Data Management für eine Digitale Logistik – The Show must go on

Auch im Vorgängerblog zur Digitalisierung in der Logistik ging es schon um Kunst: Die Kunst, Mehrwerte aus neuen Verbindungen von bekannten Objekten zu schaffen.

Heute geht es um Rock’n Roll und das neue Lebensgefühl, wenn Data Integration, Business Intelligence, Big Data und hybride Integrationsplattformen in der Logistik revolutionäre Freiheiten versprechen.

Digital Logistics – The Show must go on

Den meisten Logistikunternehmen ist es in den letzten Jahren gelungen, Kundensysteme und Kundenprozesse zu integrieren, denn: Kundenorientierung und Preis entscheiden über „Auftrag: ja oder nein“. Entsprechend eindeutig ist die Unterstützung des Top-Managements bei der Digitalisierung von Kundenbelangen.

Als Folge nutzen nahezu alle Logistiker Softwaretools und/oder Cloud-Services, die die Integration von Kundenanforderungen unterstützen. Hier geht es schon seit Jahren nicht um das „Ob“, sondern um das „Wie“.

Erstaunlicherweise hinkt die interne Integration von Systemen – und damit die Integration von internen Daten – deutlich hinterher. Warum das so ist und wie man das ändern kann, ist das Thema in diesem Blog.

Data Diversity – Another One Bites the Dust

Daten sind ein unglaublich vielfältiger Rohstoff. Sie sind von verschiedener Qualität, liegen in unterschiedlichen, internen und externen Systemen bereit und können manchmal nur temporär verfügbar sein.

• Das erschwert z.B. die Recherche, an welchen Standorten welche Produkte in welcher Menge am Lager zur Verfügung stehen und was die KPIs einzelner Standorte sind.
• Oder es fehlt an (Echtzeit-)Wissen, wo sich Waren und Objekte befinden: Können Sie und Ihre Kunden 24×7 selbst auf solche Daten zugreifen oder sind Telefonate zu Bürozeiten mit Fachabteilungen und Ad-hoc-Recherchen erforderlich?
• Oder wissen Sie, wo sich welche Servicetechniker mit welchen Qualifikationen befinden, um optimal zu disponieren, wenn ein Störungsfall zu beseitigen ist?
• …

Data Management für eine digitale Logistik bedeutet für uns, Unternehmensdaten Use-Case-bezogen und unter Umständen in Echtzeit intern und extern bereit zu stellen.

Data Management and Big Data – A Kind of Magic

Um selbst so einfache Fragen wie oben beantworten zu können, muss man verschiedene Daten zunächst mal zusammenführen (können) – sonst braucht man sich um weitergehende Fragen wie Data Management, Advanced Data Analytics (ADA) und Big Data gar nicht erst zu kümmern.

Während traditionelle Datenanalysen eher für vergangenheitsorientierte Auswertungen stehen, umfasst Advanced Data Analytics (ADA) perspektivisch auch Data Mining, maschinelles Lernen oder statistische Methoden für prädiktive und präskriptive Auswertungen für Planung und Disposition im Big-Data-Kontext.¹ Wann immer Sie diese Themen angehen:

Alles beginnt bei Ihren Daten

Technisch-organisatorische Erfolgsfaktoren für ADA

Technisch haben die Themen rund um Daten (Datenqualität, Datenverfügbarkeit, Datenvielfalt, Datensicherheit, Datenmenge, technische Infrastruktur) mit ihren orangen Punkten oben rechts

1. die höchste Relevanz („4 bis 4,5“ auf einer Skala von „0 bis 5“)
2. und mit 35 bis 50% auch bereits den höchsten Umsetzungsstand,

wie es der „Magic Quadrant“ beschreibt.

Nehmen wir noch die organisatorischen, blau eingekreisten Punkte mit höchster Relevanz – „Integration in bestehende Prozesse“ und „Unterstützung des Top-Managements“ – hinzu, sehen wir, wo wir ansetzen müssen.

Data Integration – Radio Ga Ga

Einerseits sind gut ein Drittel der Unternehmen nach obiger BVL-Befragung³ bereits dabei, ein Datenmanagement in bestehende Prozesse zu integrieren: Das heißt andererseits aber auch, dass die Mehrheit mit knapp zwei Drittel dies noch nicht tun. Was macht es gerade für die Logistik so schwer?

Die Standardaufgabe ist, Datenverfügbarkeit, Datensicherheit, Datenmengen, Datenqualität und Datenvielfalt unter die vielen Hüte ihrer bestehenden Prozesse und Systeme zu bekommen.

