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Transportlogistik 4.0

Eine Literaturrecherche

Hausarbeit 2019 32 Seiten

BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

ABSTRACT

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

TABELLENVERZEICHNIS

1. EINLEITUNG

2. TRANSPORTLOGISTIK 4.0 – EIN ÜBERBLICK

3. GRUNDLAGEN
3.1 BIG DATA
3.2 CLOUD-COMPUTING
3.3 BLOCKCHAIN
3.4 NETZWERKE
3.5 BILD- UND UMGEBUNGSSENSORIK
3.6 V2X-KOMMUNIKATION

4. PHYSISCHE ENTWICKLUNGEN
4.1 AUTONOMES FAHREN
4.2 PLATOONING
4.3 TELEMATIK-PLATTFORMEN

5.VIRTUELLE ENTWICKLUNGEN
5.1 E-DOKUMENTMANAGEMENT
5.2 E-PAYMENT
5.3 SMART CONTRACT
5.4 LOGISTICS-CONTROL-TOWER
5.5 SUPPLY-CHAIN-EVENT-MANAGEMENT

6. HYBRIDE ENTWICKLUNGEN
6.1 ANTICIPATORY LOGISTICS
6.2 DIGITALE SPEDITION
6.3 ESTIMATED TIME OF ARRIVAL
6.4 MATCHING-PLATTFORM
6.5 SHARED LOGISTICS RESSOURCES

7. FAZIT

QUELLEN

Abstract

Die Globalisierung, ein wachsender Wettbewerb und die zunehmende Digitalisierung der Industrie 4.0 stellen die Transportlogistik vor enorme Herausforderungen. Als essentielles Bindeglied in der industriellen Wertschöpfung muss die Transportlogistik mit den rasanten Entwicklungen im unternehmerischen Umfeld schritthalten, um das immer höhere Tempo der Supply-Chain nicht negativ zu beeinflussen. Diese Arbeit soll gegenwärtige Trends der Transportlogistik darstellen und deren Potenziale aufzeigen.

Das Ergebnis dieser Analyse zeigt mögliche Trends hin zu einer Transportlogistik 4.0 und beleuchtet dabei physische, virtuelle und hybride Entwicklungen. Die einzelnen Trends bergen hohe Potentiale zur Reduktion des zeitlichen Aufwands bei operativen und organisatorischen Tätigkeiten entlang des Distributionsprozesses. Darüber hinaus lassen sich Fahrzeiten und die Auslastung der Transportmittel optimieren was zu einer Reduktion von Zeiten und Kosten führt. Durch eine Digitalisierung der Transportlogistik lässt sich die Transparenz der einzelnen Prozessschritte erheblich steigern. Um diese Entwicklungen nicht zu behindern ist es notwendig, den Ausbau der dafür nötigen Infrastruktur voranzutreiben und geeignete rechtliche Rahmenbedingungen hierfür zu schaffen. Diese Arbeit ist das Ergebnis einer Literaturrecherche.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Transportlogistik 4.0

Abbildung 2: die unterschiedlichen Reifegrade der Entwicklungen im Kontext der Transportlogistik 4.0 (in Anlehnung an „Digitalisierungswerkzeuge in der Logistik: Einsatzpotentiale, Reifegrad und Wertbeitrag“ aus dem Jahr 2018 der Universität St. Gallen)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Korrelation der Entwicklungen im Kontext der Transportlogistik 4.0 (in Anlehnung an „Digitalisierungswerkzeuge in der Logistik: Einsatzpotentiale, Reifegrad und Wertbeitrag“ aus dem Jahr 2018 der Universität St. Gallen)

1. Einleitung

Die Industrie 4.0 ist heute in aller Munde und deren Entwicklung schreitet stetig voran. Dabei geht es primär um die Digitalisierung einzelner Wertschöpfungsschritte im betrieblichen Umfeld, mit der Vision die industrielle Wertschöpfung effizienter zu machen, schlummernde Potentiale zu nutzen und die Industrie so im Rahmen ihrer vierten Revolution zukunftsfähig zu gestalten.

Um diese Entwicklung nicht zu bremsen wird im Zuge dessen auch die Transportlogistik, welche als wichtiges Bindeglied innerhalb der Wertschöpfungskette dient, vor große Herausforderungen gestellt. Diese Herausforderungen bestehen in der Verkürzung der Zeit zwischen Bestellung und Lieferung, einer besseren Vernetzung aller Beteiligten, einer Steigerung der Transparenz bei gleichzeitiger Reduktion der Kosten sowie einer erhöhten Automatisation einzelner Prozessschritte.

