Eine der nachhaltigen Veränderungen seit der COVID-19-Pandemie besteht darin, zu überdenken, wie Unternehmen mit Lieferkettenrisiken umgehen. Auf der Grundlage von Technologien sind Risikoanalysen inzwischen in die Entscheidungsfindung in der Lieferkette integriert und bieten den Wettbewerbsvorteil einer agileren und widerstandsfähigeren Lieferkette als die Konkurrenz.
Supply-Chain-Management- und Transportteams verlangen jetzt Informationen, die über die Frage „Wo ist meine Sendung“ bis hin zu „Wann wird sie an der nächsten Haltestelle ankommen“ hinausgehen? und „Besteht das Risiko einer Verzögerung?“ Daher ist die Fähigkeit, voraussichtliche Lieferzeiten vorherzusagen, immer wertvoller geworden.
Ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit hängen jedoch stark von der Qualität der erfassten Daten und der Raffinesse der verwendeten Technologie und Berechnungsmethodik ab.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum Datenqualität für die Leistung der RTTV-Plattform von entscheidender Bedeutung ist, sowohl bei der Berechnung prädiktiver ETAs als auch bei der Durchführung umfassender Analysen von Datenströmen, um sie für umfassende Analysen von Datenströmen zu generieren und zu nutzen und wertvolle Einblicke in die Abläufe und Prozesse einer Lieferkette zu gewinnen.
Die Herausforderungen, die sich aus dem Mangel an Daten ergeben
Wenn Versender Verzögerungen bei der Auslieferung von Sendungen erleben oder ressourcenintensive Kommunikation nutzen, um Teams und Kunden zu erreichen, beeinträchtigt dies das Erlebnis und verringert die Effizienz. Wenn Probleme an der Produktionslinie auftreten oder der Lagerbestand knapp wird, bereitet das den Supply-Chain-Managern Betriebs- und Planungsprobleme. Dies kann sich nachteilig auswirken, wenn es aufgrund einer schlechten Verwaltung der Andockschächte und einer Überlastung der Häfen zu Verzögerungen kommt. All dies sind Probleme, die Verlader im aktuellen Umfeld am liebsten vermeiden würden.
Der Bedarf an Qualitätsdaten
Die Möglichkeit, einen Artikel in der Lieferkette während seiner Bewegung in Echtzeit zu verfolgen, wird immer zugänglicher, da schnellere und zuverlässigere Konnektivität, kostengünstige IoT-Geräte und kompatiblere Systeme und Softwareplattformen verfügbar sind.
Für Unternehmen ist es sinnvoll, einen Überblick über den Betrieb zu erhalten, indem sie Zugriff auf bessere Betriebsdaten haben, die Entscheidungsfindung durch Analysen unterstützen und die betrieblichen Fähigkeiten verbessern.
Wenn Daten manuell aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, sind sie oft unvollständig und falsch. Daher kann es schwierig sein, Daten für alle Lieferungen in jeder Phase der Lieferkette zu sammeln. Die Erfassung der Qualitätsdaten, die zum Ergreifen von Maßnahmen erforderlich sind, ist noch komplizierter. Diese Situation ist zwar nicht neu, aber die Erwartungen der Kunden in Bezug auf Sichtbarkeit steigen.
Aus diesem Grund kann eine genaue, zuverlässige und automatisierte Datenüberwachung bei manuellen Prozessen viel Zeit sparen. So können Versender mehr Erkenntnisse gewinnen und reaktiver reagieren, was in der heutigen globalen Branche einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellt.
Die Komponenten der Datenqualität
Qualitätsdaten müssen aus hochwertigen Quellen stammen, um genaue und zuverlässige Ergebnisse wie ETA-Vorhersagen oder andere Einblicke in die Netzwerk- und Betriebsleistung zu gewährleisten. Diese Qualität misst den Zustand der Daten anhand von Faktoren wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Latenz und vielen anderen Faktoren.
Die Qualität der erfassten Daten beeinflusst mehrere Faktoren, darunter das GPS-Signal, die Art der verwendeten Ortungstechnologien und die Häufigkeit der Datenerfassung. Einer der grundlegenden Einflüsse auf die Gesamtdatenqualität ist jedoch der konsistente Datenfluss in die Plattform, da inkonsistente Daten zu Lücken in der allgemeinen Sichtbarkeit führen.
Fazit
Indem Daten aus zuvor isolierten Quellen aller Verkehrsträger — See, Luft, FTL und LTL, Schiene usw. — miteinander verknüpft und mithilfe von APIs zusammengeführt werden, bietet die Verwendung einer Echtzeit-Transparenzplattform einen umfassenden Überblick über Ihre gesamte Lieferkette.
Shippeo überwacht eingehende Daten, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind. Die Plattform wendet Datentransformationstechniken auf Rohdaten an, um qualitativ hochwertige Datenausgaben bereitzustellen.
Das Erreichen einer durchgängigen Transporttransparenz ist ein komplexes Rätsel. Shippeo hilft Ihnen jedoch dabei, Ihr gesamtes Lieferkettenökosystem zusammenzustellen, dank einer einzigartigen Plattform, die mit zuverlässigen und genauen Daten angereichert ist.
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