KI im Unternehmen — Einkauf & Supply Chain — Bedarfe prognostizieren

KI-basierte Bedarfsprognose für den Einkauf optimieren

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Einkauf und der Supply Chain eröffnet KMU neue Möglichkeiten, um Bedarfe präziser zu prognostizieren. Durch den Einsatz von KI können Beschaffungsprozesse optimiert werden, indem die richtigen Mengen zur richtigen Zeit bereitgestellt werden.

Verstehen der Grundlagen der KI-gestützten Bedarfsprognose

KI-basierte Bedarfsprognosen beruhen auf der Analyse historischer Daten sowie der Einbeziehung aktueller Marktdaten. Diese Systeme erkennen Muster und adaptieren sich dynamisch an veränderliche Marktbedingungen. Zum Beispiel kann ein KMU, das saisonale Produkte vertreibt, durch KI bessere Entscheidungen darüber treffen, wann es Lagerbestände aufstocken oder reduzieren sollte.

Integration und Nutzung vorhandener Datenquellen

Um die KI effektiv nutzen zu können, muss ein Unternehmen über gut strukturierte Daten verfügen. Fehlende oder unvollständige Daten führen zu fehlerhaften Prognosen. Daher ist es wichtig, alle verfügbaren internen sowie externen Datenquellen, wie Bestellhistorien und Marktberichte, in die KI-Modelle zu integrieren. Ein KMU könnte beispielsweise seine Verkaufsdaten der letzten Jahre in das System einspeisen, um saisonale Trends zu erkennen.

Typische Fehler bei der Implementierung und Korrektur

Ein häufiger Fehler ist die Überschätzung der Genauigkeit von Prognosen. Prognosemodelle können Schwankungen nicht mit absoluter Präzision vorhersagen. Unternehmen sollten daher stets Sicherheitsbestände in Betracht ziehen. Eine weitere häufige Problematik ist die mangelnde Schulung der Mitarbeiter. Ohne entsprechendes Verständnis werden die Prognosen möglicherweise missinterpretiert. Effektive Schulungsprogramme können hier Abhilfe schaffen.

Kontinuierliche Anpassung und Überwachung der Systeme

Der Erfolg einer KI-gestützten Bedarfsprognose hängt von der kontinuierlichen Anpassung und Überwachung der eingesetzten Systeme ab. Auch KI-Systeme müssen regelmässig überprüft und an neuen Daten oder geänderten Marktbedingungen angepasst werden. Ein KMU könnte dies durch regelmässige Systemupdates und Feedbackschleifen sicherstellen.

14-Tage-Handlungsanleitung zur Implementierung

Analyse und Datensammlung in der ersten Woche: Beginnen Sie mit der Zusammenstellung aller relevanter Datenquellen, die für Ihre Bedarfsprognosen entscheidend sind. Identifizieren Sie Lücken und planen Sie deren Schliessung.

Auswahl eines geeigneten KI-Tools in Woche zwei: Recherchieren und vergleichen Sie verschiedene KI-Lösungen, um die passende für Ihre Branche und Datenstruktur zu finden.

Erste Modellierung und Testlauf am Ende von Woche zwei: Implementieren Sie ein einfaches KI-Modell und führen Sie einen Testlauf mit historischen Daten durch, um die Funktionalität zu prüfen.

Ergebnisanalyse und Feinschliff über die nächsten Wochen: Analysieren Sie die Tests, identifizieren Sie Schwachstellen und nehmen Sie erforderliche Anpassungen vor. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit der neuen Technologie und den Interpretationsergebnissen.

Mit diesen Schritten und der laufenden Anpassung an aktuelle Gegebenheiten erschliessen KMU das Potenzial der KI-Technologie für präzisere Bedarfsprognosen im Einkauf und optimieren so ihren gesamten Beschaffungsprozess.