Das wird erschwert durch eine babylonische Vielzahl von anzubindenden Systemen und ein ganzes Methoden-Universum von möglichen Integrationsansätzen:

Das sind interne Systeme wie

• Warehouse-Management-Systeme (WMS)
• Transport-Management-Systeme (TMS)
• Stapler- und Kommissionierleitsysteme (SLS)
• Enterprise-Ressouce-Planning-Systeme (ERP)
• Pick-By-Systeme (Pick-By)
• Customer-Relationship-Management (CRM)

und externe Systeme wie

• Kunden-, Lieferanten- und Partnersysteme
• mit verschiedenen Geschäftsprozessen
• verschiedenen, meist branchenabhängigen Austauschformaten
• On-Premises oder cloudbasiert

mit diversen zugehörigen Integrationstechnologien

• Electronic Data Interchance (EDI)
• Application Programming Interface (API)
• Managed File Transfer (MFT)

Rein kombinatorisch steigt die Anzahl der Punkt-zu-Punkt-Verbindungen quadratisch (!) mit der Anzahl der zu integrierenden Systeme.

Gute Integrationsplattformen reduzieren diese quadratische Zunahme von Komplexität auf ein lineares Wachstum – immerhin: Das ist theoretisch bestmöglich.

Also ist die Frage: Eignen sich Ihre Integrationsplattformen bzw. Ihre Integrationsservices auch für die interne Integration Richtung Data Management bis hin zu Data Lakes für ADA, Big Data und Co?

Hybrid Data Integration Platforms and Services – Bohemian Rhapsody

Der Erfolg steht und fällt mit der Qualität Ihrer Integrationsplattform und Ihrer Services. Diese Fragen geben Orientierung bei der Bewertung der Zukunftssicherheit Ihrer Digitalisierungsstrategie:

1. Können Sie jedes Ihrer oben genannten Backendsysteme nahtlos und mit wenig Aufwand integrieren?
2. Können Sie Daten zwischen internen Anwendungen, Cloud-Diensten und Datenquellen in Echtzeit übertragen und bereitstellen?
3. Können Sie Geschäftsdokumente nach den jeweiligen Branchenstandards einfach erzeugen und austauschen?
4. Wie sicher ist die Übertragung auch sensibler Daten zwischen Systemen und Personen?
5. Sind Sie vorbereitet, im Sinne von Logistik 4.0 auch Maschinen, Anlagen und Produkte in Geschäftsprozesse einbinden?

Wenn Sie alle Fragen mit „Ja“ beantworten können – Glückwunsch, Sie sind weiter als die meisten:

• Sie verfügen bereits über eine skalierbare, modulare Plattform oder einen Service-Partner für alle Anforderungen an die Digitalisierung Ihrer Geschäftsprozesse. Sie sind frei und unabhängig von Schnittstellen, Datenformaten, Standards oder Kommunikationsprotokollen.
• Gönnen Sie sich mindestens einen Hit von Queen und Freddy Mercury: Liste der Lieder von Queen – Wikipedia

Wenn Sie nicht alle Fragen mit „Ja“ beantworten können – macht nichts, so geht es fast allen.

Organisatorisch gilt es, das Management für ein strategisches Daten-Management zu gewinnen. Wegen der Zunahme von Digitalisierung aller Orten ist dies vermutlich leichter als vor ein paar Jahren.

Technische Informationen, zu den Leitfragen finden Sie

• in unserem Whitepaper zur SEEBURGER BIS
• in unseren Webcasts oder
• gern auch gemeinsam in einem persönlichen Gespräch
• Und last not least
  Genießen auch Sie mindestens eine Hit von Queen und Freddy Mercury:
  Liste der Lieder von Queen – Wikipedia

SEEBURGER – We are the Champions

Standardisierung im Kleinen, um Ihre Individualität im Großen zu unterstützen: Dafür steht SEEBURGER seit 1986.

Wir sind der Partner an Ihrer Seite, aber hinter den Kulissen. Die Bühne gehört Ihnen.

Eine zentrale Datendrehscheibe wie die SEEBURGER Business Integration Suite (BIS)

• integriert Daten über Systemgrenzen hinweg und erlaubt Data on Demand (synchron/asynchron),
• bietet vorkonfigurierte Integrationsmodule für jeden zu digitalisierenden Prozess, nahezu jedes System und für jeden Partner in allen Branchen,
• erlaubt über Cloud Connectoren die Erweiterung von Services allein durch Konfiguration (provide/consume),
• öffnet die Tür für neue digitale Services und Geschäftsmodelle einer Industrie und Logistik 4.0,
• befreit Sie über verschiedene Betriebsmodelle von allen nicht gewünschten IT-Infrastrukturaufgaben.

The Show must go on!

¹ Vgl.: PowerPoint-Präsentation (bvl-trends.de)

² Vgl. PowerPoint-Präsentation (bvl-trends.de)

³ Vgl.: PowerPoint-Präsentation (bvl-trends.de)