Absatzprognose mit Lageroptimierung

Branche: Chemie und Rohstoffe, Handel, Industrie und Produktion, Pharma und Gesundheit
Aufgabenbereich: Logistik und Lager, Marketing, Produkt Management, Vertrieb

Die Herausforderung

Standardprognoseverfahren für den Artikel-Absatz liefern in 80 bis 90 Prozent aller Fälle mangelhafte Ergebnisse. Schon deshalb, weil herkömmliche Absatzprognosen unzureichend auf optimale Lieferbereitschaft, erreichbare Durchschnittsbestände und anfallende Kosten optimiert sind. Außerdem sind Absatzschätzungen durch menschliche Experten ungenau und äußerst aufwendig.

Die Lösung

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen auf Basis historischer Daten eine treffsichere Prognose des zukünftigen Marktverhaltens. Für die Analyse werden sowohl betriebsinterne Quellen (ERP-Systeme etc.) als auch externe Daten (Marktlage, Konjunktur, Börsen, Wetter, Sentiment etc.) herangezogen. Ebenso kann die Erfahrung verschiedener Experten miteinfließen.

Anhand der zugrundeliegenden Daten werden komplexe Muster identifiziert und für Vorhersagen nutzbar gemacht. Über ein Dashboard werden schließlich optimierte Bestellmengen und Termine vorgeschlagen sowie eine automatisierte Disposition zur Verfügung gestellt.

Der Nutzen

​KI-gestützte Prozesse erlauben die Automatisierung und Digitalisierung von Prognosen sowie der nachgelagerten Planung. Sie ermöglichen damit eine Kostenreduktion bei der Lagerhaltung von bis zu 35 Prozent und überzeugen gleichzeitig im Vergleich zu menschlichen Experten mit einer besseren Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen.



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