Möchten Sie die Effizienz und den ROI Ihrer Supply Chain steigern?
Dann müssen Sie sich unbedingt auf eine extrem präzise Nachfrageprognose stützen.
Denn eine zuverlässige Nachfrageprognose ist unerlässlich, um die Bestände zu optimieren. Sie ermöglicht es, die Produktverfügbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig sowohl Bestandsengpässe, die die Kundenerfahrung beeinträchtigen, als auch Überbestände, die zusätzliche Kosten verursachen, zu vermeiden.
Der Aufschwung der Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich Supply Chain Management hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Nachfrageschwankungen antizipieren und darauf reagieren.
Wie genau revolutioniert KI – insbesondere durch maschinelles Lernen und neuronale Netze – die Nachfrageprognose und verschafft Unternehmen dabei einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil?
Das Beispiel von Buffalo Grill zeigt anschaulich, wie KI dazu eingesetzt werden kann, die Verwaltung von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD-Produkte) zu optimieren und Lebensmittelverluste durch eine präzisere Nachfrageprognose zu reduzieren.
Durch den Einsatz der Lösung OptimiX XFR hat Buffalo Grill seine Beschaffung modernisiert und ein veraltetes manuelles System durch ein KI-gestütztes Tool ersetzt, das den Bedarf an Frischwaren, Tiefkühlprodukten und Non-Food-Artikeln zuverlässig prognostiziert.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI Ihre Nachfrageprognosen noch gezielter optimieren können.
Nachfrageprognose: von statistischen Methoden zur Künstlichen Intelligenz
Dank präziser Nachfrageprognosen können Einzelhändler ihre Beschaffung und die Produktion gemeinsam mit den Herstellern besser planen.
Diese wiederum gewinnen mehr Handlungsspielraum, um den Ressourcen- und Rohstoffbedarf frühzeitig zu antizipieren.
Die Prognose trägt außerdem maßgeblich zur Optimierung der logistischen Abläufe bei.
Sie ermöglicht eine effizientere Planung von Transport und operativen Prozessen und hilft dabei, die damit verbundenen Logistikkosten zu senken.
Kurz gesagt: Die Nachfrageprognose ist ein zentraler Faktor für fundierte Entscheidungen im Einzelhandel.
In einem Umfeld, in dem saisonale Schwankungen, Werbeaktionen oder Ferienzeiten die Nachfrage stark beeinflussen, wird die Planung zunehmend komplexer.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz, die große Datenmengen auch bei geringem historischen Datenbestand in einem einzigen Modell verarbeiten kann, wird somit unverzichtbar.
Diese technologische Entwicklung ermöglicht heute eine wesentlich genauere Nachfrageprognose.
Traditionelle Ansätze basieren auf der Analyse historischer Daten und auf statistischen Modellen, die oft Produkt für Produkt einzeln kalibriert werden.
Diese Methoden stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn es darum geht, Prognosen für neue Produkte mit wenig historischem Verlauf zu erstellen oder große, heterogene Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten.
Hier setzt Machine Learning an: Ein Machine-Learning-Modell kann diese Schwächen ausgleichen, indem es sich (implizit) auf ähnliche Produkttypen stützt, für die es bereits umfangreiche historische Daten kennt – dieser Lernprozess wird als Training bezeichnet.
Das Modell kann anschließend auf neue, aber ähnliche Produkttypologien angewendet werden.
Optimalerweise sollten die Zeitreihen eine gewisse Ähnlichkeit aufweisen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.
Machine-Learning-Modelle sind in der Lage, auf sehr großen Datenmengen und über unterschiedliche Zeitreihen hinweg trainiert zu werden.
| Kriterien | Klassischer statistischer Ansatz | Machine Learning-Ansatz |
|---|---|---|
| Historische Daten | Umfangreiche Historie, um die Parameter zu kalibrieren | Prognose auch mit wenig Historie möglich: Produkteinführung, fehlende Historie |
| Anzahl und Typologie der Daten | Begrenzte Anzahl und Typologie von Eingabedaten | Fähigkeit, eine große Anzahl von Daten zu kreuzen: Sonderangebote, Schulferien, Kundenmeinungen, Wetter. |
| Komplexität der Behandlung | Komplexität der gleichzeitigen Behandlung von Saisonalität, Aufwärts- und Abwärtstrend | Ein einziges Modell, um alles zu verarbeiten |
Bei Buffalo Grill hat der Einsatz von KI die Planung der Verkaufssaisonalität deutlich verbessert.
Die Prognose der Nachfrage erfolgt nun wesentlich präziser und ersetzt eine auf Intuition basierende Planung durch einen zuverlässigen analytischen Ansatz.
Das Tool OptimiX XFR analysiert mehrere Jahre an historischen Daten.
Dadurch kann es saisonale Muster auf Wochen- und Jahresebene sowie die Sensitivität gegenüber externen Faktoren (wie Wetter, Schulferien usw.) optimal erfassen und berücksichtigen.
