{"id":72134,"date":"2022-04-07T06:50:46","date_gmt":"2022-04-07T06:50:46","guid":{"rendered":"https:\/\/app-mde-blog-prd.azurewebsites.net\/?p=72067"},"modified":"2026-02-12T12:08:05","modified_gmt":"2026-02-12T12:08:05","slug":"daten-im-dienste-der-gruenen-lieferkette","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.de\/blog\/nachhaltiger-arbeitsplatz\/daten-im-dienste-der-gruenen-lieferkette\/","title":{"rendered":"Daten im Dienste der gr\u00fcnen Lieferkette"},"content":{"rendered":"
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In vielerlei Hinsicht sind Daten in Kombination mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) die Voraussetzung f\u00fcr das gro\u00df angelegte Aufkommen der gr\u00fcnen Lieferkette. Das Ziel ist nat\u00fcrlich, so schnell wie m\u00f6glich Kohlenstoffneutralit\u00e4t in der Lieferkette anzustreben, ohne die Leistung zu beeintr\u00e4chtigen.<\/b><\/p>\n

Laut einer von Capgemini im August 2020 durchgef\u00fchrten Studie (Wie Nachhaltigkeit die Verbraucherpr\u00e4ferenzen grundlegend ver\u00e4ndert, Capgemini, August 2020) glauben 85% der Unternehmen, dass es m\u00f6glich ist, Kostensenkung mit Umweltschutz zu verbinden. Dies ist eine strategische Priorit\u00e4t, da der gleichen Studie zufolge 79% der Verbraucher inzwischen die Umweltauswirkungen ihrer Eink\u00e4ufe ber\u00fccksichtigen. Gleichzeitig sind 78% der Verbraucher der Ansicht, dass der \u00f6kologische Wandel einen wesentlichen Hebel f\u00fcr Innovationen darstellt.<\/p>\n

Daten und KI, Hebel der Umweltinnovation<\/h2>\n

Dies gilt insbesondere f\u00fcr den Bereich der Lieferkette. Kraftstoff und Energie sparen, Abfall reduzieren, Zeit sparen und die Effizienz steigern \u2013 all das ist dank der Erfassung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit m\u00f6glich. Digitale Technologien laufen alle auf dasselbe Ziel hinaus: die Belastbarkeit und Leistungsf\u00e4higkeit der Lieferkette zu erh\u00f6hen und gleichzeitig ihren \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck zu minimieren.<\/p>\n

In der Tat planen laut der oben erw\u00e4hnten Studie fast 80% der Unternehmen, in digitale Technologien zu investieren, um ihren \u00f6kologischen Wandel zu beschleunigen. Sie stellen sich diese Investition wie folgt vor:<\/p>\n

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  • F\u00fcr 59% von ihnen liefern Datenerfassungs- und Analysetools wertvolle Indikatoren f\u00fcr das Management und die Kontrolle von Umweltfragen (Energie-, Kraftstoff- und Wasserverbrauch sowie CO2-Emissionen).<\/li>\n
  • 50% glauben au\u00dferdem, dass der technologische Fortschritt es erm\u00f6glicht, die Genauigkeit dieser Indikatoren noch weiter zu erh\u00f6hen.<\/li>\n<\/ul>\n

    Auf diese Weise gehen der \u00f6kologische Wandel und der digitale Wandel Hand in Hand. Sie befinden sich auf demselben Fahrplan und erf\u00fcllen dieselben betrieblichen und \u00f6kologischen Leistungsziele mit Blick auf die Kostenreduzierung.<\/p>\n

    Der Stra\u00dfenverkehr ist in dieser Hinsicht ein \u00fcberzeugendes Beispiel. Die Datenerfassung in Echtzeit liefert eine F\u00fclle von Informationen \u00fcber die Fahrweise der Fahrer und damit \u00fcber den Kraftstoffverbrauch. Je nachdem, ob man nerv\u00f6s f\u00e4hrt oder nicht, ist die H\u00f6he des Kraftstoffverbrauchs nicht gleich. Die Analyse der Daten erm\u00f6glicht es daher, das Bewusstsein der Fahrer f\u00fcr eine weniger energieaufwendige Fahrweise zu sch\u00e4rfen und somit weniger CO2-Emissionen zu erzeugen. Der Vorteil ist dreifach:<\/p>\n

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    • Die Transportkosten sinken;<\/li>\n
    • Der \u00f6kologische Fu\u00dfabdruck der Logistikkette wird ebenfalls reduziert;<\/li>\n
    • Die Fahrer fahren oft vorsichtiger.<\/li>\n<\/ul>\n

      Daten helfen auch, Lieferzeiten durch effizientere Routen und Beladung und damit weniger Wendeman\u00f6ver zu reduzieren. Die Echtzeit-Verkehrsanalyse erm\u00f6glicht es, immer die schnellste Route zu w\u00e4hlen und die Anzahl der Wendeman\u00f6ver zu reduzieren. Es wird gesch\u00e4tzt, dass diese Tools die zur\u00fcckgelegten Strecken um 16% reduzieren und die P\u00fcnktlichkeitsrate auf durchschnittlich 98% erh\u00f6hen w\u00fcrden.<\/p>\n