Diese Leistungskombinationen, die oben genannten Motivationen, eine zunehmende Digitalisierung und ein Zwang der Differenzierung zur Erlangung von langfristigen und nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen bilden die Grundlage der Entwicklung neuer Trends in der Transportlogistik 4.0. In dieser Arbeit soll im Rahmen einer Literaturrecherche genauer auf die verschiedenen Facetten und Entwicklungen der Transportlogistik 4.0 eingegangen und deren Potentiale erörtert werden.

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in sieben Teile. Dem Kapitel 1, der Einleitung, folgt ein Überblick über das Zusammenwirken der einzelnen Entwicklungen im Gesamtsystem der Transportlogistik 4.0 als zweites Kapitel. Das dritte Kapitel der Arbeit beschäftig sich mit Grundlagen, welche nötig sind, um ein Verständnis für dieses Thema zu schaffen und eine Basis für alle weiteren Entwicklungen darstellen. Kapitel vier bis sechs beschreiben die einzelnen, im Kapitel 2. erwähnten Trends genauer und gliedern sich in 4. Physische Entwicklungen, 5. Virtuelle Entwicklungen und 6. Hybride Entwicklungen. Die Arbeit schließt im letzten Kapitel mit einem Fazit ab.

Diese Arbeit erhebt aufgrund gegebener Restriktionen keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Auf die Darstellung tiefgreifender technischer Details wird in dieser Arbeit verzichtet. Es soll im Rahmen der gegebenen Möglichkeiten ein möglichst breiter Einblick in aktuelle Entwicklungen der Transportlogistik 4.0 gegeben werden.

2. Transportlogistik 4.0 – ein Überblick

Das folgende Kapitel soll einen Überblick über die einzelnen Entwicklungen und deren Zusammenspiel in der Transportlogistik 4.0 zusammenfassen. Die Erläuterung der einzelnen Trends findet in den darauffolgenden Kapiteln statt.

Um dieses Kapitel zu verstehen, kann es gegebenfalls hilfreich sein, die nachfolgenden Abschnitte zuvor zu lesen. Das Kapitel wurde jedoch bewusst an diese Stelle gesetzt, um von Beginn an den Zusammenhang der einzelnen Entwicklungen zu verdeutlichen. Die einzelnen Techniken haben in der Realität weitaus mehr und komplexere Fähigkeiten als ihnen in diesem Beispiel zugesprochen wird. Auch werden nicht gänzlich alle zusammenhänge der einzelnen Systeme beschrieben. Es handelt sich lediglich um einen Beispielhaften Ablauf einer Distribution.

Das Zusammenwirken der einzelnen Technologien untereinander ist detailliert nochmals in Tabelle 1 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Transportlogistik 4.0 (G rundlagen,P hysische Entwicklungen,V irtuelle Entwicklungen

- Hybride Entwicklungen) (eigene Abbildung)

Abbildung 1 zeigt den Warenfluss entlang einer beispielhaften Wertschöpfungskette. Exemplarisch soll in diesem Beispiel, der Einfachheit halber, jedoch nur die Distribution zwischen OEM und Großhändler betrachtet werden. Der gesamte Bereich ist grün grundiert, da alle Hardware- und Softwarekomponenten entlang des Distributionsprozesses andauernd Daten produzieren und in das Netz einspeisen. Der grüne Hintergrund steht so stellvertretend für den ständige Einfluss von Big Data. Die Untergliederung in diesem Schaubild und auch in der weiteren Ausführung der Arbeit erfolgt nach grad der Entwicklung. So werden die Entwicklung neben Grundlagen unterteilt in physische, virtuelle und hybride Entwicklungen. Physische Entwicklungen umfassen all jene Entwicklungen, die in einer direkten Verbindung mit einem physischen Objekt stehen, wie es z.B. beim Platooning der Fall ist. Virtuelle Entwicklungen haben dagegen keinen Bezug zu physischen Objekten und finden rein digital Anwendung. Hybride Entwicklungen stellen eine Mischform der beiden vorherigen dar. Die Untergliederung der einzelnen Entwicklungen ist der Studie „Digitalisierungswerkzeuge in der Logistik: Einsatzpotentiale, Reifegrad und Wertbeitrag“ aus dem Jahr 2018 der Universität St. Gallen nachempfunden.

