Daten für die Logistik: Warum Datenqualität wichtig ist und wie Simacan den Einblick verbessert
Welche Daten werden von Simacan verarbeitet?
Rohdaten allein haben wenig Wert, wenn sie nicht richtig strukturiert und analysiert werden. Die Simacan-Plattform verarbeitet und verbessert Daten, indem sie mehrere Quellen miteinander verknüpft, darunter Planungszeitpläne, Echtzeit-Verkehrsinformationen und Realisierungsdaten. Darüber hinaus wird künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um neue Erkenntnisse zu generieren, wie z. B. optimale Routen mit geschätzten Entfernungen und Fahrzeiten, erwartete Ankunftszeiten (ETA) und genaue Ankunfts- und Abfahrtszeitstempel.
Durch die Nutzung dieser Datensätze bietet Simacan in jeder Phase des Transports verwertbare Erkenntnisse, einschließlich der Planung vor der Fahrt, der Echtzeitüberwachung während der Fahrt und der Leistungsanalyse nach der Fahrt. In diesem Blog geht es darum, wie Simacan die On-Trip-Überwachung und Post-Trip-Analysen zur Verbesserung der Logistikabläufe verbessert.
Einblicke in die Daten während und nach der Reise
Simacan bietet über verschiedene Kanäle Zugang zu Post-Trip-Daten. Mit dem Realised Trip Service können Nutzer Rohdaten von Fahrten für unabhängige Analysen abrufen. Die Plattform umfasst auch ein Leistungs-Dashboard, das Einblicke in die betriebliche Effizienz bietet, einschließlich Pünktlichkeit, Planungsgenauigkeit und Datenvollständigkeit. Die Nutzer können die Fahrdaten zur weiteren Analyse mit externen Tools exportieren. Darüber hinaus bieten tägliche Qualitätsberichte Transparenz über mögliche Lücken in den Echtzeitdaten. Historische Fahrdaten sind auf Haltestellenebene verfügbar und ermöglichen ein tiefergehendes Benchmarking und Trendanalysen.
Während die Nutzer die Möglichkeit haben, Daten eigenständig zu analysieren, vereinfachen die gebrauchsfertigen Dashboards von Simacan den Prozess und machen Einblicke zugänglich, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich sind.
Daten nach der Reise kann auf verschiedene Weise erhalten werden:
- Rohdaten auf Reiseebene: Mit dem Realised Trip Service von Simacan (unserem Push-Dienst) können fast alle empfangenen und erzeugten Daten abgerufen werden. Mehr Informationen >
- Dashboard mit Einblicken eines Verkehrsvorgangs wie Umfang des Vorgangs, Pünktlichkeit, Planungsgenauigkeit und Datenvollständigkeit. Reisedaten können auch heruntergeladen werden, um weitere Analysen mit anderen Analysetools durchzuführen. Weitere Informationen >
- Qualitätsberichte pro Reise auf täglicher Ebene: Ermöglicht Einblicke in die Gründe für die begrenzten Echtzeitdaten pro Fahrt. Weitere Informationen >
- Historische Reisedaten: Fahrdaten auf Haltestellenebene, zum Herunterladen verfügbar. Weitere Informationen >
Die Bedeutung der Datenqualität
Damit Daten in der Analytik nützlich sind, müssen sie vollständig, aktuell und zuverlässig sein. Die Simacan-Plattform filtert sorgfältig falsche, fehlende oder veraltete Daten heraus, um qualitativ hochwertige Einblicke zu gewährleisten. Eine häufige Herausforderung bei Logistikdaten ist die Diskrepanz zwischen geplanter und tatsächlicher Fahrtausführung. Manchmal stimmen die geplanten Stopps nicht mit der Realität überein, da die Fahrzeuge nicht alle geplanten Orte erreichen oder ungeplante Stopps einlegen. Änderungen nach der Fahrt können die Datengenauigkeit weiter erschweren, so dass es schwierig ist, festzustellen, welche Version der Informationen korrekt ist.
Zu den Realisierungsdaten gehören GPS-Koordinaten, die angeben, wo sich ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet. Wenn die GPS-Signale jedoch schwach oder verzögert sind, können sie den Standort eines Fahrzeugs ungenau wiedergeben, was zu Ungewissheit darüber führt, wann ein Fahrzeug tatsächlich an einer Haltestelle ankam oder von dort abfuhr. Wenn solche Unstimmigkeiten auftreten, nimmt die Simacan-Plattform Schätzungen vor, die auf einer Kombination aus historischen und Echtzeitdaten basieren.
Unstimmigkeiten bei den aufgezeichneten Zeitstempeln können auch durch unzuverlässige Planung oder Echtzeitdatenfehler entstehen. Wenn beispielsweise ein Fahrzeug als abgefahren registriert wird, obwohl es in Wirklichkeit mehrere Minuten lang stehen geblieben ist, kann das System falsche Haltestellen- und Fahrzeiten aufzeichnen. Wenn erhebliche Unstimmigkeiten festgestellt werden, filtert Simacan sie heraus, um die Datenintegrität zu wahren.
