Wenn Unternehmen Nachfrage, Fahrzeugkapazität und Lieferzeiten präzise vorhersagen können, gewinnen sie Kontrolle über Kosten und Servicelevel. Telematikdaten – von GPS-Signalen über elektronische Fahrtenbücher bis hin zu CAN-Bus-Metriken – bilden die Echtzeit-Grundlage für zuverlässige Prognosen. Anstatt nur auf Basis vergangener Durchschnittswerte zu planen, können Unternehmen nun das Verhalten ihrer Lieferkette mit Echtzeit-Einblicken in den Betrieb prognostizieren.
Warum ist die Prognose der Lieferkette so wichtig?
Präzise Lieferkettenanalysen im Rahmen von Prognosen ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen an die tatsächliche Nachfrage anzupassen und unnötige Kosten zu vermeiden. Ohne zuverlässige Prognosemodelle riskieren Flotten Leerfahrten, Lieferverzögerungen und einen höheren Kraftstoffverbrauch. Prognosen verknüpfen Fahrzeugbetrieb, Fahrerpläne und Sendungsdaten in einem Planungsprozess. Für Logistik- und Flottenmanagement-Lösungen sind GPS-Standortaufzeichnungen, Tachographendaten und zunehmend auch CAN-Daten von Fahrzeugen entscheidend für ein effektives Datenmanagement. Jeder dieser Datenströme verbessert die Genauigkeit von Lieferkettenprognosen, indem er Einblicke in Kapazität, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit liefert. Zusammengenommen ergeben sie eine Echtzeitansicht der Lieferkette, die fundiertere Planungsentscheidungen ermöglicht.
Digitale Technologien – Auswirkungen auf Kosten und Servicelevel
Fehler in der Prognose verringern oft die Kundenzufriedenheit, was die Bedeutung präziser Bedarfsprognosen unterstreicht. Unterschätzt eine Flotte den Bedarf, stehen möglicherweise nicht genügend Lkw rechtzeitig bereit. Überschätzt sie den Bedarf, stehen Fahrzeuge still und die Fixkosten steigen. Mit präzisen Lieferkettenprognosen können Unternehmen Kosteneffizienz und pünktliche Lieferung in Einklang bringen, ihre Margen sichern und gleichzeitig die Servicequalität aufrechterhalten.
Von der Ortung bis zur Prognose mit Telematik
Moderne Telematikplattformen verwandeln Trackingdaten in eine Prognosemaschine. Die Echtzeitüberwachung von Fahrzeugen, Anhängern und Anlagen dient nicht mehr nur der Sicherheit oder Compliance. Sie speist prädiktive Modelle, die Planer durch fortschrittliche Supply-Chain-Analysen dabei unterstützen, zukünftige Nachfrage und betriebliche Engpässe vorherzusehen. Arealcontrol zeigt beispielhaft, wie solche Plattformen mehrere Datenströme zu verwertbaren Informationen integrieren.
GPS-, Sensor- und CAN-Daten als Input für die Vorhersage
GPS liefert kontinuierliche Updates zu Fahrzeugstandorten und -geschwindigkeiten, die für Echtzeit-Logistik und Lieferkettenmanagement unerlässlich sind. Sensorsysteme, wie beispielsweise die Temperaturregelung von Anhängern, geben Auskunft über den Zustand empfindlicher Güter. Vor allem aber geben CAN-Daten Einblick in den technischen Zustand jedes Lkw: Kraftstoffstand, Motorleistung und Verschleißindikatoren. Diese Kennzahlen sind für die Lieferkettenprognose von entscheidender Bedeutung, da sie es Managern ermöglichen, vorherzusagen, wann Fahrzeuge gewartet werden müssen und wie viel Kapazität sie in den kommenden Wochen bereitstellen können.
Einsatz elektronischer Fahrtenbücher zur Planung
Elektronische Fahrtenbücher erfassen detaillierte Fahrzeiten, Routen und Ruhezeiten. Diese Daten sind nicht nur für die Einhaltung der Steuervorschriften nützlich, sondern auch eine wichtige Grundlage für die Prognose der Personalverfügbarkeit in Lieferketten und damit für die Prognose der Gesamtnachfrage. Dank präziser Protokolle wissen Planer, wie viele Stunden den Fahrern noch zur Verfügung stehen, und können dies mit den Lieferplänen abstimmen. In der Praxis reduziert dies das Risiko von Gesetzesverstößen und erhöht die Lieferzuverlässigkeit.
Datenqualität und -integration im Supply Chain Management
Zuverlässige Prognosen erfordern saubere, integrierte Daten. Ein Unternehmen kann Informationen von GPS-Tracking-Geräten, CAN-Bus-Messungen, Fahrtenschreibern oder mobilen Apps sammeln. Wenn diese Systeme jedoch nicht miteinander kommunizieren, verlieren Prognosen an Wert und gefährden so effektive Lieferkettenstrategien. Telematikplattformen lösen dieses Problem, indem sie einen zentralen Knotenpunkt schaffen, an dem alle Betriebsdaten zusammenfließen. Arealcontrol bietet solche modularen Telematik- und IoT-Lösungen an. Von elektronischen Fahrtenbüchern und dem Ferndownload von Fahrtenschreibern über Apps zur Routenplanung und BLE-Tags für das IoT bis hin zur vollständigen Integration in ERP- und CRM-Systeme.