      Wenn Daten ein Synonym f\u00fcr Vorhersagbarkeit sind<\/h2>\n

      Der andere gro\u00dfe Vorteil von Daten, wenn sie mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) kombiniert und durch lernende Algorithmen (Deep Learning) verarbeitet werden, ist ihre F\u00e4higkeit zur pr\u00e4diktiven und beschreibenden Analyse. Unternehmen bewegen sich nun weg von einem Analysemodell, das auf der vergangenen Performance basiert, hin zu einem, das Informationen \u00fcber die M\u00f6glichkeit eines zuk\u00fcnftigen Ereignisses liefern kann. Ziel ist es, die Vorhersagef\u00e4higkeiten von Organisationen zu entwickeln, damit sie so genau wie m\u00f6glich \u00fcberlegen k\u00f6nnen, was wann und warum passieren k\u00f6nnte. Auf die Logistik \u00fcbertragen, bietet diese Vorhersagefunktionalit\u00e4t der Lieferkette erhebliche Vorteile, sowohl in betrieblicher als auch in \u00f6kologischer Hinsicht.<\/p>\n

      Diese Wahl hat zum Beispiel der Hafen von Antwerpen getroffen, indem er ein 3D-Modell des Hafens namens APICA (Antwerp Port Information and Control Assistant) erstellt hat. Die Modellierung wird durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten erm\u00f6glicht, die die gesamte Aktivit\u00e4t des Hafens synthetisieren. Dabei werden insbesondere die folgenden Daten ber\u00fccksichtigt:<\/p>\n

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      • Bewegungen von Waren;<\/li>\n
      • Wetterbedingungen;<\/li>\n
      • Luftqualit\u00e4t;<\/li>\n
      • Gezeiten;<\/li>\n
      • Verf\u00fcgbarkeit von Personal;<\/li>\n
      • Bewegungen von Br\u00fccken und Schleusen.<\/li>\n<\/ul>\n

        All diese Daten werden von IoT-Sensoren (Internet of Things), Kameras und sogar Drohnen \u00fcbertragen. Auf diese Weise erhalten die Hafenmanager einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Aktivit\u00e4ten in Echtzeit und sind in der Lage, das Auftreten einer bestimmten Situation vorherzusehen. So ist es beispielsweise m\u00f6glich, die Sch\u00e4dlichkeit der Emissionen von Schiffen den Umst\u00e4nden entsprechend vorherzusagen und die notwendigen Korrekturma\u00dfnahmen zu ergreifen. KI, verbunden mit Datenanalyse und Automatisierung, wird so zu einem m\u00e4chtigen Hebel f\u00fcr Ma\u00dfnahmen zugunsten des \u00f6kologischen Wandels der Lieferkette.<\/p>\n

        Die Vorhersagbarkeit, die durch Daten gegeben ist, erm\u00f6glicht es auch, die Verschwendung drastisch zu reduzieren, insbesondere beim Transport von Frischwaren. Es wird gesch\u00e4tzt, dass die F\u00e4higkeit, Best\u00e4nde und Ladungen im Vorfeld so genau wie m\u00f6glich an die Nachfrage anzupassen, die Anzahl der LKWs auf der Stra\u00dfe um 15-20% reduzieren kann. KI kann die Qualit\u00e4t von Prognosen um 10 bis 15 Punkte erh\u00f6hen.<\/p>\n

        Die Versprechen von 5G<\/h2>\n

        Die Einf\u00fchrung von 5G wird endlich einen echten Sprung nach vorne in Bezug auf den Beitrag von Daten zur Logistik darstellen. In Verbindung mit vernetzten Objekten und Cloud Computing sowie mit dem Beitrag von KI wird es die Sichtbarkeit \u00fcber die gesamte Lieferkette hinweg st\u00e4rken. Die daraus resultierende Automatisierung wird zu Kapazit\u00e4tsgewinnen und einer weiteren Optimierung der Lagerverwaltung, der Kommissionierung und des Warentransports f\u00fchren. Diese allgemeine Optimierung der Lieferkette wird auch das Entstehen einer gro\u00df angelegten gr\u00fcnen Lieferkette f\u00f6rdern, in der Automatisierung nur dann Sinn macht, wenn sie zum Schutz der Umwelt und des Klimas beitr\u00e4gt. Schlie\u00dflich werden die gro\u00dfen Supply-Chain-F\u00fchrer von morgen diejenigen sein, die in der Lage sind, Daten zu digitalisieren und in einen strategischen Verm\u00f6genswert umzuwandeln und alle ihre Aktivit\u00e4ten n\u00fctzlicher und weniger umweltsch\u00e4dlich zu gestalten.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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