Geodaten-gestützte Transformation bei Waterfront Logistics

LOS ANGELES / LONDON (IT BOLTWISE) – In der heutigen globalisierten Welt sind effiziente Lieferketten entscheidend, um sicherzustellen, dass Kunden ihre benötigten Produkte rechtzeitig erhalten. Waterfront Logistics, ein führendes Unternehmen im Bereich der Lieferkettenlösungen, hat sich dieser Herausforderung gestellt, indem es auf fortschrittliche geodatenbasierte Technologien setzt, um seine Betriebsabläufe zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Effektive Lieferketten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Kunden das erhalten, was sie benötigen, wann sie es benötigen. Zahlreiche Faktoren können eine Lieferkette verzögern oder unterbrechen. Während die Folgen manchmal nur eine Unannehmlichkeit darstellen, können sie in anderen Fällen, wie bei Lebensmitteln und Medikamenten, katastrophal sein. Hier kommt Waterfront Logistics ins Spiel.

Waterfront Logistics ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Lieferkettenlösungen und bekannt dafür, fortschrittliche geodatenbasierte Technologien zu nutzen, um Betriebsabläufe zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Das Unternehmen, das Versand- und Logistikdienstleistungen anbietet, stand jedoch vor einer kritischen Herausforderung: Es hatte fragmentierte Datensysteme, die in Silos funktionierten. Wichtige Betriebsdaten, von der Disposition und Telematik bis hin zur Hofverwaltung und Chassis-Verfolgung, wurden in unterschiedlichen Plattformen gespeichert, was es den Teams erschwerte, Erkenntnisse effizient zu aggregieren, zu analysieren und darauf zu reagieren.

In der Erkenntnis, dass ein transformativer Ansatz erforderlich war, suchten die Führungskräfte von Waterfront nach einer Lösung, die Datensilos aufbrechen und Standortintelligenz als zentralen Treiber für betriebliche Effizienz einführen würde. Sie arbeiteten mit ESP Logistics Technology zusammen, einem Esri-Partner, der kürzlich das Esri-Startup-Programm abgeschlossen hat, um ESP Maestro, eine hochmoderne Plattform für Lieferkettenanalysen, zusammen mit ArcGIS Online, ArcGIS Dashboards, ArcGIS Experience Builder und ArcGIS Notebooks zu implementieren, um einen digitalen Zwilling der Lieferkette von Waterfront zu entwickeln, der Informationen in Echtzeit anzeigt. Jetzt hat Waterfront einen umfassenden, geodateninformierten Überblick über seine Betriebsabläufe.

Dashboards helfen den Asset-Eigentümern, ihre Betriebsabläufe geodatenbasiert und in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren. Waterfront operiert über große Verkehrsknotenpunkte und Hafenzugänge hinweg und verfügt über ein umfangreiches Dienstleistungsportfolio, das Hofverwaltung, intermodale Drayage, Voll-Lkw-Ladungen, dedizierte Flotten, Umladungen, Lagerhaltung, Vertrieb und Geräteparkplätze umfasst. Da die Daten des Unternehmens in verschiedenen Systemen gespeichert und genutzt wurden, verbrachten die Mitarbeiter viel Zeit damit, Berichte manuell zu erstellen und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu ermitteln. Der Mangel an Synchronisation zwischen Telematikdaten und Echtzeit-Disposition und Containerbewegungen führte zu ineffizienter Ressourcenzuweisung.

Um die Sichtbarkeit seiner Daten zu erhöhen und schneller darauf reagieren zu können, ging Waterfront eine Partnerschaft mit ESP Logistics ein, das sich auf geodatenbasierte Analysen und KI-gesteuerte Optimierung der Lieferkette spezialisiert hat. Das 2020 in Los Angeles, Kalifornien, gegründete Unternehmen konzentriert sich darauf, die globale Lieferkette durch eine cloudbasierte geodatenbasierte Plattform zu verbinden, um die Produktivität zu steigern, die Umweltbelastung zu reduzieren und die Agilität angesichts von Risiken in der Lieferkette zu stärken.

ESP Logistics’ ESP Maestro ist ein Datenintegrationssystem, das verschiedene Datensätze verbindet und unterschiedliche Teile der Lieferkette verknüpft. Angetrieben von ArcGIS, hostet das System Apps, die Daten sammeln, verfeinern und analysieren. Jede App ermöglicht es den Asset-Eigentümern, ihre Betriebsabläufe geodatenbasiert durch Echtzeit-Datenerfassung und historische Datenanalyse zu überwachen und zu analysieren.

