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IT im Transportwesen/Data-Warehouse-Lösung optimiert Laufzeiten

Paketdienst: Logistik ist auch eine Frage der Logik

09.06.2000
Endlich kann die Post Fragen beantworten wie "Warum ist das Paket an die Firma XY nicht am Tag nach der Einlieferung zugestellt worden?". Data Warehousing macht´s möglich. Darüber und über verschiedene Zusatznutzen einer derartigen Anwendung für den großen europäischen Logistikdienstleister berichet Christa Parteina*.

Im internationalen Wettbewerb ist Qualität in fast allen Branchen zum entscheidenden Differenzierungsfaktor geworden. Der Konkurrenz begegnet die Deutsche Post deshalb mit einer umfassenden Qualitätsoffensive. Monatlich werden rund 40 Millionen Pakete auf dem Weg vom Absender zum Adressaten online am Bildschirm per Tracking-&-Tracing-System verfolgt. Sammlung, Analyse und Aufbereitung der dabei entstehenden gigantischen Datenmengen erfolgen in einem speziell hierfür eingerichteten Data Warehouse. Auswertungen ergaben, dass die Deutsche Post mit einer durchschnittlichen Laufzeit von 1,1 Tagen pro Paket bereits heute einer der Spitzenreiter in Europa ist.

Von mehreren hundert Zustellbasen aus setzt sich hierzulande täglich eine Fahrzeugflotte in Bewegung, um Postpakete an ihren jeweiligen Bestimmungsort zu befördern. Vor einem Jahr noch war die einheitliche Bewertung der entsprechenden Logistikprozesse nur bedingt möglich. Die Extraktion der notwendigen Daten aus den unterschiedlichen operativen Systemen der Post gestaltete sich teilweise sehr zeit- und kostenaufwändig, die Aufbereitung nach unterschiedlichen Standards gestattete in der Regel lediglich einen sehr eingeschränkten Vergleich.

Um die Laufzeit der Sendungen weiter zu optimieren und potenzielle Fehlerquellen frühzeitig aufzudecken, war eine einheitliche permanente Qualitätskontrolle unerlässlich. Dazu mussten die zurzeit jährlich anfallenden Liefer- und Logistikdaten von rund 1,5 Terabyte konsequent verzahnt werden. Voraussetzung: Ein neues Informationssystem musste die Sammlung der Daten über eine Vielzahl von unterschiedlichsten Endgeräten gewährleisten.

Mit der Entwicklung des ITSystems wurde Projektleiter Hari Chakrovertty beauftragt. Nach eingehender Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, der operativen Datenquellen und der spezifizierten Anforderungen schlug er den Aufbau eines Enterprise-Data-Warehouse als Basis für die gewünschten Qualitätsanalysen vor. Primäres Ziel der Lösung war der selbständige Zugriff der jeweiligen Postmitarbeiter auf die in diesem Datenpool vorgehaltenen konsistenten Informationen.

Aufgrund der erforderlichen Flexibilität und Performance entschied sich die Deutsche Post für ein kombiniertes System: NCR erhielt den Zuschlag als Generalunternehmer. Mit der "Eureka-Suite" vertraute man hinsichtlich der Applikationen auf Computer Associates.

Zwischen Auftragsvergabe und Projektabschluss lagen fünf Monate. Ein besonderer Mehrwert für die Post lag in der Qualifizierung des eigenen IT-DWH-Teams unter der Leitung von Stefan Willems. Das Projekt setzte von Anfang an auf umfassenden Know-how-Transfer. Auf das seit Juli 1999 produktiv laufende Qualitäts-Management- und Controlling-System greifen im ersten Schritt 100 Mitarbeiter der Post zu - dabei wird die Installation Zug um Zug nach dem Prinzip "Think big, act small" ausgeweitet.

