Die Datenanalyse in der Logistik und im Supply Chain Management stellt ein wesentliches Instrument zur Steuerung, Optimierung und Transparenz komplexer Lieferketten dar. Sie ermöglicht es Unternehmen, Materialflüsse zu analysieren, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Prozesse effizienter zu gestalten. Durch die gezielte Nutzung von Daten können Kosten reduziert, Lieferzeiten verbessert und die Gesamtleistung der Supply Chain nachhaltig gesteigert werden.
Die Weiterbildung vermittelt grundlegende und praxisnahe Kenntnisse zur Anwendung von Datenanalyse in logistischen Prozessen und entlang der gesamten Lieferkette. Teilnehmende lernen, relevante Kennzahlen zu definieren, Daten aus unterschiedlichen Quellen auszuwerten und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten. Dabei wird besonderer Wert auf die Verbindung zwischen operativer Steuerung und strategischer Planung gelegt.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Beständen, Transportprozessen und Lieferzeiten. Es wird erläutert, wie Engpässe identifiziert, Prognosen erstellt und Prozesse optimiert werden können. Zudem werden Methoden zur Bewertung der Lieferperformance sowie zur Verbesserung der Zusammenarbeit entlang der Supply Chain behandelt.
Darüber hinaus fördert die Weiterbildung ein Verständnis für datengetriebene Logistikprozesse und deren Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Inhalte zeigen auf, wie durch strukturierte Datenauswertung, kontinuierliches Monitoring und gezielte Maßnahmen die Effizienz und Stabilität von Lieferketten verbessert werden können.
Inhalte:
- Bedeutung der Datenanalyse in Logistik und Supply Chain Management
- Grundlagen logistischer Kennzahlen (KPIs)
- Analyse von Beständen und Lagerkennzahlen
- Auswertung von Transport- und Lieferzeiten
- Identifikation von Engpässen und Verzögerungen
- Prognosen und Bedarfsplanung
- Analyse der Lieferperformance (z. B. Termintreue)
- Optimierung von Materialflüssen
- Zusammenarbeit und Datenaustausch entlang der Supply Chain
- Ableitung und Bewertung von Maßnahmen
- Visualisierung und Reporting logistischer Daten
- Praxisnahe Anwendungsbeispiele