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ie Fachzeitschrift LOGISTIK HEUTE zeigt FLS im Rahmen der Sonderveröffentlichung „Software in der Logistik 2019“. Das Themenheft stellt das Heute und Morgen der Logistik-IT in den Mittelpunkt und setzt Schwerpunkte bei den Trend-Themen „Internet of Things (IoT)“ und „Machine Learning“.
Im Logistik-IT Guide 2019 nimmt die LOGISTIK HEUTE aktuelle Studien und Ansätze zum Internet der Dinge unter die Lupe und liefert erste Einschätzungen in welchen Bereichen das „Internet of Things“, kurz „IoT“ vor seinem Durchbruch stehen könnte. Auch „Machine Learning“, die zweite Themensäule des Sonderhefts, bietet die Chance, immer komplexere Entscheidungen zu automatisieren. Im Fokus: Warum ist es für Nutzerunternehmen entscheidend, Anwendungswissen und Algorithmen-Expertise richtig zu kombinieren?
FLS-Lösungen zur Termin- und Tourenoptimierung arbeiten schon heute mit „Predictive Durations“. So lassen sich aus Vergangenheitsdaten die Besuchsdauern intelligent vorhersagen und automatisch anpassen. Durch mathematisches Auswerten und das Einbeziehen neuester und historischer (Auftrags-)Daten wird die individuelle Planungsgenauigkeit und Termintreue gesteigert.
Mit DISPATCH NOW bietet FLS schon heute eine Logistik-Cloudlösung zur vollautomatischen Termin-, Touren- und Lieferplanung. Und berücksichtigt damit Wunschtermin-Logistik, kostenoptimierte Lieferzeitfenster und Echtzeit-Kundenterminvereinbarung im 24/7-Self-Service. Über die Einbindung der mobilen Lösung erfolgen Echtzeit-Statusrückmeldungen, die wiederum Avisierungssysteme anstoßen: beim Endkunden z.B. via E-Mail, SMS oder Push-Nachricht oder beim B2B-Partner z.B. mittels Arrival Radar und Control, und ETA (Estimated Time of Arrival)-Informationen. Zusätzlich lassen sich über die mobile Lösung auch die Lieferquittierung bis hin zur Retourenabwicklung im Echtzeit-Datenaustausch erfassen.
Im Logistik-IT Guide 2019 nimmt die LOGISTIK HEUTE aktuelle Studien und Ansätze zum Internet der Dinge unter die Lupe und liefert erste Einschätzungen in welchen Bereichen das „Internet of Things“, kurz „IoT“ vor seinem Durchbruch stehen könnte. Auch „Machine Learning“, die zweite Themensäule des Sonderhefts, bietet die Chance, immer komplexere Entscheidungen zu automatisieren. Im Fokus: Warum ist es für Nutzerunternehmen entscheidend, Anwendungswissen und Algorithmen-Expertise richtig zu kombinieren?
SCHLÜSSEL UND CHANCE: KONSEQUENT DIGITALISIERTE LIEFERKETTEN
Zentrale Herausforderungen der Logistik lassen sich nur durch konsequent digitalisierte Lieferketten meistern. Welche Anforderungen die technologischen Lösungen dafür erfüllen müssen, zeigt die aktuelle Studie „Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management“ der Bundesvereinigung Logistik (BVL). Sie macht sichtbar, dass Systeme erforderlich werden, die reale Warenbewegungen in Echtzeit digital erfassen können. So sollen sich Daten über alle Supply-Chain-Partner hinweg dokumentieren und auf Plattformen austauschen lassen. Daraus generierte Informationen werden nahtlos in den korrespondierenden Geschäftsprozessen genutzt. So können Firmen Kundenwünsche termingetreu erfüllen und Lieferketten optimal steuern. Ein in solchem Maße umfassender Informationsfluss aller vor- und nachgelagerten Prozesse erschließt Vorteile für alle Prozessteilnehmer. Die Studie zeigt auch: Um Ineffizienzen und Verzögerungen zu verhindern, wären 34 Prozent der Befragten bereit dafür nötige Daten mit Partnern zu teilen.SENSORIK UND ANALYSEN ERWECKEN LOGISTIK 4.0 ZUM LEBEN
Der Einzug von Sensorik und Analysen in die Supply Chain erweckt die Logistik 4.0 erst zum Leben. Warenströme lassen sich dadurch gezielt steuern und übergreifend überwachen. Eine zusätzliche Automatisierung bis zu den kaufmännischen Prozessen kann durch eine enge Verzahnung von Echtzeit-Datenströmen in Systemen für Enterprise Resource Planning (ERP), Warehouse Management (WM) und Supply Chain Management (SCM) erfolgen.MACHINE LEARNING IN DER LOGISTIK
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind Themen, die bereits seit den späten 50er Jahren diskutiert wurden. Heute entwickeln sie im Feld der Logistik eine besondere Brisanz, da sie sich als Lösungsansätze für hochkomplexe Systeme anbieten. So werden beim Machine Learning, dem maschinellen Lernen, Algorithmen beschrieben, mit denen Wissen aus Erfahrung abgeleitet werden kann. Im Gegensatz zu Data Analytics und Data Science, welche allgemein das Thema beschreiben, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, setzt Machine Learning einen spezifischen Fokus. Es geht darum, Modelle zu erzeugen, mit denen Zukunftsvorhersagen erstellt werden können. Dazu werden Lernalgorithmen genutzt, um aus Erfahrungswerten und einer vorhandenen Datenbasis ein Modell zu erzeugen, das in der Lage ist, aus den Daten Wissen zu generalisieren und anzuwenden.VERFÜGBARE ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN NUTZEN
Machine Learning bietet die Möglichkeit, eine Vielzahl von Daten miteinander in Beziehung zu setzen, daraus Erkenntnisse zu gewinnen und immer komplexere Entscheidungen zu automatisieren.FLS-Lösungen zur Termin- und Tourenoptimierung arbeiten schon heute mit „Predictive Durations“. So lassen sich aus Vergangenheitsdaten die Besuchsdauern intelligent vorhersagen und automatisch anpassen. Durch mathematisches Auswerten und das Einbeziehen neuester und historischer (Auftrags-)Daten wird die individuelle Planungsgenauigkeit und Termintreue gesteigert.
Mit DISPATCH NOW bietet FLS schon heute eine Logistik-Cloudlösung zur vollautomatischen Termin-, Touren- und Lieferplanung. Und berücksichtigt damit Wunschtermin-Logistik, kostenoptimierte Lieferzeitfenster und Echtzeit-Kundenterminvereinbarung im 24/7-Self-Service. Über die Einbindung der mobilen Lösung erfolgen Echtzeit-Statusrückmeldungen, die wiederum Avisierungssysteme anstoßen: beim Endkunden z.B. via E-Mail, SMS oder Push-Nachricht oder beim B2B-Partner z.B. mittels Arrival Radar und Control, und ETA (Estimated Time of Arrival)-Informationen. Zusätzlich lassen sich über die mobile Lösung auch die Lieferquittierung bis hin zur Retourenabwicklung im Echtzeit-Datenaustausch erfassen.