Mit ESP Maestro hat Waterfront seine Telematik-, Hofverwaltungs- und Dispositionssysteme nahtlos integriert und kritische Daten in eine einzige, benutzerfreundliche Oberfläche zusammengeführt. Das Team setzte auch ArcGIS Dashboards und ArcGIS Experience Builder in Verbindung mit ESP Maestro ein, um einen digitalen Zwilling seiner Betriebsabläufe zu erstellen. Dieses Echtzeit-Betriebszentrum, das die reale Aktivität digital widerspiegelt, hilft den Mitarbeitern von Waterfront, die Lieferkettendaten ganzheitlich zu visualisieren und zu analysieren, um effektivere Entscheidungen zu treffen.

Die Integration von Dashboards und Experience Builder gibt den Teams von Waterfront genaue, umsetzbare Einblicke in die Arbeitszeiten der Mitarbeiter, den Kraftstoffverbrauch, die Gesamtanzahl der Dispositionen, die Emissionsverfolgung und Sicherheitsereignisse. Dashboards, die mit diesen Apps erstellt wurden, decken eine Vielzahl von Themen ab, von KPIs und Telematik bis hin zur Schiffsverfolgung und Hofverwaltung. Die Möglichkeit, Analysen über Umschlagszeiten (wie lange es dauert, einen Prozess abzuschließen), Terminalwarteschlangen (die Zeit, die benötigt wird, um Fracht an einem Terminal zu be- oder entladen) und die temporären Standorte von Containern, während sie in Lagerhöfen sind, in Echtzeit zu sehen, verbessert die Dispositionseffizienz und reduziert die Leerlaufzeit, was dem Unternehmen Aufwand und Ressourcen spart.

Die Implementierung von ESP Maestro und ArcGIS bei Waterfront ist erst der Anfang ihrer geodatenbasierten Transformation. Nachdem das Unternehmen seine Lieferkettendaten in einem System konsolidiert und einen digitalen Zwilling erstellt hat, nutzt ESP Logistics nun die Kraft der geodatenbasierten KI und des maschinellen Lernens, um Waterfront Echtzeit-Entscheidungsunterstützung und präskriptive Modellierung zu bieten.

Durch die Nutzung sowohl historischer als auch Live-Datenströme hilft ESP Logistics Waterfront, von prädiktiven Analysen, die potenzielle Störungen identifizieren, zu präskriptiven Analysen überzugehen, die Empfehlungen und Maßnahmen zur Maximierung der Netzwerkleistung automatisieren. Durch maschinelle Lernalgorithmen, die historische Daten analysieren, um Dispositionssequenzen zu verbessern, können präskriptive Analysen Waterfront Echtzeitempfehlungen geben, wie dynamische Routenänderungen, verbesserte Flottenzuweisungen und proaktive Interventionen zur Vermeidung von Engpässen.

Um die räumlichen Modelle von Waterfront kontinuierlich zu verfeinern und tiefere betriebliche Einblicke zu bieten, verwendet ESP Logistics die ArcGIS API für Python mit ArcGIS Notebooks, um Skripterstellung und geodatenbasierte Modellierung zu automatisieren. Dies stellt sicher, dass das Personal von Waterfront das Beste aus diesem erstklassigen System herausholen kann, auch wenn es keine technischen Kenntnisse hat.

Die Integration von ESP Maestro und ArcGIS hat es Waterfront ermöglicht, erhebliche betriebliche Verbesserungen vorzunehmen. Mitarbeiter können in Echtzeit auf Daten über ein zentrales ESP Maestro-Dashboard zugreifen, was zeitaufwändige manuelle Datenerfassung eliminiert. Das Personal kann ein Echtzeitverständnis der Hofbedingungen, Asset-Standorte und Warteschlangenzeiten gewinnen, was die Dispositionsabläufe vereinfacht und ihnen hilft, die Leerlaufzeit zu reduzieren. Mit analytikgestützten Einblicken in die In-Terminal-Zeiten und Warteschlangendauern können die Mitarbeiter effektiver planen und die Effizienz steigern. Darüber hinaus helfen KI-gestützte Emissionsverfolgung und Kraftstoffverbrauchsanalysen dem Personal, Kosten zu senken und die Bemühungen zur ökologischen Nachhaltigkeit zu unterstützen.

Durch die Integration von ESP Maestro mit den GIS-Lösungen von Esri hat Waterfront nahtlos auf ein datengesteuertes, standortbewusstes Logistikmodell umgestellt. Die Teams von Waterfront haben jetzt Echtzeiteinblicke in die Betriebsabläufe, können sich auf präskriptive Analysen verlassen und profitieren von KI-gestützter Entscheidungsfindung. Während Waterfront in seiner digitalen Transformation voranschreitet, wird der Einsatz von geodatenbasierter KI weiterhin entscheidend sein, um intelligente, effiziente und nachhaltige Logistikabläufe voranzutreiben.

„Mit Blick auf die Zukunft der Lieferkette ist es entscheidend, eine Technologieplattform zu haben, die die Bedürfnisse von heute unterstützt, aber auch weiterhin Lösungen für die Zukunft entwickelt“, sagte Peratt.

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