SAP Data Intelligence in der Logistik

Eine effektive Logistik ist in der heutigen schnelllebigen und dynamischen Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung. Angefangen bei der Notwendigkeit, die Effizienz zu maximieren und den Stress in den Lieferketten zu minimieren, bis hin zu den ständig steigenden Kundenerwartungen an eine schnelle und sichere Lieferung auf der letzten Meile: Logistikplanung und -ausführung waren noch nie so wichtig wie heute.

Die Logistikplanung wird von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst, die zum Teil nicht unter der direkten Kontrolle des Logistikers liegen. Die Auswirkungen der Covid-Pandemie und der geopolitischen Umwälzungen setzen die Lieferketten unter einen noch nie dagewesenen Druck, wie ein KPMG-Bericht aus dem Jahr 2022 zeigt.

Die Logistikplanung hängt zunehmend von der Fähigkeit ab, große Datenmengen in Echtzeit intelligent zu analysieren, um sie in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die direkt in die Planung und Ausführung einfließen. In diesem Blog erfahren Sie, wie SAP Data Intelligence Sie bei der Logistikplanung und -ausführung unterstützt.

SAP Data Intelligence ist eine umfassende Datenmanagementlösung, die es Unternehmen ermöglicht, große Mengen unterschiedlicher Daten in einer einzigen Lösung zu verwalten, zu orchestrieren, zu integrieren und zu verarbeiten. Die Lösung wandelt verteilte Daten in wichtige Geschäftsinformationen um, um die Entscheidungsfindung und die betriebliche Flexibilität zu verbessern. Sie bietet eine einzige Datenquelle, auf die jederzeit und überall zugegriffen werden kann.

Als Daten-Orchestrierungsschicht der SAP Business Technology Platform (SAP BTP) lässt sie sich nahtlos in die Analysefunktionen von SAP Analytics Cloud (SAC), die Data-Warehousing-Funktionen von SAP Datasphere und SAP Business Warehouse integrieren, um die umfangreichen, datengestützten, intelligenten und agilen Planungs- und Betriebsfunktionen bereitzustellen, die das heutige Geschäftsumfeld erfordert.

Große Mengen strukturierter und unstrukturierter, aktueller und historischer Daten aus verschiedenen heterogenen Quellen und Datenströmen werden orchestriert, vereinfacht, untersucht und als Grundlage für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) verwendet, die zur Automatisierung und Optimierung von Planungs- und Betriebsprozessen eingesetzt werden.  Diese skalierbare, wiederholbare und produktionsreife ML-Pipeline, die die neuesten ML Ops-Prozesse unterstützt, ermöglicht es Unternehmen, intelligente Prozesse zu entwickeln, die auf Echtzeit-Dateneinblicken basieren.

Die Logistikfunktion gilt traditionell als besonders anfällig für unvorhersehbare externe Faktoren. In einem Artikel aus Großbritannien von 2022 für die Palettenindustrie wird darauf hingewiesen, dass "ständig unvorhersehbare Situationen auftreten, die das Logistikteam dazu veranlassen, mit viel Mühe Lösungen für verschiedene Probleme zu finden, auf die sie keinen Einfluss haben. Diese gehen oft mit Ausreden einher, wie z. B. schlechte Straßenverhältnisse, technische Probleme, familiäre Notfälle oder die mangelnde Erfahrung des Fahrers".

Kunden und Partner in der Lieferkette sind frustriert, wenn sie den Eindruck haben, dass diese externen Faktoren als Ausrede für logistische Leistungsmängel benutzt werden. Unvermeidbare "Verspätungen aufgrund von schlechtem Wetter“ können beispielsweise zu Reaktionen wie "Hätten sie nicht vorhersehen können, dass es im Januar in Europa schneit?" führen.

Wenn wir über unvorhersehbare externe Faktoren in der Logistik sprechen, beziehen wir uns im Allgemeinen auf Daten, die erfasst, analysiert, modelliert und bei der Logistikplanung berücksichtigt werden könnten, wenn man den richtigen Zugang, die richtige Datenverwaltung, die richtigen Analyse- und Planungssysteme hätte.

Die Verwendung von z. B. Google Maps, um die schnellste Route für eine Lieferung zu ermitteln, ist ein kleiner Fortschritt, aber es ist ein manueller Prozess, der nur einen winzigen Teil des Potenzials der riesigen Bandbreite an Datenquellen und Analysemöglichkeiten nutzt, die es heute gibt. 

SAP Data Intelligence mit SAP SAC, SAP BW und SAP Datasphere ermöglicht es, die Vielzahl heterogener Faktoren, die sich auf die Logistik auswirken können, in Datenströmen zu organisieren, zu orchestrieren, zu analysieren, zu modellieren und in Echtzeit in eine intelligente, ML-basierte Planung einfließen zu lassen.

Ein möglicher Anwendungsfall ist die Optimierung von Lieferplänen und -routen für mehrere Kunden am selben Tag mit Hilfe von ML-basierten Modellen, die einen umfassenden Überblick über historische und aktuelle Daten zu Straßenzustand, Wetter, Personalbestand, Systemauslastung und allen anderen Faktoren haben, die die Lieferung beeinflussen können.

Die SAP hat angekündigt, im Jahr 2022 ihre Portfolio-Elemente im Bereich Analytik zu bündeln, um den Nutzen für die Kunden zu maximieren und ein hohes Maß an Interoperabilität gewährleisten zu können. SAP Data Intelligence wird in Zukunft in die SAP Datasphere überführt und integriert.

Kunden und Partner in der Lieferkette sind frustriert, wenn sie den Eindruck haben, dass diese externen Faktoren als Ausrede für logistische Leistungsmängel benutzt werden. Unvermeidbare "Verspätungen aufgrund von schlechtem Wetter“ können beispielsweise zu Reaktionen wie "Hätten sie nicht vorhersehen können, dass es im Januar in Europa schneit?" führen.

Wenn wir über unvorhersehbare externe Faktoren in der Logistik sprechen, beziehen wir uns im Allgemeinen auf Daten, die erfasst, analysiert, modelliert und bei der Logistikplanung berücksichtigt werden könnten, wenn man den richtigen Zugang, die richtige Datenverwaltung, die richtigen Analyse- und Planungssysteme hätte.

Die Verwendung von z. B. Google Maps, um die schnellste Route für eine Lieferung zu ermitteln, ist ein kleiner Fortschritt, aber es ist ein manueller Prozess, der nur einen winzigen Teil des Potenzials der riesigen Bandbreite an Datenquellen und Analysemöglichkeiten nutzt, die es heute gibt. 

SAP Data Intelligence mit SAP SAC, SAP BW und SAP Datasphere ermöglicht es, die Vielzahl heterogener Faktoren, die sich auf die Logistik auswirken können, in Datenströmen zu organisieren, zu orchestrieren, zu analysieren, zu modellieren und in Echtzeit in eine intelligente, ML-basierte Planung einfließen zu lassen.

Ein möglicher Anwendungsfall ist die Optimierung von Lieferplänen und -routen für mehrere Kunden am selben Tag mit Hilfe von ML-basierten Modellen, die einen umfassenden Überblick über historische und aktuelle Daten zu Straßenzustand, Wetter, Personalbestand, Systemauslastung und allen anderen Faktoren haben, die die Lieferung beeinflussen können.