Die Rolle von Datenanalyse in TMS

Transportmanagement-Systeme (TMS) helfen Unternehmen, ihre Transport- und Logistikprozesse effizient zu steuern. In einem zunehmend wettbewerbsintensiven globalen Markt, in dem Lieferketten lang und komplex sein können, spielen TMS sowie die von ihnen bereitgestellten Datenanalyse- und Reporting-Tools eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Abläufe. Dieser Artikel erklärt, wie Datenanalyse in TMS eingesetzt wird, welche Kennzahlen Unternehmen erfassen möchten, wie ein TMS in andere Systeme integriert werden kann und welchen Mehrwert diese Systeme für global tätige Unternehmen bieten.

Komplexe globale Transportnetzwerke erfordern eine sorgfältige Überwachung und erzeugen große Datenmengen. Unternehmen müssen Routen, Kraftstoffverbrauch, Produktivität und Auslastung der Mitarbeiter, Lieferstatus sowie die Leistung externer Transportunternehmen im Blick behalten. Je nach Arbeitsweise des Unternehmens und den verwendeten Plattformen zur Datenerfassung können diese Informationen leicht isoliert bleiben, was zu einer Unterausnutzung führt.

TMS-Software, wie die Tools der Manhattan Supply Chain Execution Suite, hilft Organisationen, Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen und bietet eine zentrale, verlässliche Datenquelle sowie zugängliche, umsetzbare Erkenntnisse. Diese können genutzt werden, um Routen zu optimieren, Leerfahrten zu reduzieren, Kosten zu kontrollieren und bessere Lieferupdates bzw. Tracking-Informationen bereitzustellen. Mit Echtzeitzugriff auf Transportdaten können Unternehmen besseren Kundenservice bieten und fundierte Entscheidungen zur Auswahl von Transportunternehmen treffen.

TMS-Reporting und Datenanalyse helfen Unternehmen, Kosten in der Fulfillment-Abwicklung zu sparen und tragen zur höheren Resilienz bei. Eine verbesserte Transparenz der Lieferkette spielt eine zentrale Rolle im Risikomanagement und ermöglicht fundierte Entscheidungen in jeder Phase der Planung und Ausführung der Supply Chain.

Transportmanagement-Systeme erfassen und verarbeiten eine Vielzahl von Kennzahlen, die auf unterschiedliche Weise analysiert werden können. Zu den nützlichsten Formen der Datenanalyse im Transportmanagement gehören:

• Deskriptive Analysen. Deskriptive Analysen erklären, was in der Vergangenheit passiert ist, z. B. historische Frachtkosten oder die Gesamtzahl der Sendungen nach Region. Sie können genutzt werden, um sich verändernde Trends zu erkennen. Wenn beispielsweise die Ausgaben in den letzten Monaten gestiegen sind oder die Anzahl der Sendungen pro Quartal in einer bestimmten Region gesunken ist, kann dies eine genauere Analyse erfordern.
• Diagnostische Analysen. Unternehmen nutzen diagnostische Analysen, um zu untersuchen, warum ein Trend aufgetreten ist. Durch die Betrachtung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Kennzahlen kann eine diagnostische Analyse einem Manager helfen zu verstehen, warum Sendungen verzögert werden oder Kosten in einer bestimmten Region steigen.
• Prädiktive Analysen. Prädiktive Analysen beinhalten die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse, z. B. mögliche Engpässe auf Routen, Schwankungen in der Nachfrage oder veränderte Lieferzeiten, basierend auf vergangenen Daten. Prädiktive Analysen liefern nicht immer exakte Prognosen. Mit ausreichenden Daten und gut trainierten Algorithmen können sie jedoch nützliche Schätzungen liefern, die datenbasierte Entscheidungen unterstützen.
• Präskriptive Analysen. Präskriptive Analysen geben Empfehlungen für Routen, die Zuweisung von Transportunternehmen, Konsolidierung von Ladungen oder andere Maßnahmen, basierend auf aktuellen Daten und Trends.
  
  

TMS-Plattformen erfassen eine Vielzahl von Kennzahlen und können aufschlussreiche Berichte für Logistikfachleute erstellen. Einige wichtige Reporting-Funktionen umfassen:

• Frachtkosten pro Meile oder Sendung
• Leistung der Transportunternehmen (Pünktlichkeitsquote, Schadensfälle, Ausnahmen)
• Rentabilität von Transportstrecken
• Abweichungen bei Lieferzeiten
• Trends beim Kraftstoffverbrauch
• CO₂-Emissionen und Nachhaltigkeit
• Zykluszeiten von Auftrag bis Versand
• Echtzeit-Status von Sendungen

Diese Berichte sind sowohl für den direkten Transport- und Logistikbetrieb wertvoll als auch für Operations-Manager, um zu prüfen, ob ihre täglichen Aktivitäten mit den langfristigen Unternehmenszielen übereinstimmen. Auch Finanzabteilungen können diese Informationen nutzen, um zukünftige Budgets zu planen, und Kundenservice-Teams finden manche Berichte hilfreich, um Verbraucher über mögliche Lieferverzögerungen zu informieren, Sendungen zu verfolgen und andere Anfragen zu beantworten.

