Opgescheept zitten met de gebrekkige datakwaliteit van een andere partij: het is een veelgehoorde klacht in de transport en logistiek. Eigenlijk is dat niet zo vreemd. De logistieke keten bestaat vaak uit een bonte verzameling organisaties, elk met een eigen niveau van procesvolwassenheid. De meest praktische manier om informatie te delen voor de ene partij, is niet automatisch de beste input voor de andere. Handmatige correcties, extra controles en aannames zijn hierdoor aan de orde van de dag bij de transportplanning.
De logistieke keten pauzeert niet omdat de data niet perfect is. In de praktijk zorgt het herhaaldelijk corrigeren van die gebrekkige data voor extra druk op de werkvloer en vertragingen in het proces.
En die druk neemt alleen maar toe door personeelstekorten, hogere klantverwachtingen en strengere SLA’s. Organisaties kunnen het zich simpelweg niet meer veroorloven om tijd te verspillen aan handmatige correcties.
Wat betekent 'goede datakwaliteit' eigenlijk?
Hoe verbeter je de datakwaliteit in de keten terwijl de operatie gewoon doorgaat? Allereerst moet er duidelijkheid zijn over wat goede en slechte data precies inhoudt. Is dit nog niet gedefinieerd? Bepaal dan per proces aan welke eisen de data moet voldoen. Categoriseer deze gegevens als volgt:
– Cruciale data: Zonder deze gegevens kunnen we de aanvraag niet accepteren.
– Noodzakelijke data: We accepteren de aanvraag voor operationele verwerking, maar er is nog een handmatige controle nodig.
– Which data is nice to have?
– Nice-to-have data: Prettig om te hebben, maar niet essentieel voor de voortgang.
Het integratieplatform als spil voor datakwaliteit
Zodra de eisen helder zijn, kun je inzicht gaan creëren. Het integratieplatform is hiervoor de ideale plek, omdat dit het centrale doorgeefluik is voor procesinformatie tussen interne en externe systemen.
In moderne ‘best-of-breed’ landschappen, met systemen als TMS, WMS, ERP en aanvullende tools, is het integratieplatform de enige plek waar alle datastromen samenkomen. Dit maakt het de logische plek om de datakwaliteit structureel te bewaken.
Het is een slimme zet om op dit punt de operationele informatie te onderscheppen en te toetsen aan de kwaliteitseisen, terwijl de operatie ondertussen ongehinderd doorloopt.
Hoe werkt dat in de praktijk?
Zie de onderstaande afbeelding.
De groene processtroom staat voor het operationele proces. In dit voorbeeld verwerkt het integratieplatform inkomende orders richting het TMS. De gele processtroom loopt parallel aan de operatie en valideert de inkomende data. In het diagram is het validatieproces bewust abstract weergegeven. Denk hierbij aan:
– Basiscontroles op volledigheid: Zijn alle verplichte velden ingevuld en hebben ze het juiste formaat?
– Business rules: Komt het artikelnummer (SKU) overeen met de gegevens in je eigen systemen?
Foutieve data wordt vervolgens gelogd in een database. Deze architectuur zorgt ervoor dat de operatie nooit blokkeert, maar dat je wel realtime inzicht krijgt in waar de datakwaliteit tekortschiet.
Waarom niet in het TMS?
Je denkt nu misschien: “Kan ik dit niet gewoon in mijn TMS bouwen?” Dat kan, mits het TMS het enige systeem is dat je gebruikt.
Maar de realiteit in de moderne logistiek is een best-of-breed landschap. Je hebt een TMS voor transport, een WMS voor het magazijn en wellicht een ERP voor de facturatie. Het integratieplatform staat centraal en bedient alle systemen en processen.
De voordelen op een rij
Deze aanpak levert direct bedrijfswaarde op:
- Minder correcties dankzij transparantie in inkomende data.
- Snellere doorlooptijden van orders.
- Lagere operationele kosten door minder herstelwerkzaamheden.
- Betere samenwerking met ketenpartners door inzicht en feiten.
- Hogere klanttevredenheid door minder fouten en vertragingen.
- Sterkere onderhandelingspositie dankzij feitelijke rapportages.
Wat dit in de praktijk betekent
Bij logistieke organisaties zien we dat het verbeteren van datakwaliteit via een integratieplatform bijna altijd leidt tot een stabielere en betrouwbaardere orderstroom. Wanneer data vroeg in het proces wordt gevalideerd, verdwijnen veel van de terugkerende fouten die normaal pas laat in het proces aan het licht komen.
Onze ervaring leert dat teams hierdoor aanzienlijk minder tijd kwijt zijn aan handmatige correcties. In de praktijk betekent dit vaak dat planners weer tijd hebben om vooruit te kijken, scenario’s te beoordelen en echt te gaan plannen, in plaats van constant operationele brandjes te blussen.
Praktische richtlijnen voor de volgende stap
Wil je aan de slag? Deze tips helpen je op weg:
- Begin klein: Start met één processtroom (bijv. inkomende orders).
- Definieer datakwaliteit per veld: Wat is verplicht, wat is optioneel en wat moet gevalideerd worden?
- Zorg voor een duidelijke feedbackloop: Laat partners weten welke data structureel onjuist is.
- Automatiseer rapportages: Maak trends zichtbaar.
- Gebruik het integratieplatform als neutrale bron: Voorkom dat elk systeem zijn eigen validatieregels moet bouwen.
Klaar om te stoppen met het opruimen van andermans data?
Ben je er klaar mee om constant de rommel van een ander op te ruimen en wil je de tools om dit probleem structureel aan te pakken? Plan een gratis datakwaliteit-scan of een sessie waarin we je datastromen analyseren en direct kansen voor automatisering blootleggen.
Heb je iets om aan te sluiten?
Aanmelden voor een demo
Zie hoe eenvoudig integratie kan zijn!
Plan een demo en ervaar zelf de Fluxygen applicatie
