Software in Logistik und Transport

M.Sc. Celien Bosma und Ole John, Nautiker und MBA (Abteilungsleiter am CML),

Daten effizient nutzen

In einem Urteil von Mai 2019 hat der Europäische Gerichtshof entschieden, dass Unternehmen Arbeitszeiten ­vollständig erfassen müssen. Warum also nicht die unumgängliche ­Datenerfassung für einen ­Informationsgewinn nutzen? In der maritimen Logistik setzen einige ­Reedereien auf das Softwaretool ­Scedas Timekeeper.

© CML

Das vom Fraunhofer CML (Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen) ent­wickelte Softwaretool Scedas Timekeeper erfasst, ­zusätzlich zur Arbeitszeiterfassung, die Aufgaben strukturiert mit nur geringem Mehraufwand. Mit dem Zeiterfassungstool dokumentieren die Mitarbeiter ihre Arbeitszeiten auf Aufgabenbasis. Sie können am Ende des ­Arbeitstages in einer Desktop-App eintragen, an welchen ­Aufgaben sie wie lange gearbeitet haben, oder die täglichen Aufgaben in einer Smartphone-App oder Web-Anwendung erfassen. Mögliche Aufgaben werden vorab kategorisiert, sodass die Mitarbeiter aus verschiedenen Listen wählen können. Falls gewünscht, ­erweitern die Mitarbeiter die Auswahl um eigene Aufgaben. Die aufgabenbasierten Arbeitszeiten schaffen eine Grundlage für datenbasierte Optimierungen.

Mehr Transparenz dank Business Intelligence
Die Arbeitszeiten ermöglichen ­Daten­auswertungen, ein wertvolle Basis für strategische Entscheidungen. Scedas Timekeeper nimmt die betrieblichen ­Arbeitsabläufe auf und visualisiert sie über ein unternehmensspezifisches Dashboard. Auf dieser Basis können Arbeitsabläufe verbessert, ­Aufgaben umverteilt, Touren optimiert oder der Bedarf an ­Zusatzqualifizierungen untersucht werden. Analysen dieser ­Daten schaffen zum einen Transparenz und zum anderen eine fundierte Steuerungsmöglichkeit. Dabei wird auf den Schutz der ­Persönlichkeitsrechte der Mitarbeiter Wert gelegt: Die sensiblen personenbezogenen Daten werden im Rahmen der Analysen anonymisiert und aggregiert aus­gewertet. Die ­geleisteten ­Aufgaben sind nur auf die Position und nicht den einzelnen Mitarbeiter zurückzuführen.

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Automatisierte Personal- und Instandhaltungsplanung
Außerdem ermöglichen die aufgenommenen Arbeitsabläufe ­eine datenbasierte Unterstützung bei der Personaldisposition und Instandhaltungsplanung. Die Planungssoftware Scedas ­errechnet situationsspezifische Personalbedarfe und erstellt ­automatisch Einsatzpläne. Die Algorithmen verplanen unternehmensspezifische Aufgaben sowie regelmäßige Wartungs­aufgaben unter Einhaltung von Arbeits- und Ruhezeiten. ­Scedas Timekeeper erleichtert die einmalige Einrichtung von Scedas, indem es Aufschluss über die zu planenden Aufgaben gibt. ­Scedas wird branchenspezifisch zugeschnitten und kann auf die Eigenheiten der Logistikprozesse eingehen. In der Seeschifffahrt ist sie bereits bei mehreren Reedereien im Einsatz. Die Planungsalgorithmen übersetzen eine Seereise in eine Abfolge von Arbeitsabläufen, wie zum Beispiel dem Empfang des ­Lotsen, dem Anlegen im Hafen oder der Treibstoffaufnahme, und berechnen auf Knopfdruck einen Personalschlüssel pro Seereise und generieren Einsatzpläne für die Crew.

Intelligentes Instandhaltungsmanagement
Die Instandhaltung von Komponenten ist ein ­zeitintensiver und kostspieliger Teil der Logistik. Die ­Arbeitszeit­erfassung ­er­möglicht datenbasierte Antworten auf ­Fragestellungen des Instandhaltungsmanagements. Durch ­Scedas Timekeeper wird die Ausführung von Wartungsaufgaben strukturiert erfasst. ­Analysen dieser Daten leisten Unter­stützung im Instand­haltungsmanagement. Eine Übersicht, wie viel ungeplante ­Wartung durchschnittlich anfällt, wie lange die verschiedenen Instandhaltungsaufgaben durchschnittlich ­dauern und wer sie ausführt, erleichtert das Festlegen von ­Wartungsvorgaben.

Ein weiterführender Schritt ist, die erfassten Wartungsdaten für Condition-based Maintenance zu nutzen. Sensoren können den Zustand von technischen Komponenten kontinuierlich überwachen. Daten zu unplanmäßiger Wartung oder sogar ­Ausfällen können mit den Zustandsdaten der Komponenten verknüpft werden. Dies ermöglicht, dass Methoden der Datenverarbeitung die zusammengeführten Daten auswerten und darin Muster erkennen. Durch diese Muster und die kontinuierliche Zustandsüberwachung werden günstige Instandhaltungszeitpunkte frühzeitig erkannt. Außerdem können Algorithmen datenbasierend die Lebensdauer der Komponente in Abhängigkeit vom technischen Zustand vorhersagen.

Die Autoren: M.Sc. Celien Bosma und Ole John, Nautiker und MBA (Abteilungsleiter am CML)

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