Auswertung riesiger DatenmengenDie Plattform für das Enterprise-Data-Warehouse besteht aus der linear skalierbaren Kombination NCR-Worldmark-Server mit einem Unix-Betriebssystem und dem NCR-relationalen Datenbanksystem Teradata. Die Eureka-Suite ergänzt die parallele Datenbankarchitektur und erlaubt es, komplexe Abfragen in kurzer Zeit in unternehmenswichtige Informationen zu transformieren. Vorteilhaft ist dabei zum einen die einfache Auswertung riesiger Datenmengen, wie sie bei einer täglichen Qualitätsüberprüfung aller beförderten Paketen anfallen. Zum anderen gewährleistet der unternehmensweite Ansatz, dass alle Mitarbeiter über dasselbe Datenmaterial verfügen, dass also auch bei einer großen Zahl von Anwendern und Berichten keine Inkonsistenzen entstehen. Die Softwareinstallation erfordert minimalen Aufwand, wodurch vielen Anwendern gleichzeitig zuverlässige Analysen "on the fly" in unterschiedlichen Formaten zur Verfügung stehen. Den Ausschlag für diese Produkte gab unter anderem die Zugriffsmöglichkeit auf alle Informationen und Reports von jedem Arbeitsplatz aus. Damit werden langwierige und eventuell fehlerhafte Installationen auf den einzelnen Arbeitsplatzrechnern des sehr heterogenen Netzwerks vermieden. Weiterhin garantiert die Gesamtlösung die erforderliche Stabilität unabhängig von der Datenmenge und der Zahl der Anwender.

Bei der Datenbeschaffung werden die entscheidungsrelevanten Daten aus den verschiedenen operativen Quellsystemen extrahiert, bereinigt und in das zentrale Enterprise-Data-Warehouse transformiert. Diese Transformation stellte im Rahmen des gesamten Projekts auch die größte Herausforderung dar, weil die Daten in den historisch gewachsenen Systemen teilweise redundant vorlagen und unterschiedliche Definitionen galten. Das zentrale Data Warehouse zeichnet dagegen ein ganzheitliches Bild der für die Qualitätsverbesserung notwendigen Unternehmensdaten. Die Datenbasis wird durch weitere interne Daten hauptsächlich aus dem Haftungs-Management, der Buchhaltung sowie aus Marketing und Vertrieb ergänzt. Die Transaktionsdaten werden als Detaildaten drei Jahre vorgehalten, was eine Historie der Transaktionen sowie eine Veranschaulichung von Verläufen und Veränderungen gestattet.

Um das umfangreiche Qualitäts-Management der Deutschen Post zu ermöglichen, zeit- und kostenaufwändige Individualanalysen aber zu reduzieren, werden den Anwendern zum einen durch die Suite vorgefertigte Berichte mit momentan 20 Kennzahlen zur Verfügung gestellt. Diese Standardberichte enthalten neben Soll- und Ist-Werten auch Verläufe, einen Ampelstatus für die Überschreitung von festgelegten Schwellenwerten sowie Maßnahmen-Controlling .

Damit der Ursache für einzelne Laufzeitverzögerungen spontan auf den Grund gegangen werden kann, sind die Anwender außerdem in der Lage, selbständig Ad-hoc-Analysen durchzuführen. Fragen wie "Warum ist das Paket an die Firma XY nicht am Tag nach der Einlieferung zugestellt worden?" lassen sich einfach und schnell beantworten. Dabei werden zur Analyse und Steuerung nicht nur die Daten aus verschiedenen Quellsystemen über die Laufzeit der Pakete benötigt, sondern auch Informationen aus anderen Datenquellen wie der Buchhaltung oder aus den Call-Centern genutzt. Analysen, die vorher - wenn überhaupt - in größeren Zeitabständen durchgeführt wurden, sind nun zeitaktuell möglich.

Einen im Vergleich zur Ausgangssituation fundamentalen Vorteil für die Prozess- und Serviceoptimierung bietet die neue Lösung auch dadurch, dass erstmals Auswertungen abteilungsübergreifend und nach einem einheitlich vereinbarten Standard vorgenommen werden können. Zusätzlich lassen sich durch kundenbezogene Relationen verschiedener Kennzahlen Auffälligkeiten entdecken und analysieren.

