Data Analytics in der Logistik – Von Big Data zu smarten Entscheidungen

Aus Daten Mehrwert schaffen – entlang der gesamten Supply Chain

Veröffentlicht am 10. Mai 2025

Daten sind das neue Öl – auch in der Logistik. Doch erst durch gezielte Analyse wird aus Daten echter Mehrwert. Data Analytics hilft Unternehmen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren.

Transparenz entlang der gesamten Lieferkette

Moderne Sensoren und IoT-Geräte erzeugen enorme Datenmengen – von Temperaturwerten bis zu Fahrzeugbewegungen. Mit Analytics-Tools lassen sich diese Informationen bündeln und in Echtzeit auswerten, um Engpässe oder Verspätungen frühzeitig zu erkennen.

Vorausschauende Planung mit KI

Predictive Analytics ermöglicht es, Nachfrage, Wartungszyklen und Lieferzeiten präziser vorherzusagen. Das führt zu besserer Planungssicherheit, geringerem Lagerbestand und höherer Kundenzufriedenheit.

Praxisbeispiel: Optimierung durch Simulation

Viele Speditionen nutzen heute Simulationsmodelle, um verschiedene Szenarien zu testen – etwa alternative Routen, neue Fahrzeuge oder unterschiedliche Personalschichten. Auf Basis dieser Modelle lassen sich Entscheidungen datenbasiert treffen, statt auf Erfahrung zu vertrauen.

Fazit

Data Analytics verwandelt Logistik von reaktiver Planung zu vorausschauendem Management. Wer Daten konsequent nutzt, kann seine gesamte Supply Chain intelligenter, nachhaltiger und profitabler gestalten.

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