Schluss mit der Wahl zwischen leerem Regal und totem Kapital

Unsere Lösungen basieren auf neuster Technologie und höchsten Datenschutz­standards. Ihre Eingaben werden dementsprechend datenschutzkonform behandelt. Unsere Software verfügt zudem über eine ISO/IEC 27001-Zertifizierung. Details klären wir transparent im Erstgespräch.

Die KI arbeitet mit Ihren vorhandenen Verkaufs- und Bestandsdaten. Auch für neue Artikel ohne lange Historie liefert sie belastbare Prognosen. Sie können zum Testen auch abgeänderte Daten eingeben, falls Sie noch unsicher sind.

Nein. Der AI-Forecast wird über eine Schnittstelle an Ihr bestehendes ERP- oder Warenwirtschaftssystem angebunden. Der Forecast ergänzt SAP, Microsoft Dynamics und weitere ERP-Systeme um spezialisierte Funktionen für Absatzprognose, Disposition und Bestandsoptimierung, die ein Standard-ERP allein nicht bieten kann. Zudem ist die Software vollständig cloudbasiert. Kein ERP-Wechsel. Keine aufwendige IT-Migration. Keine Intransparenz mehr.

Die Potenzial-Analyse ist kostenlos und unverbindlich. Der Preis für die komplette Softwarelösung richtet sich nach Umfang und Sortiment. Näheres besprechen wir gerne persönlich mit Ihnen.

Das hängt von Datenlage und Sortiment ab. In einer kostenlosen Analyse und einem persönlichen Gespräch zeigen wir Ihnen einen realistischen Fahrplan für Ihr Unternehmen.

AI-supported Forecasting beschreibt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning zur Erstellung von Absatz-, Bedarfs- und Bestandsprognosen. Im Gegensatz zu klassischen Prognoseverfahren analysieren KI-Modelle große Datenmengen automatisch, erkennen komplexe Muster und passen sich kontinuierlich an neue Entwicklungen an. Dadurch entstehen präzisere und dynamischere Forecasts. 

Grundsätzlich eignet sich eine Software für KI-gestützte Absatzprognosen für alle Unternehmen mit komplexen Lieferketten, saisonalen Schwankungen oder hohem Dispositionsaufwand. Dazu gehören zum Beispiel Großhandel und Einzelhandel, Lebensmittel- und Getränkehersteller, Mode- und Schuhhändler sowie Logistik- und Industrieunternehmen. Sowohl große Unternehmen als auch KMU können ihre Planungsqualität mit KI-gestützten Absatzprognosen deutlich steigern.

KI-gestützte Absatzprognosen basieren auf der systematischen Analyse historischer Verkaufsdaten. Große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen – etwa ERP-Systemen, Warenwirtschaft, Lagerbeständen, Point-of-Sale-Daten oder saisonalen Kalendereinflüssen – werden zentral zusammengeführt und ausgewertet. Auf dieser Grundlage erstellt die KI-gestützte Software belastbare Forecasts und unterstützt Unternehmen mit automatischen Bestellvorschlägen und Dispositionsentscheidungen. Der hohe Automatisierungsgrad verbessert Beschaffung und Bestandsmanagement und entlastet zeitgleich die Mitarbeitenden.

Der Einsatz von Software mit AI-supported Forecasting ermöglicht es Unternehmen, neben historischen Verkaufsdaten auch externe Einflussfaktoren wie Wetterdaten, Markttrends, Promotionen oder wirtschaftliche Entwicklungen zu analysieren. Dadurch lassen sich Veränderungen deutlich früher erkennen und Planungsentscheidungen schneller anpassen.

Weitere Vorteile von AI-supported Forecasting auf einen Blick: 

• Optimierte Bedarfsplanung
• Höhere Prognosegenauigkeit
• Geringere Out-of-Stock-Quote
• Reduktion von Lagerbeständen und damit von Kapitalbindung
• Hohe Automatisierung von Einkaufs- und Dispositionsprozessen
• Entlastung von Mitarbeitenden und Zeitersparnis
• Verbesserter Servicegrad entlang der gesamten Supply Chain
• Berücksichtigung historischer Verkaufsdaten sowie externer Faktoren wie Saisonalitäten, Wetterdaten oder Aktionen
• Optimale Balance zwischen Nachfrage und Angebot
• Höhere Transparenz durch Echtzeitdaten