Die abgebildeten Netzwerke können Informationen untereinander austauschen und stellen so eine direkte Verbindung untereinander dar, stellvertretend für das Fest- und Mobilenetz. Die grünen Pfeile stellen den Informationsaustausch der für den Distributionsprozess wichtigen Daten dar.

Der Prozess beginnt mit der Bestellung des Großhändlers. Diese erfolgt automatisiert und digital via E-Dokument oder auf Grundlage eines Smart Contracts. Bei einer automatischen Bestellung auf Basis eines Smart Contracts wird diese durch ein zuvor definiertes Event ausgelöst, z.B. wenn der Bestand des Großhändlers eine kritische Menge erreicht. Diese Bestellung erreicht in Folge dessen, als Blockchain-Datensatz verschlüsselt und sicher den OEM, der diese Bestellungen entsprechend seiner IT- Infrastruktur in einer Cloud ablegt und diese so für verschiedene Abteilungen im Unternehmen zugänglich macht. Je nach Wertschöpfungstiefe werden die Auftragsdaten an die Fertigung-, Montage- oder Logistikabteilung gesendet. Die jeweilige Abteilung beginnt folglich mit der Bereitstellung des angefragten Produkts. Jeder Arbeitsschritt der digital gespeichert oder dokumentiert wird, erweitert die Blockchain um einen Datensatz. Die Arbeitsschritte der Produkte oder Rohmaterialien, die der OEM weiterverarbeitet oder weiterleitet, sind ebenfalls bereits als Teil der Blockchain hinterlegt. Dies bedeutet der OEM kann zu diesem Zeitpunkt jeden Arbeitsschritt, sofern er die Befugnis dazu hat, vom Abbau des jeweiligen Rohstoffs exakt nachverfolgen und diese Informationen auch weitergeben. Die Cloud-Anwendung durch welche die Datensätze einsehbar werden, kann hierbei unterschiedlich weit entwickelt sein, von IaaS bis SaaS ist alles möglich. Ist die Bestellung angelegt, erhält der Großhändler einen eingeschränkten Cloud-Zugang, um den Status der Bestellung bzw. der Fertigung/Montage und sonstige Informationen zu dem bestellten Produkt dauernd und in Echtzeit zu verfolgen.

Ist die Bestellung versandfertig, wird diese noch mittels RFID-Chip für das Tracking und Tracing versehen und anschließend auf einem Transportmittel verladen. Durch den Logistics-Contol-Tower werden diese Daten ständig geprüft und überwacht. Sollte ein LKW unausgelastet sein oder nicht ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen, kann der Logistics-Contol-Tower die eigenen überschüssigen Ressourcen auf einer Matching - Plattform anbieten oder zusätzliche Ressourcen über die gleiche Plattform buchen, um die Auslastung maximal zu gestalten. Eine andere Möglichkeit wäre, zusätzliche Ressourcen über eine digitale Spedition zu beziehen (Shared Logistics).

Das Transportmittel, bei welchen es sich in diesem konkreten Beispiel um einen autonom fahrenden LKW handelt, erkennt den RFID-Chip und kann über diesen Informationen zu dem jeweilig geladenen Produkt aus der Cloud oder direkt von dem Chip beziehen, wie z.B. Zielort oder Zielzeit. Das Transportmittel verbucht das Produkt als geladen und gibt dies an die Cloud weiter.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Korrelation der Entwicklungen im Kontext der Transportlogistik 4.0 (in Anlehnung an „ Digitalisierungswerkzeuge in der Logistik: Einsatzpotentiale, Reifegrad und Wertbeitrag“ aus dem Jahr 2018 der Universität St. Gallen). Die Pfeile zeigen von Basistechnologien zu den komplexeren. Schräge Pfeile verweisen auf gegenseitige Beeinflussung.

Der hier eingesetzte, autonome LKW ist mit Bild-und Umgebungssensoren sowie einer V2X-Kommunikationstechnologie ausgestattet und kann auf Basis der hierdurch gewonnenen Informationen mittels geeigneter Software selbständig zum Zielort navigieren. Sollten mehrere LKW das gleiche Ziel ansteuern oder einen Teil der Strecke gemeinsam absolvieren, bietet es sich an, diese LKW in einem Platoon fahren zu lassen, um Ressourcen zu sparen. Ermöglicht wird das Platooning durch die oben angesprochenen Sensoren. Die Kommunikation der einzelnen Systeme erfolgt mittels Telematik-Plattformen. Durch ETA-Berechnung (Estimated Time of Arrival) kann die Ankunft am Zielort genau vorhergesagt werden. Diese wird abermals allen Beteiligten in der Cloud zur Verfügung gestellt.

