Spedition Craiss setzt auf Analysen und Reporting mit Qlik Sense Spedition Craiss setzt auf Analysen und Reporting mit Qlik Sense - Computerwelt

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Spedition Craiss setzt auf Analysen und Reporting mit Qlik Sense

Logistikunternehmen erwartet deutliche Einsparungen durch detaillierte Dateneinsichten über Desktop und mobile Endgeräte.

Aktuell haben auch ein Transport- und ein Logistikkunde Zugriff auf Qlik Sense und können sehen, wie sich Ein- und Auslagerungen entwickeln, wie die Transporte abgefahren werden oder ob die Zeitfenster eingehalten werden.

Aktuell haben auch ein Transport- und ein Logistikkunde Zugriff auf Qlik Sense und können sehen, wie sich Ein- und Auslagerungen entwickeln, wie die Transporte abgefahren werden oder ob die Zeitfenster eingehalten werden.

© Craiss

Die Albert Craiss GmbH & Co. KG, eines der bedeutendsten mittelständischen Logistikunternehmen Deutschlands, nutzt Qlik Sense von von Qlik, einem führenden Anbieter im Bereich Visual Analytics, um wertvolle Einblicke in die Bereiche Fuhrpark, Spedition, Einkauf, Vertrieb und  Logistik zu erhalten. 

Zu den Anforderungen an die neue BI-Lösung gehörte die Anbindbarkeit verschiedenster Quellsysteme, eine hohe Benutzerfreundlichkeit sowie die Möglichkeit der Self-Service-BI für die Anwender.

Für Qlik Sense sprach zudem die Verfügbarkeit der Berichtsplattform Qlik NPrinting, mit der sich aus Qlik-Sense-Apps Berichte erstellen und automatisch per E-Mail in verschiedenen Standardformaten verteilen lassen. Darüberhinaus haben die verständliche Visualisierung der Daten und die Nutzbarkeit der Anwendungen über unterschiedliche stationäre und mobile Endgeräte überzeugt. Basis für Kennzahlen und Analysen bilden Daten aus einer Transport- und Warehouse-Management-Lösung, einer SQL-Datenbank, einem externen Lagerverwaltungssystem, einem Telematik- sowie einem E-Bidding System. Produktiv gesetzt wurde die BI-Plattform mit ersten Applikationen nach nur acht Wochen.

Wertvolle Erkenntnisse 

Der Bereich Fuhrpark sieht nun, welche Fahrer wann im Einsatz sind, wie hoch der Dieselverbrauch und die Fremdlöhne sind oder wie die Auslastung der Lkw ist.  Aus Faktoren wie dem Brems-, Schalt- und Vollgas-verhalten der einzelnen Fahrer wird die jeweilige ökonomische Effizienz des Fahrverhaltens ermittelt. Der Speditionsbereich erhält Informationen zu Kunden wie Umsätze, Deckungsbeiträge, Soll-Ist-Vergleiche oder Preise. Verfügbar sind zudem Produktionsauswertungen, also mit welchem Frachtführer für die Kunden gefahren wird sowie Relationsauswertungen, welche Strecken gefahren werden und in welcher Zeit. Der Einkauf nutzt Wirtschaftlichkeitsauswertungen.

Betrachtet werden Deckungsbeiträge in Bezug auf Frachtführer oder einzelne Fahrzeuge. Der Vertrieb informiert sich mittels Vorjahresvergleichen über die Entwicklung von Umsätzen und Deckungsbeiträgen. Zudem lassen sich Top- bzw. Flop-Kunden ermitteln. 

Genutzt wird Qlik Sense nicht nur intern: Aktuell haben auch ein Transport- und ein Logistikkunde Zugriff auf Qlik Sense und können sehen, wie sich Ein- und Auslagerungen entwickeln, wie die Transporte abgefahren werden oder ob die Zeitfenster eingehalten werden.

Realisiert wurde das BI-Projekt von dem Qlik Elite Solution Provider Iodata. Die Weiterentwicklung der Lösung wird ebenfalls durch Iodata begleitet, um den Know-how-Aufbau bei Craiss zu fördern.

"Durch den Einsatz von Qlik Sense haben wir einen sehr viel genaueren Einblick in unsere Daten, der sich im wahrsten Sinne des Wortes auszahlt. Wir können unter anderem den Dieselverbrauch genauer unter die Lupe nehmen und etwa die Fahrer zu einem ökonomischeren Fahrverhalten anleiten. Bei unserem großen Fuhrpark macht ein Liter Diesel weniger Verbrauch auf 100 Kilometer viel aus", sagt Oliver Sperandio, Business Intelligence Analyzer, Albert Craiss GmbH & Co. KG.

Künftig werden Anwendungen für die Buchhaltung und den Bereich Lager umgesetzt. Ausgebaut werden die Zugriffmöglichkeiten für Kunden auf ausgewählte Berichte. Zudem sollen Qualitätskennzahlen abgebildet werden – etwa in Form eines Lieferanten- und eines Kundenbewertungssystems.

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