logistik controlling unzureichende datenanalyse

Viel verschenktes Steuerungspotential durch unzureichende Datenanalyse

Das Potential zur (Prozess-)Optimierung von Logistikabwicklungen mittels Datenanalyse ist enorm, insbesondere da Lagerverwal­tungssysteme längst in einem Großteil der Unternehmen zum Einsatz kommen und die Datengenerierung signifikant erleichtern. Dennoch nutzen viele Logistik-Betreiber ihre Steuerungsmöglichkeiten via Business Intelligence kaum aus, weil sie nur einen Bruchteil der zur Verfügung stehenden Kennzahlen auswerten. Doch in welchem Fall ist ein umfangreicheres Logistik-Con­trolling besonders lohnenswert? Und wie setzt man eine solche Analyse sinnvoll auf?

Kontrolle der Logistik-Performanz: Der Bedarf ist riesig

Eine detaillierte Überwachung der Logis­tikprozesse ist grundsätzlich zu jeder Zeit sinnvoll und offenbart erfahrungsgemäß immer Verbesserungsmöglichkeiten. Zu­sätzlich gibt es drei Ausgangsituationen, in denen Unternehmen die Einführung eines umfangreichen Logistik-Controllings ganz besonders in Erwägung ziehen sollten:

Bestehendes Controlling zeigt Optimierungspotential nicht auf

Oft vermitteln tägliche Eindrücke und der Vergleich mit fremden Abwick­lungen Logistikverantwortlichen den Eindruck, dass Verbesserungspotential in ihrer Logistik besteht. Eine klar abge­grenzte Identifikation der Schwachstel­len ist jedoch nicht immer möglich und auch die bestehende Datenauswertung liefert nur unzureichende Hinweise. Ein detailliertes Kennzahlensystem bietet in diesem Fall umfangreiche Erkenntnisse und offenbart wichtige Optimierungs­ansätze.

Neue Datenbasis fordert neue Datenbetrachtung

Immer wieder ergibt sich in der Logistik die Situation, dass sich die Datenbasis ändert – beispielsweise aufgrund der Einführung einer neuen Lagerverwal­tungs-Software. In diesem Fall muss das Logistik-Controlling nicht nur tech­nisch neu aufgesetzt werden. Auch ein inhaltliches Review ist notwendig um zu prüfen, ob zusätzliche oder geän­derte Daten zur Verfügung stehen, die weitere Erkenntnisse über das Lager liefern können.

Leistungskontrolle nach Restrukturierung

Bei einer Umstrukturierung des Lagers, zum Beispiel hinsichtlich der Einrich­tungstechnik oder der Prozesse, ist das Gros der bisherigen Leistungskennzah­len in der Regel nicht mehr anwendbar. In diesem Fall ist es sinnvoll, den Erfolg der umgesetzten Maßnahmen mit Hilfe eines überarbeiteten Controllings zu überprüfen. Auf diese Weise können die Leistung der neuen Strukturen bewer­tet und gegebenenfalls Anpassungen vorgenommen werden.

Echtzeit-Monitoring der Logistikabwicklung zur kurzfristigen Reaktion und Steuerung

Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten, ein Logistik-Controlling aufzusetzen. Wichtig ist, dass zunächst festgelegt wird, welche Erkenntnisse die Datenanalyse liefern soll. Um untertägig kurzfristig reagieren und steuern zu können, ist die Einrichtung einer Leitstandsübersicht die gängigste Lösung. Diese LVS-Funktion sollte im Moment des Aufrufs bzw. der Aktualisierung alle derzeit offenen Vorgänge, zum Beispiel

  • offene Einlagerungen,
  • offene Kommissionier-Positionen,
  • offene Packvorgänge und
  • verspätete Transporte

darstellen. Sofern möglich, sollte die Leitstandsübersicht zudem eine Vorschau der zu erwartenden Vorgänge in den nächsten Stunden beinhalten. Die Daten dieses LVS-Dialogs müssen in einem kurzen Zyklus automatisch aktualisiert werden. Das Echtzeit-Monitoring erfolgt dabei immer auf der Produktivdatenbank, weil es sich um Live-Daten handelt.

Retrospektive Datenanalyse zur strategi­schen Weiterentwicklung des Lagers

Um langfristige Key Performance Indicators (KPI) festzulegen und Handlungsmaß­nahmen abzuleiten, ist eine umfassende Betrachtung der Vergangenheitswerte die häufigste Lösung. Dazu wird ein KPI-Sys­tem eingerichtet, aus dem alle relevanten Vergangenheitswerte periodisch abgerufen werden können. Definierte Reports dienen dazu, wiederkehrende Informationen direkt im Zugriff zu haben. Das Ziel einer retro- spektiven Datenanalyse ist eine strategische Entwicklung des Lagers mittels relevanter Vergangenheitswerte. Dazu zählen etwa die Entwicklung des Kapazitätsbedarfes oder die Verschiebung von Strukturdaten.

Controlling-Software auf Excel- oder Access-Basis

Zur Auswertung der Logistikdaten werden häufig Excel- oder Access-basierte Daten­banken genutzt. Lagerverwaltungssysteme können die relevanten Daten zwar bereit­stellen, eine umfangreiche Auswertung belastet die Systeme jedoch zu stark. Einen zusätzlichen Mehrwert des Controllings können Unternehmen dann erzielen, wenn sie die Auswertung in separate Tools über­führen und mit den Ergebnissen anderer Unternehmensbereiche in Zusammenhang setzen.

Fazit: Zielgerichtete Datenanalyse als Kern erfolgreichen Logistik-Controllings

Es ist unbestritten, dass eine umfangrei­che Datenauswertung auch in der Logistik von großem Nutzen ist und zunehmend Anwendung findet. Damit aus den generier­ten Datenmengen sinnvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, ist es wichtig, die Datenanalyse gezielt auf die relevanten Fragestellungen abzustimmen. Erst wenn das KPI-System Informationen liefert, die in Verbesserungsmaßnahmen umgesetzt wer­den können, wird es zu einem mächtigen Werkzeug in der kurz-, mittel- und langfristi­gen Logistiksteuerung.

Vorgehensweise zur Implementierung eines Logistik-Controllings

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1. Zielsetzung: Definition von Erkenntniswünschen und Nutzung der Erkenntnisse

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2. Design: Festlegung von Kennzahlen und Darstellungsform

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3. Technische Konzeption: Definition der Datenbasis und des Abfragemodus‘ auf die Datenbank

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4. Publikation: Definition der Report-Bereitstellung (Ort, Modus, Zyklus etc.)

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5. Ausführung: Programmierung der Abfragen

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6. Test: Probelauf und Fehlerbehebung

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