In der Logistik haben IT und Big Data längst ihren festen Platz. Bild: (C) PTV Group

Die Rolle von Big Data in der Logistik

Aufmacherbild: (C) PTV Group

Auch in der Logistikbranche gibt es Anwendungsfelder für Big Data. Etwa, wenn die Verkehrsentwicklung auf bestimmten Straßen oder Schienen beziehungsweise in einer bestimmten Region abgelesen werden soll. Oder wenn es um die Entwicklung von Modellen für die Vernetzung von Transportketten geht. Was heute schon möglich ist, und welche Wünsche die Logistikbranche insbesondere an die öffentliche Hand hat, erklärt Stephan Ruppert vom Karlsruher Softwarespezialisten PTV.

Stephan Ruppert ist Solution Director bei dem auf Traffic- und Logistik-Lösungen spezialisierten Softwarehaus PTV Group und hielt im Rahmen des Bühnenmagazins der Intelligenten Welt auf der transport logistic 2015 einen Vortrag mit dem Titel „Big Data macht effiziente Logistik möglich und verhindert den Verkehrsinfarkt“.

Seine Kernthese: IT-Trends wie der Siegeszug der Smartphones, die zunehmende Verbreitung von Sensorik sowie Cloud und Big Data führen zu einer erheblich verbesserten Datenlage zum Verkehrsgeschehen. Anwendungen, die darauf aufsetzen, können ganz neue Effizienzpotentiale erschließen – zum Nutzen von Unternehmen und der Gesellschaft.

Mit Systemen wie Floating Car Data, aber auch aufgrund von Navigations- und Parksuch-Apps lassen sich Modelle entwickeln, die wiederum Vorhersagen zu Geschwindigkeitsprofilen von Strecken, zur Belegung von Lkw-Parkplätzen oder zu Wartezeiten an Grenzen ermöglichen. Sie bieten das Potenzial, in Transportenketten eine Zusammenarbeit in Echtzeit zu ermöglichen.

Big Data bringt mehr Effizienz für alle

Ein Beispiel sei etwa das geplante Zeitfenster beim Abladen an einer Rampe. Verpasst ein Lkw heute das ihm zugewiesene Zeitfenster, muss er sich hinten in der Schlange anstellen. Schon heute ist eine Optimierung dieses Prozesses möglich, indem in solchen Situationen ein anderes Fahrzeug, das schon vor Ort ist, zum Entladen vorgezogen wird. In Zukunft lässt sich diese Anwendung in hohem Umfang flexibilisieren und dynamisieren: Sind die voraussichtlichen Ankunftszeiten aller Lkws bekannt, kann das System ad hoc die passenden Zeitfenster und die optimale Reihenfolge festlegen. Dieses System ist dann schlanker und dennoch effizienter als heutige Lösungen.

Stephan Ruppert weist aber auch darauf hin, dass dafür eine systemübergreifende Zusammenarbeit sowie der Zugriff auf die erforderlichen Daten nötig sind. Letztere können in Big-Data-Anwendungen natürlich anonymisiert genutzt werden. Sein Wunsch an Bundesregierung und öffentliche Hand ist daher vor allem, die Daten aus dem deutschen Mautsystem für solche Applikationen zur Verfügung zu stellen – im europäischen Ausland werde dies bereits erfolgreich so gehandhabt.

Jeder muss einen Nutzen haben

Eine Voraussetzung für den Erfolg ist nach Erfahrungen von PTV aber auch: Jeder Teilnehmer der Transportkette muss einen Nutzen aus der Vernetzung haben. Das von ihm genannte Beispiel zum Abladen an der Rample illustriere dies deutlich. Wenn jedoch ein Teilnehmer bei der Vernetzung „draufzahle“, funktioniere das gesamte Konzept nicht mehr.

Den kompletten Vortrag von Stephan Ruppert auf der transport logistic 2015 und die anschließende Fragerunde können sich Interessierte in diesem siebeneinhalbminütigen Videomitschnitt anschauen:

 

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