Auch das "Value Analyzing" erhält einen höheren Stellenwert bei der Post. Dank des Enterprise-Data-Warehouse lassen sich zusätzliche Mehrwerte schaffen: So können Kunden nicht nur nach ihrem Umsatz in einem internen Ranking positioniert, sondern auch nach ihrer Profitabilität unterschieden werden. Durch das Enterprise-Data-Warehouse werden also nicht nur Entscheidungsfindung und Unternehmenssteuerung erleichtert. Durch zuverlässige und innovative Dienstleistungen lässt sich auch die Kundenbindung stärken. Zusätzlich eröffnet das DWH Möglichkeiten zur partnerschaftlichen Nutzung spezieller Daten durch die Post und ausgewählte Großkunden.

Nachdem in der ersten Entwicklungsstufe durch automatisch erstellte Standardberichte die mittel- und unmittelbare Vergangenheit analysiert wird, können die Anwender diese Informationen in der zweiten Stufe zur Ursachenanalyse nutzen. Kurz- bis mittelfristig lässt sich das Data Warehouse im Bereich der Paketpost auch für Vorhersagen und andere analytische Modelle einsetzen, um noch effizientere Handlungsabläufe zu entwickeln. Zusätzlich sollen - entscheidend für einen global agierenden Konzern - die Daten von Tochterunternehmen wie der Deutschen Post Express GmbH sowie internationale Paketdaten mit in das Data Warehouse aufgenommen werden. Neben detaillierten Qualitätsanalysen lassen sich via DWH auf schnelle und einfache Weise individualisierte Kundenbetrachtungen durchführen. Für die Stellung im Markt ist nicht allein die Liefergeschwindigkeit entscheidend: Nur individuell bediente, zufriedene Kunden bleiben auch dauerhaft ein und demselben Anbieter treu.

*Christa Parteina ist Abteilungsleiterin Qualitäts-Management Express bei der Deutschen Post in Bonn.

Daten und Fakten

Deutsche PostUmsatz 1998: 28,7 Milliarden Mark

Mitarbeiter 1998: rund 250 000

Briefaufkommen: rund 20 Milliarden

Paketaufkommen 1998: rund 576 Millionen

Laufzeit der Paketsendungen: durchschnittlich 1,1 Tage

Projektdaten-Anwendung: Data Warehouse "Express", seit Juli 1999

-Anwender: Deutsche Post, Unternehmensbereich Express

-Anwendungsentwicklungszentrum: Serviceniederlassung Trier

-Endnutzer: Qualitäts-Management, Niederlassungsleiter "Paket" sowie deren Qualitätsbeauftragte, Vertrieb, Marketing

-Generalunternehmer: NCR Deutschland

-Subunternehmer: Computer Associates

-Aufgabe: Qualitätsüberprüfung des Versands von monatlich 40 Millionen Paketen

-Datenbestand: Daten über Paketlaufzeit aus verschiedenen Quellsystemen, Verkehrsdaten, Gesundheitsstand, Finanzbuchhaltung, Call-Center, Haftungs-Management, Marketing und Vertrieb

-Datenaufkommen: zurzeit jährlich rund 1,5 Terabyte Liefer- und Logistikdaten

-Vorhaltezeit der Daten: drei Jahre

-Paketversand: durch fünf Messpunkte von der Postfiliale über 33 Logistikzentren, 470 Zustellbasen und Zusteller bis zum Kunden definiert

Hard- und Softwarekomponenten-Plattform: linear skalierbare Kombination aus NCRs 5200-MPP-Server und relationalem Datenbanksystem NCR Teradata RDBMS Unix mit paralleler Datenbankarchitektur

-Zugriff: im Intranet mit einheitlicher grafischer Benutzeroberfläche über einfachen Web-Browser, unterschiedlichste Endgeräte (heterogene Systemlandschaft)

-Frontend-Tool: Business Intelligence Software Eureka-Suite von CA

Abb: Vernetzte IT-Infrastruktur mit Data Warehouse. Quelle: Deutsche Post