Entscheidungsbäume (LightGBM) für noch genauere Prognosen
Von der KI genutzte Daten zur Nachfrageprognose
Einer der größten Vorteile von KI im Bereich der Nachfrageprognose liegt in ihrer Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren :
- Historische Verkaufsdaten
- Externe Faktoren wie Wetterbedingungen, wirtschaftliche Ereignisse usw.
- Aktivitäten der Wettbewerber in Echtzeit
- Online-Navigations- und Suchdaten der Kunden
- Trends und Diskussionen in sozialen Netzwerken
Während klassische Ansätze hauptsächlich auf Verkaufsdaten beruhen, ermöglicht die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen eine deutlich differenziertere und genauere Prognose.
Nehmen wir das Beispiel der Wetterdaten:
Es liegt auf der Hand, dass das Wetter die Nachfrage beeinflusst.
Ist der Sommer kühl und regnerisch, sinken die Verkaufszahlen für Grills deutlich im Vergleich zu einem warmen und sonnigen Sommer.
Ebenso wirken sich wirtschaftliche und geopolitische Ereignisse auf die Nachfrage aus.
Eine starke Inflation führt tendenziell zu einer sinkenden Nachfrage, insbesondere bei nicht lebensnotwendigen Produkten.
Umgekehrt könnte eine deutliche Erhöhung des Mindestlohns und niedriger Einkommen einen Nachfrageanstieg bewirken.
Auch die Integration von Wettbewerbsdaten trägt zur Verfeinerung der Prognose bei.
Die Eröffnung neuer Wettbewerbsstandorte oder Veränderungen im Sortiment konkurrierender Anbieter beeinflussen unmittelbar die Nachfrage in Ihren Verkaufsstellen.
Darüber hinaus liefern Webdaten und Social-Listening-Analysen wertvolle Hinweise zur besseren Vorhersage von Nachfrageveränderungen.
Dank dieses multidimensionalen Ansatzes liefert KI deutlich präzisere Prognosen.
Sie kombiniert verschiedene Datenquellen, um komplexe Korrelationen zu erkennen, die die Nachfrage beeinflussen, und ermöglicht so eine genauere und reaktionsschnellere Planung.
Doch KI bleibt nicht bei der bloßen Vorhersage:
Sie passt sich in Echtzeit an und bietet Händlern sofortige Anpassungsmöglichkeiten.
Von Microsoft entwickelte Entscheidungsbaum-Modelle (LightGBM) haben sich als äußerst leistungsfähig erwiesen, wenn es darum geht, Einflussfaktoren auf das Konsumverhalten zu identifizieren und die Bestandsniveaus entsprechend anzupassen.
Diese Modelle segmentieren die Daten anhand mehrerer Variablen wie Saisonabhängigkeit, Promotions, Wetter oder Konsumtrends.
Ein Entscheidungsbaum kann beispielsweise lernen, dass steigende Temperaturen zu einem Anstieg der Verkaufszahlen von Erfrischungsgetränken führen – und die Prognosen dynamisch anpassen.
Im Falle von Buffalo Grill analysieren diese Modelle den Einfluss von Feiertagen, lokalen Veranstaltungen oder Konsumtrends auf den Absatz von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD).
Vorteile und Nutzen von KI zur Optimierung Ihrer Nachfrageprognosen
Feinere, Echtzeit- und adaptive Prognosen
Prognosen, die auf Deep-Learning-Modellen basieren, sind deutlich präziser. Eine Prognose, die sich im Nachhinein als korrekt erweist, erleichtert die Entscheidungsfindung der Supply-Chain-Teams erheblich. Einige neuere Modelle sind sogar in der Lage, ihre Vorhersagen innerhalb eines Konfidenzintervalls abzusichern.
Sie können sich somit auf eine äußerst zuverlässige Nachfrageprognose stützen, um Ihre Supply-Chain-Abläufe zu optimieren: Bestandsoptimierung, bessere Planung der Betriebsabläufe, Optimierung der Logistikströme usw.
Dank dieser höheren Prognosegenauigkeit gewinnen Ihre Logistikteams an Sicherheit, können den Bedarf besser antizipieren und jeden Schritt in der Kette effizienter steuern. Dies führt zu niedrigeren Kosten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit.
Darüber hinaus zeichnet sich KI durch ihre Fähigkeit aus, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Im Gegensatz zu statischen Modellen reagieren KI-Algorithmen unmittelbar auf Änderungen in den Datensätzen und passen die Prognosen dynamisch an die neuesten verfügbaren Informationen an.
Diese Reaktionsfähigkeit ermöglicht es, Nachfrageschwankungen zu antizipieren, die mit klassischen Methoden nicht vorhersehbar gewesen wären. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen ihre Betriebsabläufe und Bestände schnell anpassen.
Die Integration von KI in die Nachfrageprognose bietet erhebliche Vorteile auf allen Ebenen der Supply Chain. Unternehmen, die diese Lösungen einsetzen, verzeichnen eine spürbare Verbesserung der Prognosegenauigkeit sowie eine Reduzierung ihrer Gesamtkosten.
