So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — KI im Supply Chain & Logistik.
Kernaussage: Die automatische Vorhersage von Lagerbeständen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) kann erhebliche Effizienzsteigerungen in der Supply Chain und Logistik erzielen, insbesondere durch die Optimierung von Bestellprozessen und Reduzierung von Überkapazitäten.
Typische Fehler bei der Implementierung
Ein häufiger Fehler bei der Einführung von KI-gestützten Vorhersagemodellen ist die Verwendung von unzureichenden oder inkonsistenten Daten. Viele Unternehmen beginnen mit einer zu kleinen Datenbasis oder mit Daten, die nicht sauber bereinigt wurden. Dies führt zu ungenauen Prognosen, die mehr Schaden als Nutzen verursachen können. Korrektur: Sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen harmonisiert und regelmässig aktualisiert werden. Nutzen Sie Bereinigungstools oder spezielle Software, um eine konsistente Datenqualität zu gewährleisten.
Ein weiterer typischer Fehler besteht darin, die Ergebnisse des KI-Modells nicht systematisch zu überprüfen. Häufig wird angenommen, dass automatisierte Systeme immer präzise arbeiten, und die Prognosen werden blind übernommen. Korrektur: Implementieren Sie ein System zur fortlaufenden Überwachung und Validierung der Prognosen. Regelmässige Rückkopplungsschleifen und Anpassungen sind notwendig, um das Modell kontinuierlich zu verbessern.
Der dritte Fehler liegt in der fehlenden Integration der Vorhersagemodelle in bestehende Geschäftsprozesse. Viele Unternehmen isolieren die KI-Lösungen, was den Nutzen erheblich einschränkt. Korrektur: Entwickeln Sie eine umfassende Integrationsstrategie, die sicherstellt, dass KI-Vorhersagen nahtlos in die Bestandsmanagementsysteme und Entscheidungsprozesse eingeführt werden.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datenvorbereitung (Tag 1–7): Widmen Sie die erste Woche der Überprüfung und Bereinigung Ihrer bestehenden Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass die benötigten historischen Daten über Bestände, Verkaufszahlen und Lieferzeiten vollständig und präzise erfasst sind. Entwickeln Sie ein standardisiertes Format für diese Daten.
Modellauswahl und -einrichtung (Tag 8–14): Wählen Sie ein geeignetes KI-Vorhersagemodell aus, das den Bedürfnissen Ihres Unternehmens entspricht. Richten Sie dieses Modell ein und führen Sie erste Tests mit Ihren bereinigten Daten durch. Achten Sie darauf, das Modell an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und erste Prognosen zu generieren.
Überprüfung und Anpassung (Tag 15–21): Analysieren Sie die generierten Vorhersagen sorgfältig und vergleichen Sie diese mit realen Bestandsdaten. Identifizieren Sie eventuelle Diskrepanzen und passen Sie die Modellparameter entsprechend an. Stellen Sie sicher, dass das Modell regelmäßig überwacht wird, um eine beständige Genauigkeit zu gewährleisten.
Integration und Feedback (Tag 22–30): Entwickeln Sie eine Strategie zur Integration der KI-Vorhersagen in Ihre Geschäftsprozesse. Schulungen für relevante Mitarbeiter können hierzu beitragen. Implementieren Sie eine Feedback-Schleife, indem Sie das Verkaufspersonal und andere Schlüsselrollen darum bitten, ihre Erfahrungen und Anregungen zu den Prognosen beizusteuern, um fortlaufende Verbesserungen vorzunehmen.
Durch die strukturierte und sorgfältige Einführung einer KI-gestützten Lagervorhersage kann Ihr Unternehmen nicht nur Kosten reduzieren, sondern auch die Kundenzufriedenheit durch verbesserte Lieferfähigkeit steigern.