Big Data Analytics in der Intralogistik: Effiziente Datenanalyse für bessere Entscheidungen

In der Intralogistik entstehen durch die tägliche Arbeit große Mengen an Daten. Dabei fließen Produkt- und Bestandsdaten, ebenso wie Bestellungen, Rechnungen und vieles mehr in Ihre Datenspeicher ein. Aus diesen gesammelten Daten können Sie mit den richtigen Methoden viel Wissen über Ihr Unternehmen erzeugen und gewinnbringende Rückschlüsse ziehen. Dafür gibt es das fortschrittliche Verfahren der Big Data Analyse, die durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verborgene Muster und Zusammenhänge erkennt. Was Big Data Analytics bedeutet und wie Sie es für Ihr Unternehmen verwenden können, erfahren Sie in unserem Blogbeitrag.

Was bedeutet Big Data Analytics?

Der Begriff Big Data bezieht sich auf die Ansammlung riesiger Datenmengen im Bereich von Tera- (1000 Gigabyte) bis Petabytes (1000 Terabyte), die mit herkömmlichen Methoden nicht mehr verarbeitbar sind. Zudem geht es bei Big Data auch um die Faktoren der Geschwindigkeit der Daten und der Vielfalt. Die Vielfalt umfasst eine breite Palette von Daten unterschiedlicher Art, wie Texte, Bilder, Videos und viele mehr. Der Aspekt der Geschwindigkeit bezieht sich dabei vor allem auf die Schnelligkeit in der Daten gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden können. Big Data Analytics ist demnach die Auswertung und Analyse dieser Datenmengen. Durch die Digitalisierung der vergangenen Jahre ist das Thema der Big Data Analytics auch immer wichtiger geworden, da seitdem immer größere Datenmengen entstehen und verarbeitet werden können.

Big Data muss meist auf unterschiedliche Hardware-Systeme (wie Server) verteilt werden, um gespeichert und verarbeitet zu werden. Künstliche Intelligenzen (Verweis zu KI-Blogbeitrag) analysieren diese Daten auf Grundlage von maschinellem Lernen und geben ein tieferes Verständnis für die Zahlen und deren Bedeutung. Das ist für Menschen nicht greifbar, da neben den gigantischen Datenmengen ein weiteres Problem besteht: Die gesammelten Daten sind nicht immer in der gleichen Qualität verfügbar. Das würde eine effiziente Datenanalyse ohne KI erheblich erschweren.

Anwendungsbeispiele von Big Data Analytics in der Intralogistik

Auch in der Intralogistik entstehen riesige Mengen an Daten, die ein erhebliches Potenzial für Ihren Betrieb beinhalten. Durch die Analyse dieser Datenmengen haben Sie die Möglichkeit Ihre Prozesse zu optimieren, die Effizienz Ihres Betriebs zu steigern und die Kosten zu reduzieren. Es gibt einige Möglichkeiten für welche Zwecke der Einsatz der Big Data Technologien im intralogistischen Umfeld Sinn ergeben.

• Predictive Maintenance: Durch die Verknüpfung Ihrer Maschinen und Flurförderzeuge über das Internet of Things sind Sie im Stande vorherzusagen, wann Wartungsarbeiten durchgeführt werden müssen. Das spart Ihnen Ausfälle, Stillstandszeiten und Produktivitätseinbußen.
• Routenoptimierung: Sowohl für autonome Systeme als auch für Ihre Staplerfahrer können Sie durch die Big Data Analytics Routen optimieren und so wichtige Zeit für Ihre Lieferungen einsparen. Das resultiert in besserer Kundenzufriedenheit und einer längeren Bindung.
• Lagerverwaltung: Durch die Sammlung von Daten wie Abmessungen, Gewicht und Nachfrage erzeugt die KI durch Big Data Analytics eine optimierte Platzzuweisung.
• Personaloptimierung: Durch versteckte Muster identifiziert die KI Engpässe bei Abläufen und liefert Vorschläge darüber, wie Sie Ihre Arbeitskräfte am sinnvollsten verteilen.
• Prozessoptimierung: Sowohl beim Transport als auch bei der Verpackung erkennt die KI durch die Analyse Ihrer Daten Schwachstellen und Ineffizienzen. Nach der Aufdeckung und Behebung dieser erhöhen Sie Ihren Warenumschlag und machen Ihren Betrieb rentabler.

Voraussetzungen für die Analyse von Big Data

Durch die Analyse Ihrer riesigen Datenmengen erhalten Sie eine Reihe an Möglichkeiten, wie Sie Ihr betriebliches Umfeld und die Arbeitsabläufe optimieren können. Um das zu tun, brauchen Sie jedoch einige Grundvoraussetzungen, die Ihnen die Analyse von Big Data erst ermöglichen. Zum einen brauchen Sie eine geeignete Dateninfrastruktur mit ausreichender Speicherkapazität zur Aufbewahrung Ihrer Daten sowie skalierbaren Datenbanken und einer geeigneten Rechenleistung.