Moderne TMS-Plattformen bieten Echtzeit-Einblicke und verschaffen Managern Zugang zu allen Informationen, die sie benötigen, um ihre Abläufe zu optimieren. Durch die Beseitigung von Datensilos und die Vereinheitlichung aller Aspekte des Lieferkettenmanagements können Unternehmen effizienter und effektiver arbeiten.

Berichte verschaffen Managern Einblicke in den aktuellen Status ihrer Abläufe, und TMS-Analytics-Tools helfen ihnen, diese Informationen zu verstehen. Die Supply-Chain-Execution-Lösungen von Manhattan bieten KI-gestützte Analysetools, die umsetzbare Erkenntnisse liefern, die strategische Planung unterstützen oder bestimmte Aufgaben automatisieren. Einige Anwendungsfälle für Analytics im Transportmanagement sind:

• Optimierung der Transportunternehmensauswahl. Statt sich nur auf Verträge oder Marketingmaterialien zu verlassen, sollte die Auswahl der Transportunternehmen auf aktuellen Leistungsdaten basieren.
• Proaktives Ausnahme-Management. Verbessern Sie das Kundenerlebnis, reduzieren Sie Verschwendung und sparen Sie Kosten, indem Probleme wie verspätete Lieferungen, Verzögerungen oder Routenabweichungen erkannt werden, bevor sie den Kunden beeinträchtigen oder andere Unternehmensprozesse stören.
• Strategische Planung. Optimieren Sie Transportstrategien, um saisonale Trends und Verkaufsschwankungen mithilfe von Bedarfsplanung und Prognosen zu berücksichtigen.
• Kosteneinsparungen. Minimieren Sie Leerfahrten, identifizieren Sie ineffiziente Routen, optimieren Sie die Flottennutzung und steigern Sie die Produktivität der Mitarbeiter insgesamt. Analytics können leistungsschwache Transportunternehmen und eine schlechte Ressourcenauslastung aufzeigen, sodass Manager gezielte Maßnahmen ergreifen können.
• Kundenerlebnis-Management. Analytics erleichtern die Bereitstellung genauer Lieferzeiten, das Versenden von Benachrichtigungen während des Fulfillment-Prozesses und liefern Einblicke, die Manager nutzen können, um zukünftige Sendungen zu verbessern. TMS-Analytics kommen sowohl dem Unternehmen als auch dem Kunden zugute.

Die Analytics-Tools von Manhattan bieten End-to-End-Transparenz und verschaffen Managern die Einblicke, die sie benötigen, um die Leistung jeder Phase ihrer Supply Chain zu verbessern. Die cloud-native Plattform vereint Supply Chain Management und Ausführung und ermöglicht eine einfache Integration mit Drittanbieter-Tools, sodass Unternehmen alles von Supply-Chain-Planung und Warehouse Management bis hin zur Auftragserfüllung optimieren können.

Transportmanagement-Systeme (TMS) können wertvolle Einblicke in die Fulfillment-Prozesse eines Unternehmens liefern. Um die besten Ergebnisse aus diesen Reporting-Tools zu erzielen, sollten folgende Best Practices beachtet werden:

