Schritt für Schritt – kompakt erläutert.
Der Optimierung von Beständen im Einkauf und der Supply Chain
Die Optimierung von Beständen in der Supply Chain ist für KMUs von zentraler Bedeutung, um Betriebskosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Eine gezielte Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Bestände genauer zu planen und Engpässe zu vermeiden.
Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Bestandsoptimierung
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine präzisere Vorhersage der Nachfrage, indem sie grosse Datenmengen analysiert und Muster erkennt. Im Einkauf kann dies dazu dienen, Bestellmengen zu optimieren und so Lagerkosten zu senken. Darüber hinaus kann KI dabei helfen, Lieferantenrisiken zu identifizieren und Alternativen vorzuschlagen. Ein Beispiel aus der Praxis ist ein KMU, das durch den Einsatz von KI seine Prognosegenauigkeit um 20 % steigern konnte und so Überbestände reduzierte.
Verschwendung durch Überbestände vermeiden
Ein typischer Fehler bei KMUs ist das Anhäufen von Überbeständen aus Angst vor Lieferengpässen. Dies führt zu Lagerkosten und gebundenem Kapital. Mit KI-gestützten Analysen können Unternehmen jedoch einen genaueren Sicherheitsbestand berechnen, der den tatsächlichen Bedarf abbildet, und somit Kapital freisetzen. Ein Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Unternehmen konnte durch KI-gestützte Modellierungen den Sicherheitsbestand um 30 % reduzieren, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden.
Just-in-Time statt Just-in-Case
Viele Unternehmen setzen noch auf veraltete Just-in-Case-Strategien, bei denen Produkte auf Vorrat gekauft werden. Diese Vorgehensweise bindet unnötig Ressourcen. Mit KI kann die Umstellung auf eine Just-in-Time-Strategie unterstützt werden, bei der nur dann Bestände aufgebaut werden, wenn es tatsächlich erforderlich ist. Dies führt zu einer effizienteren Wertschöpfungskette und optimiert den Materialfluss.
Fehlerhafte Daten als Hindernis erkennen
Ein weiterer häufiger Fehler ist die Abhängigkeit von fehlerhaften oder unvollständigen Daten. KI-basierte Systeme sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zur Verfügung stehen. KMUs müssen sicherstellen, dass ihre Datenbasis sauber und vollständig ist, bevor sie KI-Lösungen implementieren. Durch regelmässige Datenprüfungen und Qualitätskontrollen kann die Datenintegrität sichergestellt werden.
Konkrete Schritte zur Umsetzung in 30 Tagen
Bestandsanalyse durchführen: Erfassen Sie in der ersten Woche Ihre aktuellen Bestandsdaten und identifizieren Sie Über- oder Unterbestände.
Datenqualität sichern: Verbringen Sie die zweite Woche damit, die Qualität Ihrer Daten zu prüfen und notwendige Korrekturen vorzunehmen.
KI-Tools bewerten: Recherchieren Sie in der dritten Woche geeignete KI-Tools, die auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
Pilotprojekt starten: Führen Sie in der vierten Woche ein Pilotprojekt mit einem ausgewählten Produktbereich durch, um die Wirksamkeit der KI-Lösung zu testen.
Auswertung und Anpassung: Am Ende der 30 Tage werten Sie die Ergebnisse aus und passen Ihre Strategie entsprechend an, um die Einführung auf weitere Bereiche auszuweiten.
Durch strukturierte Planung, saubere Daten und den Einsatz von KI können KMUs ihre Bestände effizienter managen und die Wettbewerbsfähigkeit stärken.