Zudem brauchen Sie eine Methode zur Integration Ihrer Daten, da die Erkenntnisse aus der Big Data Analyse aus unterschiedlichen Datenströmen stammen. Diese Ströme müssen aufeinander abgestimmt werden, um konsistente und aussagekräftige Analysen zu ermöglichen. Für die eigentliche Analyse der Daten brauchen Sie entsprechende Analysetools wie Hadoop, No-SQL Datenbanken und Cloud-Computing-Plattformen. Zur Erklärung wollen wir Ihnen diese Begriffe in aller Kürze definieren:

• Hadoop: Hadoop ist eine Sammlung an Tools und Bibliotheken, die quelloffen und frei verfügbar sind. Das Framework bietet eine kostenlose und gewinnbringende Möglichkeit zur Softwareentwicklung.
• No-SQL Datenbanken: Diese Gruppe von Datenbankensystemen basiert auf nicht-tabellarischen Datenmodellen. Durch die Verwendung dieser Datenbanken haben Sie die Möglichkeit unterschiedliche Datentypen für deren Analyse zusammenzuführen. No-SQL wird für Anwendungen des Internet of Things verwendet, um Daten auszuwerten.
• Cloud-Computing-Plattformen: Anstelle von physikalischen Servern und Hardware bei Ihnen vor Ort können Sie für die Speicherung und Verarbeitung Ihrer Daten auch Cloud-Computing-Plattformen verwenden.

Nachdem Sie Ihre IT-Infrastruktur erstellt haben, müssen Sie auf den Datenschutz und die Sicherheit in Ihrem Unternehmen achten. Mit Big Data werden meist sensible Daten untersucht, weshalb entsprechende Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich sind. Definieren Sie zudem klare Fragestellungen und Ziele, bevor Sie mit der Analyse von Big Data anfangen. Was wollen Sie genau herausfinden? Welche Erkenntnisse sind wichtig für Ihre Unternehmensziele? Um das zu erfahren, hilft es Ihnen mehr über den Nutzen der Big Data Analytics zu erfahren. Lesen Sie mehr dazu im folgenden Absatz.

Was bringt Ihnen Big Data Analytics?

Nachdem Sie nun wissen, welche Möglichkeiten die Analyse von Big Data beherbergt, ist nun die Frage, welche Aspekte Ihrer täglichen Arbeit unmittelbar davon profitieren. Wir haben Ihnen dafür fünf Vorteile zusammengetragen, auf die wir im Folgenden eingehen:

1. Bessere Entscheidungsfindung: Durch das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen erhalten Sie empirische Einblicke in Ihre intralogistischen Abläufe. Das ermöglicht es Ihnen wesentlich fundierte Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen. Zudem erkennen Sie entstehende Probleme frühzeitig und haben die Chance entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
2. Ressourcenoptimierung: Sowohl bei Lagerplatz als auch in der Zuteilung von Arbeitskräften und der Optimierung von Transportmitteln hilft Ihnen die künstliche Intelligenz. Ihr Unternehmen kann den Materialfluss besser steuern und erhält so einen Vorteil gegenüber den Konkurrenten.
3. Kosteneinsparungen: Durch die Optimierung Ihrer Prozesse sparen Sie Kosten ein. Zudem vermeiden Sie Überschüsse, Lagerhüter und unnötige Restposten. Die KI erstellt darüber hinaus Bestellvorschläge, die durch die gesammelten Daten optimiert wurden.
4. Schnellere Reaktionsfähigkeit: Durch Echtzeit-Analysen erhalten Sie die Möglichkeit, flexibel auf Trends und Änderungen in der Nachfrage zu reagieren. Dadurch gehen Sie besser auf Kundenbedürfnisse ein und verkürzen Ihre Lieferzeiten.
5. Bessere Kundenzufriedenheit: Durch das erhöhte Maß an logistischer Effizienz erhalten Ihre Kunden ihre Bestellungen früher und erleben eine höhere Lieferzuverlässigkeit. Das resultiert in einer erhöhten Kundenzufriedenheit und einer langfristigen Kundenbindung.

Neben diesen Aspekten ist es eine Frage Ihrer technischen Ausstattung, um innovative Lösungen für Ihr Unternehmen zu finden. In großen Lagerkomplexen besteht zum Beispiel die Option, dass Sie anstelle von manueller Bestandskontrolle den Prozess durch den Einsatz von Drohnen automatisieren. Dafür ist ein System mit künstlicher Intelligenz und eine schnelle Datenverarbeitung und -analyse unerlässlich. Die Möglichkeiten sind nach der Implementierung Ihrer Infrastruktur nahezu unbegrenzt, was den potenziellen Mehrwert Ihrer Big Data Analystics vervielfältigt.

Unser Fazit zu Big Data Analytics

Die Analyse von Big Data ist ein Meilenstein in der Datenverarbeitung. Durch die Methoden und Ansätze dieses Konzepts lassen sich riesige Mengen an Daten speichern, verarbeiten und analysieren. Daraus erkennt eine künstliche Intelligenz Muster und trägt dazu bei, Ihren Betrieb zu optimieren. Das resultiert in besserer Ressourcenverwaltung und höherer Wirtschaftlichkeit.

Die Errichtung einer geeigneten Infrastruktur samt einer künstlichen Intelligenz in den Alltag Ihres Unternehmens ist jedoch ein umfangreiches Unterfangen. Sichern Sie sich deshalb professionelle Hilfe von erfahrenen Planern, Technikern und Sicherheitsexperten. Bei Logistik XTRA erhalten Sie entsprechende Hilfe für die Digitalisierung Ihres Unternehmens. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Interesse an Big Data Analytics in Ihrer Firma haben.