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Die englische Ausgabe »TOP 100 in European Transport and Logistics Services« beschreibt den europäischen Logistik-Gesamtmarkt mit allen wichtigen Kennzahlen bezüglich seiner Strukturen und Marktgrößen. In der deutschsprachigen Studienfassung stehen dagegen die deutschen Marktplayer im Mittelpunkt. Die Studie wird bei der DVV Media-Group veröffentlicht. Mehr zur Studie »TOP 100 der Logistik 2021/22« Inhalte der aktuellen Studie Das könnte Sie auch interessieren Publikationen Hier finden Sie alle Studien und White Paper der Arbeitsgruppe SCS. Forschungsfelder In unseren Forschungsfeldern verbinden wir wirtschaftswissenschaftliche, technologische und mathematische Methodenkompetenz mit konkretem Anwendungsknowhow.
Top 100 Der Logistik 2018 2019
Langfristig führt Digitalisierung damit zu etwas, das man vielleicht als die »Neue Logistik« bezeichnen könnte. Daten, Daten, noch mehr Daten: Wie werden daraus in der Logistik Fakten? Daten sind ein gutes Stichwort. Das ist einer der gemeinsamen Nenner, der in den vielschichtigen Projekten mit Digitalisierungsbezug von Bedeutung ist. Zu jedem Päckchen, das sich physisch bewegt, fließen mehr Daten denn je: Lokalisierungsdaten, Zustandsdaten, Verbrauchsdaten, Daten für Bestell- und Zahlungsvorgänge und so weiter. Beamen können wir Pakete zwar noch lange nicht, aber ein guter Teil einer physischen Sendung wird auch jetzt schon in der digitalen Welt bewegt. Die Logistik muss lernen, nicht nur Gewicht zu transportieren, sondern auch die begleitenden Daten. Natürlich sind auch hier die Herausforderungen nicht weit. Wir sprechen von Datensicherheit, Datenhoheit und Schnittstellenprobleme beim Datentausch. Ganz zu schweigen von der mangelnden Bereitschaft, Daten im großen Stil zu tauschen. Aber die Potenziale sind sehr hoch einzuschätzen.
So eignen sich bspw. sauber strukturierte Sendungsdaten dafür, mit fortschrittlichen Auswertungsmethoden aus dem Analytics-Bereich wie Predictive Analytics oder Machine Learning die Optimierung und Weiterentwicklung von Logistiknetzen und Geschäftsmodellen voranzutreiben. Aber auch in der Künstlichen Intelligenz wird es nicht ohne den Menschen gehen, denn für den Umsetzungserfolg braucht es mehr als gut vernetzte Computer. Datenfehler und inkonsistente Datenreihen kann bis dato kein Algorithmus korrigieren. Am schlagkräftigsten wird deshalb immer ein Team aus menschlicher UND künstlicher Intelligenz sein.