Die Grundlage für das Betriebsdaten-Matching bilden die anonymisiert erfassten Bewegungsdaten von Mitarbeitern oder Fahrzeugen, die der Anwender mit den Mess-Sets der Motion-Mining-Sensorik aufgezeichnet. „In unserer 11.0000 Quadratmeter großen Stückguthalle in Göttingen haben wir auf diesem Weg über drei Wochen insgesamt 600 Datenstunden im Bereich der internationalen Stückgutverkehre erhoben“, umreißt Daniel Kaiser, Senior-Experte Geschäftsprozessoptimierung bei Zufall Logistics, und verdeutlicht, „das sind Daten, die vorher nicht verfügbar waren und jetzt Transparenz in die Handling-Abläufe bei der Vorsortierung, an der Rampe und bei der Verladung bringen.“

Tiefere Analysen möglich

Mit dem Betriebsdaten-Matching gewinnen Prozessingenieure eine weitere Dimension hinzu. Die Nutzer werden befähigt, die Analyseergebnisse von MotionMiners mit den eigenen Betriebsdaten aus ihrem bestehenden System (TMS-, WMS-, ERP-, Maschinendaten) auf der MotionMiners-Plattform zu korrelieren. Das soll die Prozess-Analyse im Bereich der Intralogistik auf ein neues Level heben. Dies bestätigt Anwender Kaiser: „Das Betriebsdaten-Matching hilft uns, Auswertungen zu detaillieren und noch gezielter mögliche Prozessengpässe oder -abweichungen zu erkennen.“

Die Datengenerierung und Ermittlung der Prozesskennzahlen erfolgt mit dem Analysedashboard der MotionMiners Process Intelligence. „Dabei nutzen wir Machine Learning, um Ineffizienzen zu identifizieren und Optimierungspotenziale aufzudecken“, erläutert Sascha Kaczmarek, Mitgründer von Motion­Miners, und hebt den neugeschaffenen Mehrwert hervor: „Durch das integrierte Betriebsdaten-Matching erhalten Unternehmen innerhalb kürzester Zeit Kennzahlen in einer neuen Tiefe und Granularität.“ So lassen sich beispielsweise nun Aufwände pro Auftrag, Kunde oder auch Artikel ermitteln, um noch gezielter Optimierungspotenziale aufzudecken.

Mit Auftragsdaten weg von Durchschnittswerten

Der Import der Betriebsdaten auf die Plattform ist im CSV-Format möglich, was eine schnelle und flexible Verarbeitung gewährleistet und keine IT-Schnittstelle zu den vorhandenen Systemen notwendig macht. Anhand eines Beispiels zeigt Kaiser den Zugewinn an Informationen beim Stückgutumschlag: „Die MotionMiners-Messungen ergaben eine durchschnittliche Stückgut-Verladebewegung von 1:45 Minute bei unseren 30 bis 40 internationalen Relationen. Durch das Betriebsdaten-Matching wissen wir, dass die länderbezogenen Zeiten bis zu 30  Prozent von diesem Durchschnitt abweichen.“

Durch die klare Zuordnung der Bewegungsdaten zu den Auftragsdaten werden die Zusammenhänge deutlich und es entstehen belastbare Bewertungsgrundlagen für Entscheidungen. Als mögliche Maßnahmen bei der Spedition Zufall leitet Kaiser die Anpassung der Verkehrssteuerung und die Flexibilisierung der Personalplanung ab. Die umfassende Sammlung von Prozessdaten rechnet sich: „Durch die eingesetzte Sensortechnologie bekommen wir über zwei bis drei Wochen transparent Daten über alle Verladungen. Bei einer händischen Erfassung könnten wir den Fokus nur auf drei bis vier Verladungen mit deutlich weniger Messungen legen“, vergleicht Kaiser.

Im nächsten Schritt will der Logistiker das Betriebsdaten-Matching von dem projektbezogenen Einsatz zu einem kontinuierlichen Prozess weiterentwickeln. Das Ziel ist, dass die relevanten Prozesskennzahlen perspektivisch auf Tagesbasis vorliegen.