Digitales Shopping rund um die Uhr bedeutet für E-Commerce-Anbieter, Serviceansprüche an maximale Verfügbarkeiten und kürzeste Lieferzeiten zu erfüllen. Da die Prozesse rund um Lagerung und Versand zunehmend komplexer werden, lagern sie ihre Logistik meist an spezielle Fulfillment-Dienstleister aus. Diese gewährleisten eine flexible Auftragsabwicklung – indem sie vorhandene Daten intelligent nutzen, um Auftragsspitzen und Nachfrageschwankungen proaktiv zu begegnen.
Ob Summer Sale oder Black Friday: Saisonale Peaks gehören im E-Commerce zu den umsatzstärksten Zeiten. Gleichzeitig erhöhen sie den Druck auf die Lagerlogistik immens. Zumal deren Credo bereits im Normalbetrieb lautet, die Zeit von der Bestellung bis zur Auslieferung auf ein absolutes Minimum zu reduzieren. Auch in dieser arbeitsintensiven Zeit darf die Auftragsabwicklung nicht unter dem hohen Bestellaufkommen leiden. Retouren durch fehlerhafte Sendungen führen andernfalls zu unzufriedenen Kunden, sind teuer und beschädigen auf lange Sicht den Ruf der Marke.
Daten für Zeit- und Kosteneinsparung nutzen
Um sich proaktiv auf die Peak-Saison einzustellen, nutzen Fulfillment-Lager verschiedene Strategien und Technologien. Dabei rückt in den vergangenen Jahren die Datenverarbeitung immer stärker in den Fokus. Maschinen und IT-Systeme generieren tagtäglich riesige Datenmengen, „Big Data“ genannt, die ein immenses Potenzial für das Einsparen von Zeit und Kosten bergen. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, gilt es, die Daten zu verarbeiten, aufzubereiten und zu analysieren. Die Lagerbetreiber können spezifische Probleme wie den Verlust von Ressourcen diagnostizieren und verstehen. In der Folge wird unter anderem das Lagerverwaltungssystem immer reaktionsfähiger. Das Fulfillment profitiert von kontinuierlichen Optimierungen.
Eindrücke aus einem Logistikzentrum von Rhenus Logistics
Zentrale IT-Struktur fördert Big-Data-Analysen
Der erfolgreiche Einsatz von Big Data setzt entsprechende Lösungen voraus. Gefragt sind Tools, die Prozesse in Relation setzen, Veränderungen sichtbar machen und auf lange Sicht Prognosen zum Geschäftsverlauf ermöglichen. Dafür gilt es, im ersten Schritt eine einheitliche IT-Landschaft und Schnittstellen zu schaffen. Datenbrüche zwischen unzähligen Insellösungen erschweren es, unterschiedliche Datenquellen vergleichbar zu machen. Erst die nahtlose Verknüpfung sämtlicher Datenbestände schafft die Basis für intelligente Prozesseinblicke und aussagekräftige KPIs.
Aussagekräftige KPIs bilden Basis für Optimierungen
Wie entwickeln sich die Lagerbestände? Schwanken die Picking-Raten von Tag zu Tag? Wie viel Zeit vergeht von der Auftragsaufnahme bis zum Versand? Solche Fragen lassen sich beantworten, indem die Verantwortlichen Erfahrungswerte über einen längeren Zeitraum durch Big-Data-Analysen sammeln. In Echtzeit erhalten sie Zugriff auf wichtige Kennzahlen wie Einkaufsvolumen, Bestellwerte oder Preise. Unregelmäßigkeiten und Engpässe lassen sich direkt identifizieren. Die Erkenntnisse helfen dabei, kleinteilige und zeitintensive Prozesse zu eliminieren oder effizienter zu strukturieren. Wird zum Beispiel die Kommissionierung beschleunigt, erhöht sich der Durchsatz enorm. Das ist rund ums Jahr, insbesondere jedoch zu Peak-Zeiten, wertvoll und senkt zudem die Arbeitskosten. Ressourcen wie (zusätzliche) Mitarbeiter und verfügbare Lagerflächen sind effektiver einsetzbar. Auf diese Weise lassen sich die Herausforderungen der E-Commerce-Logistik proaktiv bewältigen – und die Kundenbeziehungen zur Anbietermarke nachhaltig stärken.
Weitere Informationen unter: www.rhenus.group/de/warehousing
