Big Data in der Intralogistik

Entlang der Lieferkette fallen heute immer mehr Daten an – auch in der Intralogistik. Zusammengefasst werden diese Datenmengen unter dem Begriff Big Data. In der Lagerverwaltung und im Management von Pro-duktionsprozessen sind sie inzwischen ein wichtiges Hilfsmittel. Doch wie lässt sich die Flut an Informationen im Materialfluss nutzen?

Vanessa Dumke
27.04.20
Lesezeit 6 Min.

 

Daten werden im Volksmund als das neue Öl bezeichnet. Doch im Vergleich zu dem fossilen Brennstoff sind die Datenmengen nicht endlich. Im Gegenteil: Sie vermehren sich aufgrund der Digitalisierung und des damit einhergehenden technischen Fortschritts zunehmend.

An Big Data beziehungsweise Smart Data führt für Unternehmen heute kein Weg mehr vorbei. So werden die großen Mengen an Daten beziehungsweise deren intelligente Nutzung bezeichnet. Auch in der Intralogistik finden sie inzwischen Anwendung. Aber wie lassen sich die immer größeren Datenmengen für die Optimierung intralogistischer Prozesse in Lager oder Produktion nutzen?

Was ist Big Data?

In der Logistik im Allgemeinen und in der Intralogistik im Speziellen kann auf Dauer bei kaum einem Prozess auf Soft- und Hardware verzichtet werden. Denn wer die Chancen der Effizienzsteigerung durch die Digitalisierung nicht nutzt, wird langfristig nicht wettbewerbsfähig bleiben.

Die Produktion beispielsweise kann durch Fertigungssteuerungs- (MES), Lagerverwaltungs- (LVS), Materialfluss- (MFS) oder fahrerlose Transportsysteme (FTS) unterstützt und optimiert werden. Dabei fallen große Datenmengen an. Auch auf Konsumentenebene können beispielsweise Online-Suchverhalten, Bewegungsdaten oder Daten zum Kaufverhalten erhoben werden.

Zusammengefasst wird all das unter dem Begriff Big Data. Mithilfe intelligenter Software, zum Beispiel der Blockchain, lassen sich Vorhersagen treffen oder relevante Sachverhalte herausarbeiten und so Prozesse im Lager und in der Produktion optimieren.

Skepsis gegenüber Big Data

Noch stehen jedoch viele Unternehmen dem Thema mit Skepsis gegenüber. Laut einer Studie von Building Trust in Analytics[TB1] , für die das Marktforschungsunternehmen Forrester Consulting im Auftrag von KPMG weltweit Entscheider von mehr als 2.000 Unternehmen in zehn Ländern befragt hat, fürchten 52 Prozent der Unternehmen in Deutschland, dass Datenanalysen und die Nutzung von Big Data dem eigenen Ruf schaden können.

Weltweit sind es sogar 70 Prozent. Grund ist das mangelnde Vertrauen in die Datenanalyse. Dabei liefert Big Data wichtige Informationen, mithilfe derer Unternehmen ihre Ressourcen effizienter einsetzen und so die betriebsinternen Kosten senken können. Im Hinblick auf den häufig harten Konkurrenzkampf mit Mitbewerbern kann sich dadurch ein nicht zu verachtender Wettbewerbsvorteil ergeben.

Mehrwert von Big Data

Die Lagerautomatisierung bleibt das Trendthema in der Intralogistik. Vor dem Hintergrund der derzeitigen Corona-Krise spielt sie vielleicht sogar eine noch wichtigere Rolle als zuvor. Zudem wirkt sich der Onlinehandel-Vertrieb nicht nur darauf aus, wo Kunden einkaufen. Auch die Antworten auf die Fragen, welche Produkte sie wählen und wie schnell sie sie haben möchten, sind heute andere als zu Zeiten des rein stationären Handels.

Der Trend geht dahin, dass viel mehr unterschiedliche Artikel viel schneller geliefert werden. Hinzu kommen flexible und personalisierte Zustellungsbedingungen. Dies macht genaue und vor allem spezifische Prognosen hinsichtlich der Prozessabläufe innerhalb eines Lagers immer schwieriger.

Das Lager ist heute eine sprudelnde Datenquelle, das gleichzeitig moderne Analyseverfahren ermöglicht. Aber nicht nur die Datenmengen, auch der Bedarf an schnellen Entscheidungen der Lagermanager steigt. Das betrifft den Umgang mit Kunden, Produkten, aber auch Prozessen, zum Beispiel im Kundenservice. Big Data kann nicht nur die komplexen Zusammenhänge transparent darstellen, sie lässt auch strategische Rückschlüsse zu. Damit ermöglicht sie eine verlässliche Datengrundlage und eine schnelle Entscheidungsfindung. Im Ergebnis lassen sich somit eine höhere Verfügbarkeit aller benötigten Waren bei gleichzeitiger Verringerung der Lagerbestände und Ressourcen erreichen. Zukünftig könnte beispielsweise das Bestandsmanagement mithilfe einer innovativen Software vollautomatisiert vonstattengehen.

Beispiel: Bestandsmanagement mit Big Data

Warum Big Data grade für die Intralogistik von besonderer Bedeutung ist, zeigt ein Blick auf ein mögliches Anwendungsszenario im Risiko- und Bestandsmanagement: In der Produktion müssen heute einzelne Komponenten nicht nur jederzeit verfügbar sein, sondern häufig auch von Übersee beschafft werden. Ein Produktionsausfall aufgrund fehlender Rohstoffe ist das Horrorszenario für Fertigungsbetriebe.

Mithilfe von Big Data lassen sich Bestände enorm effizient managen. Zusätzlich kann mit ihrer Hilfe prognostiziert werden, wie große Mengen während eines Produktlebenszyklusses und für einen Markt produziert beziehungsweise bestellt werden muss. Die Analyse von Verbrauchsdaten erlaubt es, Warnsysteme zu generieren, die im Vorfeld von Engpässen frühzeitig Bescheid geben.

Beispiel: Predictive Maintenance mit Big Data managen

Im Lager und in Produktionshallen kommen heute zudem zunehmend intelligente Transportroboter und -systeme wie unser autonom navigierendes fahrerloses Transportsystem TORsten zum Einsatz. Vorreiter ist hier die Automobilproduktion. Aber auch in anderen Branchen ist in der Intralogistik ein klarer Trend zu fortschreitender Automation mittels fahrerloser Transportsysteme (FTS) erkennbar.

Big Data vereinfacht dort insbesondere die Wartung und Reparatur – genannt Predictive Maintenance. Mit einer hochwertigen Datenbasis, den richtigen Messgrundlagen und Herangehensweisen lassen sich Ausfallzeiten vorhersagen, Schäden verhindern, Gewährleistungs- und Wartungskosten senken und die Kundenbindung stärken. Besonders wichtig ist diese Entwicklung in Bereichen, wo der Mensch nur selten eingreift, etwa bei Windkrafträdern, Flugzeugturbinen oder auch Lackierrobotern in Produktionsanlagen.

Big Data als Wettbewerbsfaktor

Wer wettbewerbsfähig bleiben will, steht also künftig vor der Frage, wie sich die Prozesse im Unternehmen mithilfe von Big Data optimieren lassen. Dabei gilt es, Technologien einzubinden und neue Services zu schaffen.

Allerdings sei bei aller Entwicklung hin zur Automatisierung klar und deutlich gesagt: Die Rolle des Menschen steht nicht grundsätzlich zur Disposition. Wie in allen Bereichen wird er auch in der Intralogistik neue Funktionen bekleiden.