Im Straßenverkehr erfasste Informationen und die Daten zu geladenen Produkten werden via Mobil-Netz an den Logistics-Control-Tower weitergegeben. Hier werden die Daten analysiert und gegebenfalls, wenn nötig, Entscheidungen gefällt. Diese Entscheidungen, wie z.B. eine Routenumleitung, werden zum Teil mittels Supply- Chain-Event-Management automatisiert und autonom getroffen.

Trifft der autonome Transport beim Kunden ein, so wird dies abermals in der Blockchain registriert. Ist die Ware seitens des Kunden angenommen, wird das in einer Software vermerkt und der Smart Contract autorisiert autonom ein E-Payment, wodurch der OEM für die Lieferung und das Produkt bezahlt wird. Die in der Blockchain gespeicherten Daten zu dem jeweiligen Produkt lassen sich im Nachhinein nicht mehr ändern.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: die unterschiedlichen Reifegrade der Entwicklungen im Kontext der Transportlogistik 4.0, von niedrig nach hoch. Der grüne Pfeil im Hintergrund steht dabei für die Basistechnologien bzw. Grundlagen ( - Grundlagen, - Physische Entwicklungen, - Virtuelle Entwicklungen - Hybride Entwicklungen)(in Anlehnung an „Digitalisierungswerkzeuge in der Logistik: Einsatzpotentiale, Reifegrad und Wertbeitrag“ aus dem Jahr 2018 der Universität St. Gallen)

3. Grundlagen

In diesem Kapitel soll zunächst auf die verschiedenen Grundlagen der aktuellen Entwicklungen eingegangen werden. Diese haben alle einen hohen Entwicklungsstand gemein, soll heißen sie finden in der Industrie bereits Anwendung und sind durchaus bereits heute Serientauglich, wenn auch die Verbreitung noch nicht flächendeckend ist. Das Kapitel befasst sich mit der Erzeugung und dem Umgang von Big Data, dem Cloud-Computing sowie der Blockchain-Technologie. Gegen Ende soll die aktuelle Entwicklung der datenübertragenden Netzwerke aufgezeigt werden. Der vorletzte Abschnitt befasst sich mit aktuellen Bild- und Umgebungssensoren, bevor das Kapitel mit der Erläuterung der V2X-Kommunikation abschließt.

3.1 Big Data

Im Zuge zunehmender Verknüpfung einzelner, immer komplexer werdenden Prozessschritte in der Transportlogistik 4.0, entstehen bei der Kombination der physischen und virtuellen Logistik mit IT-Systemen im Rahmen der Digitalisierung hoch komplexe und große Datenmengen. Derartige Datenmengen sind in der Industrie und der Informatik unter dem Begriff Big Data bekannt. Der Begriff Big Data ist allgemein nicht klar abgegrenzt, soll aber im Folgenden definiert sein „durch den schnellen Zuwachs digitaler Datenmengen, die aus unterschiedlichen Quellen in unterschiedlichen Datenstrukturen von einer stetig ansteigenden Anzahl von Nutzern, Sensoren und Prozessen“(Schwede & Wolf, 2019) stammen. Genauer versteht das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik unter einer schnell wachsenden Datenmenge, einen Datenzuwachs in Höhe des Faktors 1000 je Dekade (10 Jahre). Die im Logistikprozess gewonnen Daten müssen in Folge der Erfassung durch geeignete Prozesse gespeichert und analysiert werden und bei Bedarf echtzeitnah zur Verfügung gestellt werden. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist der Einsatz neuer, effizienter und leistungsstarker IT-Systeme und der entsprechenden Software von Nöten (Uckelmann, Gimber, Litzel, & Krug, 2018). Big Data Analytics Systeme ermöglichen es Unternehmen durch Softwaremethoden und Algorithmen gewonnene Datensätze zu beherrschen und nutzbar zu machen. Die daraus resultierenden und generierten Informationen machen es möglich, nicht ausgeschöpfte Potentiale zu erkennen und die Effizienz sowie die Wettbewerbsfähigkeit zu steigen (Spangenberg, Roth, Mutke, & Leipzig, 2018). Betrachtet man die schnell wachsende Datenmenge im Rahmen der Digitalisierung, so ist die Beherrschung von Big Data als eine Grundvoraussetzung der Transportlogistik 4.0 zu verstehen. Genauer greifen alle im folgenden beschriebene Entwicklungen, sowohl physisch, virtuell als auch hybrid, auf Daten aus Big Data zurück und produzieren diese. Tabelle 1 zeigt einen genaueren Zusammenhang.

