Überblick — KI im Supply Chain & Logistik.
Automatisierte Vorhersage von Lagerbeständen als Schlüssel zur Effizienzsteigerung
Effizientes Bestandsmanagement ist eine zentrale Herausforderung jedes Unternehmens im Bereich Supply Chain und Logistik. Die Möglichkeit, Lagerbestände automatisch vorherzusagen, kann erheblich zur Optimierung von Lagerhaltungskosten und zur Verbesserung der Lieferfähigkeit beitragen. Durch die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen präzisere Vorhersagen treffen und so die Planungsgenauigkeit steigern.
Typische Fehler bei der automatisierten Bestandsvorhersage
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Datenqualität. Unternehmen neigen dazu, historische Lagerdaten ungeprüft in Vorhersagesysteme einzuspeisen. Schlechte Daten können jedoch zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Beheben lässt sich dieser Fehler durch regelmässige Datenüberprüfung und -bereinigung, um die Integrität und Genauigkeit sicherzustellen.
Ein weiterer Fehler besteht in der fehlenden Anpassung der KI-Modelle an spezifische Geschäftsanforderungen. Standardisierte Vorhersagemodelle sind nicht immer für jede Branche oder jedes Unternehmen geeignet. Unternehmen sollten ihre Modelle auf Basis historischer Daten und aktueller Nachfrageentwicklungen individualisieren. Nur durch Anpassung dieser Modelle an unternehmensspezifische Merkmale können zuverlässige Vorhersagen getroffen werden.
Ein dritter typischer Fehler ist das Ignorieren externer Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen könnten, beispielsweise saisonale Veränderungen oder wirtschaftliche Schwankungen. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen externe Einflussgrössen proaktiv in ihre Vorhersagemodelle integrieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14 bis 30 Tage
Bestandsaufnahme der Datenqualität (Woche 1): Beginnen Sie mit einer gründlichen Überprüfung der vorhandenen Lager- und Absatzdaten. Stellen Sie sicher, dass diese Daten vollständig und aktuell sind. Identifizieren und bereinigen Sie inkonsistente oder fehlerhafte Datensätze.
Anpassung der KI-Modelle (Woche 2): Arbeiten Sie mit einem Spezialisten zusammen, um Ihre Vorhersagemodelle auf spezifische Anforderungen Ihrer Branche und Ihres Unternehmens abzustimmen. Überprüfen Sie, ob die Modelle flexibel genug sind, um individuell angepasst zu werden.
Integration externer Faktoren (Woche 3): Identifizieren Sie die externen Einflussfaktoren, die Ihre Bestandsnachfrage erheblich beeinflussen. Integrieren Sie diese in die KI-Modelle. Dies könnte die Analyse von saisonalen Trends und wirtschaftlichen Indikatoren umfassen.
Testlauf und Validierung (Woche 4): Führen Sie eine vollständige Testphase durch, in der Sie die Vorhersagen der optimierten Modelle mit den tatsächlichen Lagerentwicklungen abgleichen. Überprüfen Sie die Genauigkeit der Vorhersagen und passen Sie die Vorgehensweise bei Abweichungen an.
Durch die konsequente Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen ihre Fähigkeit zur automatisierten Bestandsvorhersage deutlich verbessern und dadurch sowohl ihre Bestandskosten als auch die Zufriedenheit der Kunden steigern.