Effizienzsteigerung durch IoT-Lösungen

IoT in der Logistik – mit Tracking zum smarten Betrieb

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von Christian Fässler, Geschäftsführer, Adnexo

Im Logistikbereich versprechen IoT-Lösungen massive Effizienzsteigerungen. Tatsächlich kann das Internet der Dinge ­mittels GPS-Tracking helfen, Prozessabläufe von Logistikunternehmen zu verbessern. Damit das gelingt, müssen aber alle Komponenten ineinandergreifen – sonst droht eine Kostenexplosion.

Christian Fässler, Geschäftsführer, Adnexo
Christian Fässler, Geschäftsführer, Adnexo

Gerade für Speditionsunternehmen ist es wichtig, Lieferwege zu optimieren, um vorhandene Ressourcen effizienter nutzen zu können. Dazu muss in einem ersten Schritt über mehrere Monate mittels GPS-Tracking ermittelt werden, welche Wege aktuell zurückgelegt werden. Dadurch kann der Prozess in seiner bestehenden Form erfasst werden und man erhält einen Vergleichswert.

Erschwingliche Hardware

Dank der jüngsten Entwicklung im Hardwarebereich sind moderne Tracker sowohl preiswert als auch höchst energieeffizient. Sie halten mehrere Jahre und verursachen wenig Wartungsaufwand. Möglich wird das durch Low-Power-Wide-Area-Netzwerke, die in der Schweiz und europaweit bereits flächendeckend installiert sind. Tracker können also bereits früh im Projekt eingesetzt werden.

Doch auch hier gilt: Eine gute Auswahl spart später Zeit und Nerven. Man sollte sich fragen: Wo sollen die Tracker montiert werden? Wie gross ist der Wartungsaufwand? Bringen weitere Funktionen (wie Temperatur- oder Luftqualitätsmessung) dem Unternehmen zusätzlichen Nutzen?

Integration in die Software

Um die Geräte in ein bestehendes System zu integrieren, lässt sich eine Schnittstelle entwickeln, die die Daten empfängt, aufbereitet und weiterleitet. Zusätzlich zeigt eine neu entwickelte Software die Positionsdaten auf einer Karte an. Serverinfrastrukturen können kostengünstig bezogen werden oder bestehen bereits. Open-Source-Projekte sowie weitgehend standardisierte Schnittstellenkommunikation machen es zudem einfacher, passende Software zu entwickeln. Damit die Grundlagen für eine nachhaltige Entwicklung geschaffen werden können, ist es wichtig, in die Zukunft zu blicken und bereits im Vorfeld zu evaluieren, welche Anwendungen später mit dem System kommunizieren sollen.

Optimierung durch Datenanalyse

Sind die Testdaten vorhanden, kommt der Data Scientist ins Spiel. Er visualisiert die Daten, beurteilt deren Qualität und ermittelt, ob sie aussagekräftig genug sind, um die gewünschten Ergebnisse – in unserem Beispiel die Optimierung der Routen – zu liefern. In einem weiteren Schritt fertigt er statistische Modelle an, die aufgrund der Messwerte «lernen», Routen und Flottenauslastung zu optimieren. Durch den kontinuierlichen Datenzufluss werden die Modelle mit der Zeit immer besser. Diese statistischen Modelle lassen sich automatisieren und ebenfalls in bestehende Softwaresysteme integrieren. So können die optimalen Routen der einzelnen Fahrer jeden Morgen festgelegt und automatisch auf die Navigationssysteme der Fahrzeuge ausgespielt werden. Durch diese Prozessoptimierung entfällt manuelle Arbeit und es werden Ressourcen gespart.

Weitere Vorteile

Mit der Routenoptimierung werden auch sekundäre, zu Beginn nicht offensichtliche Optimierungen möglich. So werden etwa die Administration und Disposition im Unternehmen erleichtert, weil Wege und Auslastung von Waren und Fahrzeugen zuverlässig überwacht werden können. Als Mehrwert für den Kunden kann die Position der transportierten Waren offengelegt und die Ankunftszeit genauer vorausgesagt werden. Somit können die Kunden ihre Prozesse ebenfalls entsprechend optimieren und gewinnen zusätzliches Vertrauen in den Lieferanten.

Webcode
DPF8_128326

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