Logistik braucht den Data-Scientist

(DVZ-Illustration: Andreas Voltmer)

von Markus Sontheimer (48) ist seit Dezember 2015 Mitglied des Vorstandes der Schenker AG und dort inzwischen verantwortlich für das Ressort IT und Digitalisierung.

ie Logistikbranche steht unter stetig wachsendem Druck, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und gleichzeitig die Qualität und die Güte von Serviceleistungen zu maximieren. Die fortschreitende Digitalisierung stellt die etablierten Player vor immer größere Herausforderungen, stößt gleichzeitig aber auch neue Türen auf.

In der globalisierten und vernetzten Welt werden bereits heute 1000-mal mehr Daten als noch vor zehn Jahren generiert. In den kommenden Jahren wird sich das Datenvolumen erneut vertausendfachen. Darin sehen wir weniger ein Problem, sondern vielmehr eine Chance. Um diese zu ergreifen, müssen wir aber tradierte Prozesse und Denkstrukturen in Teilen neu definieren und auch über neue Kompetenzprofile unserer Mitarbeiter nachdenken. Ist es also wirklich der Mathematiker, der uns fehlt?

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Wir stehen am Beginn einer neuen industriellen Revolution. Die Gesellschaft entwickelt sich zu einem Internet der Dinge, in dem sogenannte cyberphysische Systeme kontinuierlich Daten und Informationen zwischen Menschen und Maschinen austauschen. Die weitreichende Robotisierung großer Teile unserer Gesellschaft steht unmittelbar bevor. Eine durchgängige Automatisierung der Supply Chains ist keine Zukunftsmusik mehr. Das autonome Fahren revolutioniert bereits heute die Mobilitätsbranche. Dies wird – wenn auch mit leichter Verzögerung, aber dann umso stärker – ebenso die Logistikbranche treffen.

Trends nicht verschlafen

Zentral sind die Entwicklung von Serviceinnovationen und die kontinuierliche Erneuerung des eigenen Geschäftsmodells, um diese Trends nicht zu verschlafen. Das Beherrschen der Data Supply Chain wird dabei zur zentralen Herausforderung des global agierenden Logistikers. Wir sitzen auf einem immer größer werdenden Berg voller Datenschätze. Das Heben dieser Schätze einerseits und das Erschließen neuer Datenberge andererseits treten immer mehr in den Fokus strategischen, taktischen wie operativen Handelns.

Ist das Transportnetz optimal aufgestellt? Welcher Standort ist für ein neues Umschlagzentrum besonders geeignet? Mit welchen Volumina ist in der Weihnachtszeit zu rechnen? Welchen Einfluss haben dabei externe Umweltfaktoren? Wie lassen sich passgenaue Zustellzeiten prognostizieren? Wie verschieben sich Warenströme, und lässt sich dies aus der Datenlage unmittelbar ableiten? Und: Erkennen wir aufgrund unserer Datenlage, dass ein Kunde unerwartete Kapazitätsnachfragen anstoßen wird?

All diese Fragen fallen in die Disziplin der Analyse von Big Data, die sich von klassischen Business-Intelligence-Ansätzen aufgrund der Heterogenität der Datenquellen unterscheidet. Hierbei sind unter anderem die Möglichkeiten prädiktiver Analysen ein immer entscheidenderer Vorteil und Baustein für die Einschätzung des Marktes.

Das Berufsbild des sogenannten Data Scientist vereint all jene Kompetenzen, die wir brauchen, um diesen Herausforderungen gewachsen zu sein. Wir stehen hier in einem weltweiten Wettbewerb, denn nicht nur Logistiker kämpfen um diese Experten. Das analytisch-mathematische Handwerkszeug, das inhaltliche Verständnis sowie ein innovativer Geist zeichnen diese Personen aus. Dies können dann Informatiker, Physiker, Ingenieure oder eben Mathematiker sein.

Revolution verdrängt Evolution

In Zeiten von Revolutionen versagen gewöhnlich rein evolutionäre Strategien. Wie viele andere Branchen auch steht die Logistik vor einem Paradigmenwechsel. Hier müssen wir uns personell entsprechend aufstellen und auch querdenken. Wenn irgendwann die intelligente Sendung von autonom selbstentscheidenden Transporteinheiten mit künstlicher Intelligenz bewegt wird, brauchen wir vielleicht künftig verstärkt disziplinenübergreifende Expertise, um das Schwarmverhalten solcher Systeme aus der Natur abzubilden und zu analysieren.

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