• Datenqualität sicherstellen: Begrenzte oder minderwertige Daten führen zu ungenauen Ergebnissen. Die Analytics-Tools von Manhattan lassen sich einfach mit anderen Tools der Manhattan Suite sowie gängigen Drittanbieter-Anwendungen integrieren. Ziel sollte es sein, Datensilos zu beseitigen, damit die Analytics-Tools auf möglichst aktuelle und präzise Daten zugreifen können.
• Dashboards nach Nutzerrollen anpassen: Vermeiden Sie es, Nutzer mit irrelevanten Informationen zu überfluten. Nutzen Sie die Möglichkeit, Dashboards anzupassen, indem Sie Ansichten erstellen, die sich auf spezifische Bereiche für Teamleiter, Manager, Finanzanalysten oder Führungskräfte konzentrieren.
• Alarme und Reporting-Zeitpläne automatisieren: Stellen Sie Führungskräften nahezu in Echtzeit Informationen zur Verfügung, indem Berichte automatisiert werden. Transportoperationen generieren enorme Datenmengen, und TMS-Tools können diese schnell und präzise verarbeiten, sodass datenbasierte Entscheidungen möglich sind.
• KI und Machine Learning einsetzen: Optimieren Sie Fulfillment-Prozesse mit KI und Machine Learning. Nutzen Sie KI-Algorithmen, um die Qualität von Berichten und Analysen zu verbessern, und erhalten Sie umsetzbare Empfehlungen basierend auf Echtzeitanalysen der gesammelten Daten.
• Analytics in übergeordnete Systeme integrieren: KI-gestützte Tools liefern bessere Empfehlungen, wenn sie Zugriff auf Kennzahlen aus dem gesamten Unternehmen haben. Synchronisieren Sie das TMS mit ERP-, WMS- und CRM-Systemen, um Entscheidungen im vollen Kontext treffen zu können.
• Automatisierung dort einsetzen, wo möglich: Reagieren Sie in Echtzeit mit autonomen Systemen. Sobald das Team von der Qualität der Analysen überzeugt ist, nutzen Sie Automatisierung, um schnell auf Nachfrageschwankungen, Verzögerungen oder Störungen in der Lieferkette zu reagieren.
• Cloud-basierte Plattformen wählen: Nutzen Sie ein cloudbasiertes TMS, um von regelmäßigen Sicherheits- und Feature-Updates, leistungsstarken APIs und einfachen Integrationen zu profitieren. Mit cloud-nativer TMS-Software erhalten Manager Updates schnell, ohne den regulären Ablauf im Lager zu unterbrechen.
• Überwachte Kennzahlen gezielt auswählen: TMS-Plattformen können zahlreiche Kennzahlen erfassen. Um eine Informationsflut zu vermeiden, identifizieren Sie Zielbereiche für Verbesserungen und überwachen Sie diese Kennzahlen. Nach einem ersten Überblick über den aktuellen Stand der Fulfillment-Prozesse können die überwachten Kennzahlen schrittweise erweitert und weitere Unternehmensbereiche verfeinert werden.
• In Schulungen investieren: Datenanalyse- und Reporting-Tools sind nur nützlich, wenn Manager sie voll ausschöpfen. Teammitglieder benötigen zwar keinen Hintergrund in Datenanalyse, um Berichte und Empfehlungen zu nutzen, aber Schulungen können helfen, die Berichte zu verstehen und die verfügbaren Tools effektiv einzusetzen.

Vor der Implementierung eines neuen TMS sollte eine Bestandsaufnahme der bestehenden Unternehmensprozesse durchgeführt werden, um eine Basis für die Bewertung des ROI zu schaffen. Definieren Sie klare Ziele, wie z. B. die Verbesserung der Fulfillment-Geschwindigkeit, die Steigerung der Nachhaltigkeit oder die Senkung von Kosten. Überprüfen Sie regelmäßig die Fulfillment-Prozesse, um zu beurteilen, ob die Implementierung auf Kurs ist, die Unternehmensziele zu erreichen, und passen Sie die Prozesse bei Bedarf an.

Datenanalyse- und Reporting-Systeme können Unternehmen dabei helfen, die Effizienz ihrer Lieferketten zu verbessern. Transportmanagement-Systeme verschaffen Abteilungsleitern und Managern detaillierte Informationen über Flotten, Routen, die Effizienz der Transportunternehmen und Sendungen. In Kombination mit weiteren Informationen aus dem gesamten Unternehmen kann dies dazu beitragen, Nachhaltigkeit, Effizienz und Kundenservice zu steigern.

Die richtigen Kennzahlen zu verfolgen, wie Kosten pro Meile, Fulfillment-Zeiten und die Leistung der Transportunternehmen, kann aufzeigen, welche Bereiche der Transportoperationen Aufmerksamkeit benötigen. Mit genauen, aktuellen und relevanten Daten können Manager fundiertere Entscheidungen treffen, das Unternehmen agiler machen und einen höheren Kundenservice bieten.

Organisationen, die derzeit keine KI-gestützten TMS-Analytics-Tools einsetzen, könnten wertvolle Einblicke in die Effizienz ihrer Transportabläufe verpassen. Altsysteme können Datensilos erzeugen, sodass Manager wichtige Bereiche ihrer Abläufe nicht vollständig überblicken.

Mit der cloud-nativen Supply Chain Execution Plattform von Manhattan profitieren Manager von umsetzbaren Erkenntnissen und detailliertem Reporting in Echtzeit. Um mehr darüber zu erfahren, wie wir Unternehmen jeder Größe dabei unterstützen können, die Effizienz ihrer Lieferketten zu verbessern, kontaktieren Sie uns für eine Beratung oder besuchen Sie unsere TMS-Produktseite.