Das Beispiel von Buffalo Grill zeigt, dass eine gut integrierte KI den Verderb bei verderblichen Produkten um 15 % senken kann, indem Überbestände durch eine genauere Absatzprognose reduziert werden.
Buffalo Grill sichert damit nicht nur eine optimale Warenverfügbarkeit, sondern kann auch die Frische der angebotenen Produkte weiter erhöhen. Durch die Automatisierung der zeitaufwendigen manuellen Prognoseaufgaben gewinnen die Teams darüber hinaus Freiräume für höherwertige Tätigkeiten, wie etwa die Verhandlung mit Lieferanten oder das Qualitätsmanagement.
Eine höhere Prognosegenauigkeit führt auch zu einer Reduzierung der Sicherheitsbestände. Sollte jedoch ein bestimmtes KI-Modell für einzelne Produkte keine ausreichende Performance liefern, wendet die XFR-Lösung ein Best-Fit-Prinzip an, um das jeweils beste Modell (statistisch oder Machine Learning) auszuwählen.
Wenn kein Modell zufriedenstellende Ergebnisse liefert, wird der von Optimix berechnete Sicherheitsbestand einfach höher angesetzt, um die Unsicherheit auszugleichen. Dies betrifft insbesondere Produkte mit „erratischem“ Verkaufsverhalten, für das sich keine erklärenden Einflussfaktoren identifizieren lassen.
– – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
Welche Herausforderungen bringt die Einführung KI-basierter Nachfrageprognosen mit sich?
Die Qualität der Eingangsdaten
Ja, KI ermöglicht es, verschiedene Datensätze – selbst in großen Mengen – zu kombinieren, um die Prognose vollständiger und zuverlässiger zu machen.
Mit Deep Learning ist die Datenmenge kein Problem mehr. Die Qualität der Daten bleibt jedoch ein zentrales Thema. Wenn Ihre Prognose auf einer Vielzahl von Einflussfaktoren basiert, kann bereits ein kleiner Fehler in den Eingangsdaten die Vorhersage erheblich verfälschen. Fehlerhafte, fehlende oder veraltete Daten können das System in die Irre führen.
Damit die Prognosen weiterhin zuverlässig bleiben, müssen Sie daher im Vorfeld die Datenverarbeitung auf allen Ebenen optimieren:
- Sammlung und Zentralisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Bereinigung und Aufbereitung der Daten zur Sicherstellung ihrer Qualität und Konsistenz
- Integration externer Daten mit internen Unternehmensdaten
Die Transparenz der Prognosen
Unabhängig von der eingesetzten Prognosemethode: Ihre Nachfrageprognosen fließen direkt in die Analysen und Entscheidungen Ihrer Supply-Chain-Teams ein. Auf Basis dieser Prognosen werden Planungen erstellt und operative Maßnahmen abgeleitet.
So leistungsfähig KI auch sein mag – die Verantwortung für die Entscheidungen bleibt beim Menschen. Im Fehlerfall muss der Entscheider die Konsequenzen tragen. Deshalb ist es wichtig, dass KI-basierte Prognosen nachvollziehbar und erklärbar sind, damit sie im Unternehmen Akzeptanz finden.
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Nachvollziehbarkeit der von der KI vorgeschlagenen Prognosen zu gewährleisten.
Welche Daten wurden verwendet? Welcher Analyseweg hat zu dieser Prognose geführt?
Um einen „Black-Box-Effekt“ zu vermeiden, muss der Entscheider die Entstehung der Prognose Schritt für Schritt nachvollziehen können. Eine Lösung, die diese Transparenz sicherstellt, schafft zusätzliches Vertrauen bei ihren Anwendern.
– – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
Die Einführung von KI in die Nachfrageprognose stellt einen bedeutenden Fortschritt für Unternehmen dar, die ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern möchten.
Dank fortschrittlicher Machine-Learning-Modelle sind Unternehmen in der Lage, Verkaufsprognosen mit hoher Präzision für eine große Anzahl von Produkten und/oder Vertriebskanälen zu erstellen. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Bestände zu reduzieren, die Warenverfügbarkeit zu erhöhen und den Ausschuss zu verringern.
Das Beispiel von Buffalo Grill zeigt eindrucksvoll, wie eine gut implementierte KI-Lösung das Bestandsmanagement von Produkten mit begrenztem Haltbarkeitsdatum verändern kann, indem sie Abfälle reduziert, Überbestände begrenzt und eine bessere Produktverfügbarkeit garantiert.
Mit dem Fortschritt der Technologien und der Integration immer ausgefeilterer Lösungen wird KI zu einem unverzichtbaren Bestandteil für das optimale Management der Supply Chain und eine nachhaltige Wachstumsstrategie.
Warum weiterhin auf unsichere Prognosen angewiesen sein, wenn KI Ihnen eine präzise Vorhersage ermöglicht? Entscheiden Sie sich für eine KI-basierte Lösung wie Optimix XFR!
Unsere Lösung nutzt Machine- und Deep-Learning-Technologien, um die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern – Forecast Accuracy.
Haben Sie ein Projekt? Sprechen Sie doch gerne mit einem unserer Experten!