3.2 Cloud-Computing

„Cloud-Computing erlaubt den Anwendern zu jedem Zeitpunkt an jedem Ort mit jedem üblichen Kommunikationsmittel die verbrauchsabhängige Nutzung von auf den jeweiligen Bedarf zugeschnittenen IT-Ressourcen“ (Hanning, S. 9 2018). Es geht konkret um die Auslagerung von IT-Ressourcen. Anstelle eigener Rechner, Server oder Software greifen Unternehmen auf die Infrastruktur und benötigten Dienste der Cloud- Anbieter zurück. Die Nutzung und Abrechnung erfolgt in der Regel bedarfsgerecht nach einem Pay-per-Use-Prinzip, bei welchem der Nutzer nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlt. Das eigene Netz kann so entlastet werden und frei werdende Kapazitäten besser genutzt werden (Hanning, 2016, 2018). Man kann zwischen verschiedenen Cloud-Modellen anhand der Bereitstellungsform unterscheiden. Das weitverbreitetste, vor allem privat genutzte Modell ist die Public Cloud. Hier stellt der Anbieter die Cloud-Services einer Vielzahl von Kunden auf zentralen Servern, online zur Verfügung. Ein Modell, welches in der deutschen Industrie eher kritisch gesehen wird, da die Speicherung sensibler Unternehmensdaten auf unternehmensexternen Servern erfolgt, was ein Sicherheitsrisiko darstellt. Einen anderen Ansatz verfolgt das Privat Cloud Modell. Hier stellen Anbieter Software und Hardware in einem isolierten Netzwerk zur Verfügung. Die Hardware befindet sich intern im Unternehmens, oder wird von einem externen Anbieter gehostet. Dieses Modell bietet auf Grund des isolierten Netzwerks eine erhöhte Sicherheit, schränkt aber auf der anderen Seite die Skalierbarkeit der Cloud ein. Um diese Einschränkung der Skalierbarkeit zu relativieren hat sich das Modell der Community Cloud entwickelt. In dessen Rahmen sich mehrere Unternehmen zusammenschließen, um sich gegenseitig Services bereitzustellen. In der Praxis kommt häufig eine Kombination der zuvor beschriebenen Modelle zum Einsatz. Eine so genannte Hybrid Cloud vereinigt die vorher beschrieben Konzepte. Kerndienste eines Unternehmens werden hier über eine Privat Cloud betrieben, wohingegen weniger wichtige Dienste und Dienstleistungen, welche eine intensive Interaktion mit Externen beinhaltet, im Rahmen einer Public Cloud genutzt werden können (Möhring, Keller, & Schmidt, 2018). Neben der Bereitstellung kann man Cloud-Services weiter im Grad der Ausprägung unterscheiden. Die Infrastructure as a Service (IaaS) stellt Ressourcen wie Speicher oder Rechenleistung bereit, Platform as a Service (PaaS) bietet Entwicklungsumgebungen im Internet und über Software as a Service (SaaS) können Computeranwendungen online abgerufen werden (Benlian, Hess, & Buxmann, 2010).

Wie eingangs angesprochen, liegen die wesentlichen Vorteile des Cloud-Computing in der zeitlich und örtliche uneingeschränkten und von Kommunikationsmittelen unabhängigen Erreichbarkeit von Dienstleistungen und Services, welche in der Regel leistungsgerecht abgerechnet werden. Des weiteren bilden Cloud-Anwendungen durch Public, Hybrid und Community Cloud und mittels SaaS eine Möglichkeit der digitalen Vernetzung. So werden einzelne Glieder der überbetrieblichen Wertschöpfungskette miteinander verbunden (Hanning, 2018).

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Details

Seiten
32
Jahr
2019
ISBN (eBook)
9783346031426
ISBN (Buch)
9783346031433
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v497078
Institution / Hochschule
Ernst-Abbe-Hochschule Jena, ehem. Fachhochschule Jena
Note
1,3
Schlagworte
transportlogistik eine literaturrecherche

Autor

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Titel: Transportlogistik 4.0