KI in Einkauf & Supply Chain – kompakt erläutert.
Bestandsoptimierung durch KI im Einkauf und in der Supply Chain
KMU können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ihre Bestände effizienter verwalten und optimieren. Dies reduziert nicht nur die Lagerkosten, sondern verbessert auch die Lieferfähigkeit. Dieser Artikel beleuchtet, wie KMU gezielt KI zur Bestandsoptimierung einsetzen können.
Einsatz von Vorhersagemodellen
Ein zentraler Ansatz zur Bestandsoptimierung ist die Nutzung von Vorhersagemodellen. KI-gestützte Software analysiert historische Verkaufsdaten und aktuelle Markttrends, um präzise Bedarfsprognosen zu erstellen. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein mittelständisches Handelsunternehmen konnte durch den Einsatz von KI seine Lagerbestände um 20 % reduzieren, ohne die Lieferfähigkeit zu beeinträchtigen. Entscheidend ist, die richtigen Daten zu nutzen und die Vorhersagemodelle regelmässig auf ihre Genauigkeit zu überprüfen.
Optimierung der Bestellzyklen
Eine weitere Möglichkeit zur Bestandsoptimierung bietet die Anpassung der Bestellzyklen. KI kann helfen, den optimalen Zeitpunkt für Nachbestellungen zu ermitteln. Dadurch werden Überbestände vermieden und Lagerkapazitäten effizient genutzt. Ein Fehler, der häufig gemacht wird, ist die starre Festlegung von Bestellrhythmen ohne Berücksichtigung aktueller Daten. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen flexible Bestellintervalle auf Basis von KI-gestützten Analysen einführen.
Fehlerhafte Bestandsführung und deren Korrektur
Ein typischer Fehler in KMU ist die manuelle oder fehlerbehaftete Bestandsführung, die zu Ungenauigkeiten führt. Dies lässt sich durch die Einführung von KI-gestützten Lagerverwaltungssystemen beheben. Diese Systeme automatisieren die Bestandsüberwachung und -analyse, reduzieren menschliche Fehler und erhöhen die Transparenz. Ein anderes Beispiel ist die fehlende Berücksichtigung saisonaler Schwankungen, welche durch die Analyse von Verkaufsmustern und saisonalen Trends optimierter gestaltet werden kann.
Mitarbeiterschulung und Integration
Die Einführung von KI in der Bestandsführung erfordert qualifizierte und geschulte Mitarbeitende. Oft wird unterschätzt, wie wichtig die Schulung im Umgang mit neuen Technologien ist. Schulungen und Workshops sind entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten die neuen Prozesse verstehen und anwenden können. Zudem sollten die Mitarbeitenden in den Auswahl- und Implementierungsprozess der KI-Systeme eingebunden werden, um Akzeptanz und reibungslose Integration zu gewährleisten.
14–30-Tage-Handlungsanleitung
Zieldefinition (Tag 1–3): Klären Sie die spezifischen Ziele der Bestandsoptimierung unter Einbeziehung der Geschäftsleitung und des Lagerpersonals.
Datenanalyse (Tag 4–7): Sammeln und analysieren Sie vorhandene Daten zu Verkaufszahlen, Beständen und Lieferketten, um Basiseinblicke zu gewinnen.
Technologieauswahl (Tag 8–10): Recherchieren Sie geeignete KI-Tools und wählen Sie diejenigen aus, die am besten zu Ihrem Unternehmen passen.
Pilotprojekt (Tag 11–18): Implementieren Sie ein Pilotprojekt mit einem ausgewählten KI-Tool in einem spezifischen Bereich zur Erprobung der Ergebnisse.
Schulung (Tag 19–23): Organisieren Sie Schulungen und Workshops für alle relevanten Mitarbeitenden, um die Nutzung der neuen Systeme sicherzustellen.
Auswertung und Anpassung (Tag 24–30): Bewerten Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts, passen Sie Prozesse bei Bedarf an und planen Sie die unternehmensweite Einführung.
Die konsequente Umsetzung dieser Schritte ermöglicht KMU, durch den Einsatz von KI effizientere und kostenbewusstere Bestandsstrategien zu verfolgen.
Kommentare