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Diese 7 Trends bestimmen das Yard Management 2025

Yard Management wird vielerorts nicht mehr als Randdisziplin neben Lagerverwaltung und Transportmanagement betrachtet. Die Chancen einer digitalen Hoflogistik geraten vermehrt ins Blickfeld. Von Automatisierung über clevere Web Apps bis zu KI.

Von Automatisierung über clevere Web Apps bis zu KI. Diese sieben Trends sind die Game-Changer:

  1. Transparenz von A bis Z
    Die Basis des Yard Managements ist es, Waren-, Transportmittel- und Informationsflüsse in Einklang zu bringen – nicht nur, aber vor allem auf dem Werksgelände. Dafür müssen alle Buchungen zwischen allen Systemen synchronisiert und aktuell gehalten werden. Das Lagerverwaltungs- und das Transportmanagementsystem sollten daher eng mit einer dezidierten Yard-Management-Lösung gekoppelt sein. Auf diese Weise lassen sich auf Basis der entsprechenden System-Events Folgeprozesse anstoßen und Informationen unmittelbar weitergeben. Informationsbarrieren werden abgebaut und der Güterfluss optimal mit technischen Hilfsmitteln geplant, gesteuert und überwacht. Mit einer systemischen Abbildung der Abläufe sind diese von Anfang bis Ende transparent und standardisiert – auch standortübergreifend.

  2. Automatisierung und IoT
    Mittels Yard-Management-System lassen sich die Abläufe automatisiert abbilden. Selbst kleine Automatisierungen im Yard führen bereits zu enormen Zeit- und Kosteneinsparungen. Unternehmen sollten bei der Automatisierung step-by-step vorgehen. Ein Blick auf die Hardwareperipherie gibt Aufschluss: Welche der Geräte sind bereits Internet of Things (IoT)-fähig oder können es noch werden? Denn Yard-Management-Systeme können z. B. IoT-fähige Schranken, Terminals, Kennzeichenkameras oder Lkw-Waagen ansteuern und dadurch viele Prozesse automatisieren.

  3. Web Apps für LKW-Check-in
    Ein noch fortschrittlicheres Beispiel für gelungene Digitalisierung: Die Anmeldung der LKW-Fahrer:innen an der Pforte ist auch kontaktlos möglich – ohne Pförtner:in, ohne Aussteigen. Dies gelingt durch den Einsatz sogenannter Progressive Web Apps (PWA), die Teil der Yard-Management-Lösung sind. Diese können ohne vorherigen Download auf mobilen Endgeräten im Browser aufgerufen werden. Ein großer Vorteil? Wartezeiten werden reduziert, Sprachbarrieren wird entgegengewirkt und die Sicherheit mittels Routing und digitaler Sicherheitsbelehrung erhöht. Der hardwarelose Self-Check-in bzw. -Check-out reduziert Aufwand, Zettelwirtschaft, Durchlaufzeiten und Kosten und schafft ein hohes Maß an Transparenz, Prozesssicherheit und -effizienz.

  4. Eigene Web Apps dank No-Code- und Low-Code-Technologien
    Web Apps helfen dabei, papierbasierte Routineabläufe wie das Abhaken von Check- und Prüflisten zu digitalisieren und auswertbar zu machen. In professionellen Yard-Management-Systemen können Unternehmen Web Apps selbst „programmieren“. Möglich machen dies integrierte No-Code- bzw. Low-Code-App-Editoren. No- bzw. Low-Code bezeichnet eine Technologie, mit der man praktisch ohne Programmierkenntnisse eigene Softwareanwendungen kreieren kann. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, selbst jegliche Anforderungen innerhalb kürzester Zeit abzubilden und in die Yard-Management-Lösungen zu integrieren.

  5. Mittels Tracking remote Prozesse optimieren
    Dass immer mehr Yard-Prozesse digitalisiert und automatisiert sind, kommt natürlich auch dem Leitstand zugute. Ein smartes Yard Management bietet den Mitarbeitenden im Alltag auch durch ein gezieltes Tracking entscheidende Vorteile. Der Leitstand kann mittels ETA-Prognosen selbst aus größerer Entfernung Abweichungen feststellen und korrigierend in laufende Prozesse eingreifen. Basierend auf Informationen aus Prozess und IoT-Sensorik ist es möglich, Rückschlüsse auf die Qualität der Planung zu ziehen. Informationen aus LKW-Telematik-Systemen, aber auch aus integrierten Systemen, sind die Basis für eine leistungsfähige Ladestellensteuerung und die Durchlauf- und Auslastungsoptimierung auf dem Werksgelände.

  6. KI und Machine Learning machen Datenberge auswertbar
    Die im Laufe eines digitalen Yard-Prozesses erzeugten Informationen bieten erhebliche Potenziale zur Datenanalyse. Um diese Daten faktenbasiert auswerten zu können, bietet sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) an. Für die Planungssicherheit würde dies konkrete Vorhersagen bedeuten, eine Berechnung von Be- und Entladezeiten für die Zukunft anstelle von Vermutungen oder Schätzungen.

Der Einsatz von KI-Systemen verspricht neue Potenziale, die Produktivität und Effizienz zu erhöhen und Kosten zu reduzieren. Hier gilt es auch festzuhalten, dass KI-Systeme keinesfalls die berufliche Existenz von Mitarbeitenden bedrohen. Vielmehr helfen sie ihnen, die komplexen Herausforderungen der Hoflogistik zu lösen. KI-Algorithmen helfen vor allem dort, wo täglich mehrere hundert oder tausend Transporttransaktionen erfolgen. Denn diese Anforderungen gehen weit über das menschliche Planungsvermögen hinaus. Eine Vernetzung von Yard Management und KI ermöglicht Anwender:innen Simulationen, mit denen sie sogar mehrere Tage in die Zukunft planen können.

  1. KPIs klar definieren und Daten nutzen
    Insbesondere im Bereich Slot- und Yard-Management gibt es unterschiedliche KPIs, um strategische Ziele in puncto Wachstum und der Senkung von Prozesskosten zu messen:
  • Anzahl gebuchter Slots pro Be- oder Entlade-Ressource je Materialgruppe
  • Pünktlichkeit der LKW-Fahrer:innen je Spediteur / Lieferant und logistischer Disziplin
  • Zeit je Aktivität (z. B.: Check-In, Wartezeit bis Abruf, Be- und Entladezeit, Verwiegung, etc.)
  • Durchlaufzeit von Ankunft bis Abfahrt
  • Statistik je Fahrer:in und logistischer Disziplin

Durch gezielte Messung und Analyse jener KPIs können Unternehmen:

  • Personal- und Ressourcenplanung in der Be- und Entladung optimieren
  • Performance von Lieferanten, Spediteuren für Qualitätsgespräche, Verhandlungen messen
  • Mögliche Standgelder bewerten und validieren
  • Auslastungsspitzen je nach Tor optimieren und verteilen
  • Durchlaufzeiten messen und reduzieren

Quelle: LOGISTIK express Journal Transport & Logistik 4/2024

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