt. Automatisch wird dann ein Zeitstempel gesetzt. Im Gegensatz dazu quittiert der Empfänger Stückgutlieferungen häufig auf Papier. Die Zustellung wird erst nach Rückkehr der Fahrer zum Depot von Erfassungskräften ins System eingepflegt – wobei die genaue Uhrzeit gern auch mal weggelassen wird. Wer jedoch seine Dienstleister messen will, braucht komplette und genaue Daten von ihnen – und muss das notfalls auch durchsetzen können.