ORTEC Big Data Analytics

Big Data Analytics in der Tourenplanung

Starten Sie jetzt Ihren kontinuierlichen Verbesserungsprozess durch Big Data Analytics.

Darum sollten Sie ORTEC als Softwareanbieter wählen

Erfahrung seit
1980

Weltweit führender Anbieter für Optimierungssoftware seit über 40 Jahren!

Dafür stehen
wir

Zertifizierte
Softwarelösungen

Windows-basierte Lösungen und Add-ons für SAP ERP und S/4HANA.

Rund-um-
Sorglos

Beratung, Analyse, Advanced Analytics, Implementierung, Integration und Schulung.

Analysetools gewinnbringend einsetzen

Heute sind Daten zur Erschließung neuer Erkenntnisse überall verfügbar. Nur liegt bei dieser Vielzahl von Daten der entscheidende Punkt darin, zu bestimmen, worauf Sie Ihre Aufmerksamkeit richten und wie Sie Ihre Daten nutzen wollen, um einen echten Mehrwert in Bezug auf Rentabilität, Kostensenkung und erhöhte Kundenzufriedenheit zu erzielen.

Immer mehr Unternehmen wollen datengestützt arbeiten.

  • Wissen Sie jedoch, welche Analysetools und -technologien zur Verfügung stehen oder wie Sie diese gewinnbringend einsetzen können?
  • Haben Sie Erfahrung mit dem Nutzen von Machine-Learning-Modellen und Statistiken zur Beantwortung von betriebswirtschaftlichen Fragen?
  • Und wo beginnen Sie mit dem Einsatz von Datenanalysen, um Ihre Lieferkettenprozesse zu verbessern?

Mit Big Data Analytics einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess in der Logistik anschieben

Ihre Daten liefern die Basis für:

  • Fahrzeugauslastung
  • Pünktlichkeitsrate
  • Anteile zwischen Leer- und Lastkilometern
  • Verhältnis zwischen Fahrtzeit und Arbeitszeit und Kilometer pro Stopp und weitere.

Mit der Cost-to-Serve-Analyse bietet ORTEC Ihnen die Möglichkeit, eine vollständige und verursachergerechte Logistikkosten-Transparenz entlang der gesamten Supply Chain zu schaffen.

Performance-Analyse: Dieses interaktive Dashboard zeigt eine Übersicht Ihrer aktuellen und vergangenen Leistung auf Basis verschiedener und für Ihr Unternehmen wichtiger KPIs.

Transparenz in der Lieferkette durch ORTECs Analyselösungen

Viele Transport- und Logistikunternehmen folgen dem 2-Stufen-Modell, um einen effizienteren Lieferkettenprozess zu erhalten. Um mit diesem Modell erfolgreich zu sein, ist es hilfreich, die richtigen Tools zu kennen. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für Analyselösungen zur Verbesserung der Transparenz Ihrer Lieferkette.

Performance-Analyse

Bewerten Sie die für Ihr Unternehmen wichtigen Kennzahlen (KPIs): Hierzu gehören beispielsweise

  • die Auslastung von Lkw und Ressourcen,
  • Kosten,
  • Kilometer pro Lieferung,
  • Lkw-Tonnage pro Tag
  • und pünktliche Lieferungen.

Analysieren Sie die Leistung im Zeitverlauf, vergleichen Sie bestimmte Tage, Zeiträume, Abteilungen und Kunden. Die interaktive Analyse zeigt einen schnellen Überblick über Ihre aktuelle und vergangene Performance. Sie können detaillierte Informationen zu Aktivitäten und Aktionen abrufen, dies unterstützt eine exakte Analyse und identifiziert Verbesserungspotenzial.

Analyse der Datenqualität

Eine schlechte Datenqualität ist häufig der Grund, der Unternehmen daran hindert, mit der Datenanalyse zu beginnen. Hierzu gehören z.B. falsche Informationen über Startzeit, Endzeit oder geliefertes Volumen.

Big Data Analytics ist eine gezielte Möglichkeit, dies zu beheben und die Datenqualität zu verbessern. Visualisierungen können dabei helfen, die vorhandene Datenqualität aufzuzeigen und Verbesserungsbereiche zu ermitteln. Die Datenvorverarbeitung unterstützt die Bereinigung Ihrer Daten und ermöglicht es Ihnen, Erkenntnisse aus den verfügbaren Informationen zu gewinnen.

Die Fahrer-Analyse konzentriert sich auf verschiedene KPIs aus der Perspektive des Fahrers, wie z.B.

  • pünktliche Lieferung,
  • geplante vs. gefahrene Kilometer,
  • geplante vs. tatsächliche Stunden,
  • Tonnage pro Stunde,
  • Überstunden

und verfolgt das Ziel, Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Sie ermöglicht die Fahreranalyse im Zeitverlauf und den Vergleich bestimmter Zeiträume, Fahrer und Abteilungen.

Im nächsten Schritt können jedem Fahrer über eine Driver-App Auswertungen über geplante verglichen mit tatsächlich gefahrenen Kilometern, Sicherheitsmaßnahmen und geplante vs. tatsächliche Reihenfolge der Lieferungen zur Verfügung gestellt werden, um ihn auf der Grundlage von Zielen und Vorgaben zu motivieren.

Das Driver Incentive Program ist eine Kombination aus der Analyse und dem Vergleich von Fahrerdaten mit der Driver Scorecard und der Bereitstellung von Statistiken pro Fahrer mit Hilfe einer Driver-App.

Kunden-Scorecard

Die Kundenanalyse konzentriert sich auf verschiedene KPIs aus der Kundenperspektive, wie z.B.

  • pünktliche Lieferung,
  • Gewicht pro Lieferung (Drop Size),
  • geplante vs. gefahrene Mengen,
  • wöchentliche Frequenz und Stoppzeit,

und dient dazu, Optimierungsbereiche zu identifizieren.

High-Level-Kennzahlen können ausgewertet werden, und es besteht die Möglichkeit, detaillierte Aktivitäten und Aktionen abzurufen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

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Birgit Zaepernick

Birgit Zaepernick

Bereich Transport & Logistik SAP-Add-On‘s
Panja Heuermann

Panja Heuermann

Bereich Transport & Logistik Businesslösungen

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