Durch die Verknüpfung dieses kombinierten Datensatzes mit ERP- und CRM-Systemen werden Supply-Chain-Prognosen noch leistungsfähiger und ermöglichen ein optimiertes Bestandsmanagement. Bestellvolumen, Kundentermine und Lagerbestände ergänzen die Fahrzeug- und Fahrerdaten. Das Ergebnis ist ein Prognosemodell, das nicht nur die Flottenkapazität vorhersagt, sondern auch zeigt, wie diese der zukünftigen Kundennachfrage entspricht.
Prognosen im Flotten- und Logistikbetrieb
Für Logistikunternehmen beeinflusst die Lieferkettenprognose unmittelbar die täglichen Entscheidungen und beeinflusst Lieferkettenstrategien sowie die betriebliche Effizienz. Sie unterstützt die Routenplanung, hilft bei der Zuweisung der richtigen Anzahl von Lkw zu jeder Spur und signalisiert, wann Subunternehmer benötigt werden. Dies optimiert Logistik und Lieferkettenmanagement. Sie unterstützt auch die vorausschauende Wartung: Durch die Analyse von CAN-Daten und Nutzungsmustern können Unternehmen vorhersagen, wann ein Fahrzeug voraussichtlich gewartet werden muss, und so das Ausfallrisiko reduzieren.
Dank präziser Prognosen können Flottenverfolgungsdienste die gefahrenen Kilometer reduzieren, den Kraftstoffverbrauch senken und dennoch pünktlich liefern. Diese Kombination aus Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit erklärt, warum Lieferkettenprognosen in modernen Logistikbetrieben zum Standard geworden sind.
Integration von Prognosen in den gesamten Lieferkettenprozess
Supply-Chain-Prognosen entfalten ihr volles Potenzial, wenn Telematikdaten mit umfassenderen Geschäftssystemen verknüpft werden und so die digitale Transformation erleichtern. GPS-Signale, CAN-Bus-Metriken und Fahrerprotokolle liefern betriebliche Einblicke. Die Integration mit ERP- oder CRM-Software verknüpft diese Erkenntnisse direkt mit Bestellungen, Rechnungen und Kundenverträgen. So entsteht eine nahtlose Kette vom Fahrzeug bis zum Backoffice.
Verknüpfung von Telematik mit ERP und CRM
Wenn Telematikplattformen Daten mit ERP und CRM austauschen, decken Prognosen mehr als nur die Flottenverfügbarkeit ab und integrieren Elemente der Lieferkettenanalyse. Sie spiegeln auch Kundenaufträge, Lagerbestände und Kundentermine wider. Zeigen ERP-Daten beispielsweise einen Anstieg saisonaler Bestellungen, kann das Prognosemodell sofort die verfügbaren Lkw und Fahrer prüfen. Diese Abstimmung stellt sicher, dass Lieferkettenprognosen nicht nur präzise, sondern auch für die Geschäftsplanung umsetzbar sind. Durch den Austausch ausgewählter Daten mit Subunternehmern, Spediteuren oder Kunden verbessern Unternehmen die gemeinsamen Prognosen. Transparenz über Fahrzeugkapazitäten, voraussichtliche Ankunftszeiten und mögliche Verzögerungen hilft allen Partnern bei der Vorbereitung. Diese kollaborative Lieferkettenprognose reduziert den Bull-Whip-Effekt, bei dem kleine Nachfrageänderungen große Ineffizienzen im Vorfeld verursachen.
Die Zukunft der Lieferkettenabläufe
Prognosen in der Logistik entwickeln sich von statischen Modellen hin zu dynamischen, selbstlernenden Systemen, die durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz vorangetrieben werden. Telematikplattformen liefern bereits Echtzeitdaten; der nächste Schritt besteht darin, mithilfe von maschinellem Lernen Muster zu erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen.
KI-gesteuerte Modelle können CAN-Daten, Temperaturprotokolle und Routenverläufe verarbeiten, um nicht nur Lieferzeiten, sondern auch Risiken wie Fahrzeugausfälle oder Streckenunterbrechungen vorherzusagen. Dies macht die Lieferkettenprognose proaktiver und verlagert den Fokus von der Reaktion auf Probleme hin zur deren Prävention. Nachhaltigkeit ist ein weiterer Treiber. Für Unternehmen, die nach neuen EU-Vorschriften berichten, verknüpft dieser prädiktive Ansatz Kosteneinsparungen mit Umweltverantwortung. Auf diese Weise wird die Lieferkettenprognose sowohl zu einem Geschäftsinstrument als auch zu einem Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens und steht im Einklang mit den Bemühungen um die digitale Transformation.
Prognostizieren, planen, umsetzen …
Mithilfe von Telematik, elektronischen Fahrtenbüchern, GPS-Tracking und CAN-Daten werden Prognosen auf Basis realer Signale von Fahrzeugen und Anlagen erstellt, was die Nachfrageprognose verbessert. Die Integration mit ERP und CRM erweitert diese Prognosen über die gesamte Wertschöpfungskette, während KI und prädiktive Analysen in Zukunft eine noch höhere Genauigkeit versprechen.
