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Big Data und Verkehr: Schlüssel zur Verbesserung der Konnektivität und Mobilität in der Branche

Big Data ist das Sammeln einer großen Menge und Vielfalt von Daten, um neue Möglichkeiten für das Unternehmen zu entdecken und umzusetzen und einen Service zu haben, der eine vollständige Kundenzufriedenheit garantiert, indem er alle Bedürfnisse perfekt abdeckt.

Big Data hat praktisch alle Lebensbereiche und Branchen kolonisiert. Es hat nicht lange gedauert, bis es auch den Transportsektor erreicht hat. Man erkannte bald, dass die Vernetzung zwischen Kunde und Unternehmen den Arbeitsablauf im Kundenservicecenter entlastete, da diese eine Verfolgung des Transports vom Logistiklager bis zur Ankunft erlaubte.

Die Daten im Güterverkehr sind zahlreich und vielfältig: Entfernungen, Kosten, Güterarten, Fahrpläne, usw. Die Betreiber sehen die Notwendigkeit, alle Daten zu extrahieren, um auf die Rückverfolgbarkeit der Flotte zuzugreifen. Und diese ganze Informationsflut kommt nicht von einem einzigen Punkt, sondern von einer Vielzahl von Akteuren, denn die Transportkette ist nicht linear.

Big Data verbessert die Effizienz aller Prozesse und ermöglicht ihre Messung, um eine detaillierte und objektive Karte der Situation zu erhalten und die Qualität dieses Prozesses zu verbessern. Wenn Sie die Lieferkette kennen, können Sie diese besser kontrollieren und jeden Vorfall vorhersehen.

Wachsende Logistikkompetenz

Die Kundenzufriedenheit hat oberste Priorität und die Möglichkeit, auf jeden Teil des komplexen Prozesses beim Warentransport zuzugreifen, hilft dabei, Situationen vorherzusehen, zu korrigieren und rechtzeitig zu reagieren. Die Dezentralisierung von Lagerhäusern und der Anstieg der Nachfrage haben einen Paradigmenwechsel begünstigt. Um das Verhalten vorherzusagen, die Kosten zu senken und den Gewinn zu steigern, insbesondere in Zeiten von Nachfragespitzen auf den am meisten nachgefragten Strecken, ist die Datenerfassung unerlässlich.

Der Einsatz von Big Data ermöglicht es, den Service zu verbessern, z. B. durch die Anwendung von GPS-Technologie auf LKWs zur Erfassung und Verfolgung von Sendungen. Darüber hinaus ist es möglich, nach effizienteren Alternativrouten zu suchen, um Wartezeiten oder mögliche Ausfälle zu reduzieren.

Die Ankunft von Transport 4.0

Die Revolution des Transportwesens mit der Anwendung neuer Technologien ist eine Realität. Es ist es bereits möglich, Datenanalysen zu nutzen, indem man Tools wie Sensoren in der LKW-Flotte einsetzt, die den Kraftstoffverbrauch analysieren. Auch andere Bordcomputersysteme werden zur Routenplanung, Geolokalisierung oder Geofencing, einen Dienst, der eine Aktion auslöst, wenn ein Gerät einen bestimmten Ort betritt, verwendet.

Letztere Anwendung hat je nach Konfiguration sehr kreative Möglichkeiten und bietet die Möglichkeit, Alarme auszulösen, Werbung zu senden, Flottenverfolgung zu aktivieren, bestimmte Technologien zu deaktivieren oder standortbezogene Marketingdaten zu senden. Dieser Dienst arbeitet um einen bestimmten Standort mit Hilfe einer GPS- oder RF-fähigen Software.

Derzeit setzen bereits ca. 20 % der europäischen Transport- und Logistikunternehmen auf Big Data ein.Die Europäische Kommission geht jedoch davon aus, dass dieser Prozentsatz in den kommenden Jahren steigen wird, da er den Unternehmen die Möglichkeit bietet, optimale Fahrten durchzuführen sowie sich an die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden anzupassen und die Dienstleistungen viel persönlicher zu gestalten.

In seinem Bestreben, den Service für Kunden und Mitarbeiter kontinuierlich zu verbessern, nimmt derzeit Cretschmar ein wichtiges Big-Data-Digitalisierungsprojekt mit dem Microsoft-Tool Power Bi in Angriff. Dieses Business-Intelligence-Tool ermöglicht es Cretschmar eine große Menge an Daten aus jeder seiner Anwendungen mit Analysen zu Lieferzeiten, Versandqualität, Beschwerdemanagement, KPI’S… usw. zu analysieren. Dies verhilft unserem Unternehmen zu besseren Entscheidungen und besseren Service. Wir treiben die Modernisierung der Prozesse, die Digitale Transformation und Logistik 4.0, weiter voran.

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