Einige Fahrtphasen sind von Natur aus weniger zuverlässig als andere. Wenn zum Beispiel ein Fahrzeug eine Fahrt von einem Verteilerzentrum aus startet, ist es schwierig, die genaue Zeit zu bestimmen, zu der es zum ersten Mal an diesem Ort war. Nur die Abfahrtszeit ist mit Sicherheit bekannt. Diese Nuancen zeigen die Komplexität von Verkehrsdaten, die eine strenge Datenvalidierung unerlässlich machen. Durch die Bewertung der Verfügbarkeit, Vollständigkeit und Genauigkeit jedes Datensatzes stellt Simacan sicher, dass unzuverlässige Daten entfernt werden und ein sauberer und brauchbarer Datensatz für Analysen übrig bleibt.
- Sollten manuell stornierte Fahrten in die Rechnungsstellung einbezogen werden? Was ist mit Reisen, die nicht storniert wurden, bei denen aber unklar bleibt, ob sie durchgeführt wurden oder nicht?
- Ist ein Fahrzeug pünktlich an einem Ort eingetroffen, wenn wir 15:00 Uhr als Wert für "pünktlich" definiert haben, wir aber wissen, dass es um 14:55 Uhr nicht da war, aber um 15:05 Uhr schon?
In der Plattform ist die Ankunftszeit die erste GPS-Koordinate, die am angegebenen Ort gemessen wurde. Bei einer geringen Aktualisierungsrate der GPS-Koordinaten kann das Fahrzeug jedoch auch früher angekommen sein. - Ist ein Fahrzeug pünktlich an einem Ort eingetroffen, wenn wir 15:00 Uhr als Wert für "pünktlich" definiert haben, aber gemessen wird, dass es sich um 15:00 Uhr in der Nähe des Ortes befindet?
In der Plattform ist die Ankunftszeit die erste gemessene GPS-Koordinate in der Nähe / am angegebenen Standort. - Die durchschnittliche Verweil- oder Haltezeit für einen Standort wird anhand der historisch gemessenen Verweilzeiten ermittelt. Angenommen, ein Fahrer macht regelmäßig seine Mittagspause an einem bestimmten Ort. Ist es dann wünschenswert, dass diese Pausen bei der Ermittlung der durchschnittlichen Verweilzeit an diesem Ort berücksichtigt werden? Und ist es ein Problem, wenn eine Verweildauer in eine Berechnung einfließt, die Messung aber 30 Minuten von der Realität abweicht?
- Wie lässt sich beurteilen, ob die geplante Lenkzeit korrekt ist, wenn die gemessene Lenkzeit Verweil- und Pausenzeiten enthält? Während die geplanten Lenkzeiten diese nicht enthalten?
- Etcetera...
Warum Datenanalytik für die Logistik unerlässlich ist
Die Logistikbranche verlagert sich von der bloßen Erlangung von Echtzeittransparenz zur aktiven Optimierung von Transporteffizienz und Nachhaltigkeit. Qualitativ hochwertige Daten helfen Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und die Zuverlässigkeit ihrer Dienstleistungen zu verbessern. Unternehmen können Transportdaten nutzen, um die operative Pünktlichkeit zu verbessern, die Rechnungsstellung zu rationalisieren, unnötige Verweilzeiten zu reduzieren und Ineffizienzen in ihrer Lieferkette schnell zu beheben.
Die datengestützte Entscheidungsfindung ermöglicht es Unternehmen, flexibler zu werden und besser auf die Anforderungen des Marktes zu reagieren. Durch die Analyse von Trends und Leistungskennzahlen können Unternehmen ihre Logistikstrategien feinabstimmen und so die Gesamteffizienz und Kundenzufriedenheit verbessern.
Herausforderungen bei der Analyse von Logistikdaten
Ein weiteres häufiges Problem ergibt sich bei der Definition der Pünktlichkeit. Wenn eine Ankunftszeit von 15:00 Uhr als pünktlich angesehen wird, das Fahrzeug aber zuletzt um 14:55 Uhr und dann noch einmal um 15:05 Uhr an einem nahe gelegenen Ort aufgezeichnet wurde, sollte es dann als pünktlich eingestuft werden? GPS-Aktualisierungsintervalle können manchmal Lücken in den Daten verursachen, was eine genaue Berechnung der Ankunftszeit erschwert. Auch die Feststellung, ob eine Haltedauer gültig ist, kann komplex sein. Wenn ein Fahrer an einem bestimmten Ort regelmäßig Mittagspausen einlegt, sollten diese Pausen bei der Berechnung der durchschnittlichen Verweildauer berücksichtigt werden? Diese Entscheidungen wirken sich darauf aus, wie die Daten interpretiert und im Betrieb genutzt werden.
Jedes Verkehrsunternehmen legt seine eigenen Datenschwellenwerte auf der Grundlage seiner betrieblichen Anforderungen fest. Simacan hilft Unternehmen, die richtigen Parameter und Datendefinitionen festzulegen, um Konsistenz zu gewährleisten und Fehlinterpretationen zu vermeiden.
Warum sollten Sie sich für die vorgefertigten Dashboards von Simacan entscheiden und nicht für die manuelle Analyse?
Die Simacan-Plattform vereinfacht diesen Prozess durch vorgefertigte Dashboards, die strukturierte Einblicke bieten, ohne dass eine manuelle Datenverarbeitung erforderlich ist. Die Benutzer können schnell Trends erkennen, die Leistung bewerten und datengestützte Entscheidungen treffen, ohne dass sie über fortgeschrittene technische Kenntnisse verfügen müssen. Dies spart Zeit, Aufwand und Kosten, so dass sich Logistikmanager auf die Optimierung ihrer Abläufe konzentrieren können, anstatt stundenlang Rohdaten zu verarbeiten.
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