Eine Software für KI-gestützte Absatzprognosen benötigt vor allem historische Verkaufs- und Absatzdaten, Bestände, Lieferzeiten und Artikelstammdaten. Je nach Use Case können auch Saisonalität, Aktionen oder externe Einflussfaktoren einbezogen werden. Informationen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen wie Warenwirtschaft, Lagerbeständen, Bestellhistorien, Preisentwicklungen und Retouren tragen ebenfalls dazu bei, die Prognosen zu verbessern. Es gilt: Je vollständiger und aktueller die Daten, desto präziser die Prognosen. Machine-Learning-Algorithmen können durch die fortlaufende Eingabe neuer Daten dazulernen und die Prognosen weiter verbessern.

Ja, KI erkennt Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen deutlich schneller und zuverlässiger als es bei manueller Planung mit statistischen Methoden der Fall ist. Zudem werden bei der Nutzung von KI auch Faktoren wie Saisonalitäten, Marktveränderungen, Wetter oder Trends berücksichtigt. Im Gegensatz zu klassischen Prognoseverfahren können KI-Modelle flexibel auf kurzfristige Nachfrageschwankungen reagieren und ihre Vorhersagen automatisiert an neue Gegebenheiten anpassen. Das Ergebnis von KI in Absatzprognosen sind verlässlichere Forecasts, die eine genaue Bedarfsplanung, Reduktion von Überbeständen sowie eine optimierte Warenverfügbarkeit ermöglichen. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz sorgt zudem für eine kontinuierliche Verbesserung der Prognosemodelle, da neue Daten automatisch in die Analysen einfließen und dadurch die Genauigkeit der Vorhersagen steigt.

Ja, die neue Version der REMIRA-Lösung für KI-Absatzprognosen ist cloudbasiert und bietet dadurch maximale Flexibilität und Skalierbarkeit für Unternehmen jeder Größe. Die Cloudlösung beinhaltet KI-gestützte Funktionen für Absatzprognosen, Bestandsmanagement und Beschaffungsplanung. So können Nutzer jederzeit und von jedem Standort aus auf aktuelle Prognosedaten und Analysen zuzugreifen, ohne dass eine aufwendige Installation oder Wartung vor Ort erforderlich ist. Die REMIRA Software für KI-Absatzprognosen wird als Software-as-a-Service (SaaS) in europäischen Cloud-Rechenzentren betrieben und bietet neuste Technologie und höchste Datenschutzstandards. Die cloudbasierte Architektur unterstützt eine schnelle Integration in bestehende ERP- oder Warenwirtschaftssysteme und ermöglicht dadurch eine effiziente Zusammenarbeit über Abteilungs- und Standortgrenzen hinweg, steigert die Transparenz in den Prozessen und sorgt für hohe Prognosegenauigkeiten und optimale Bestände.

KI-gestützte Absatzprognosen bieten gegenüber klassischen Prognoseverfahren eine deutlich höhere Genauigkeit und Flexibilität, da sie weitaus mehr Datenquellen und Einflussfaktoren berücksichtigen können. Während klassische Verfahren meist auf statistischen Methoden und festen Regeln basieren, kann KI komplexe Zusammenhänge zwischen Verkaufsdaten, saisonalen Effekten, Wetter, Markttrends oder Werbekampagnen erkennen und laufend in ihre Berechnungen einbeziehen. Dadurch reagieren sie viel treffender auf kurzfristige Veränderungen in der Nachfrage, was besonders in dynamischen oder stark schwankenden Märkten einen erheblichen Vorteil darstellt. Zudem können die Algorithmen kontinuierlich trainiert und an neue Gegebenheiten angepasst werden, sodass die Prognosequalität im Zeitverlauf stetig steigt.

Um die Prognosequalität von Produktneuheiten ohne Historie sicherzustellen, hat REMIRA ein KI-basiertes Add-on entwickelt. Die KI analysiert automatisch die hinterlegten Eigenschaften eines neuen Produkts, indem sie im bestehenden Sortiment ähnliche Artikel findet und berechnet, wie stark diese Artikel dem neuen Produkt wirklich ähneln. Die realen Verkaufsverläufe werden genutzt, um eine realistische Anlaufkurve für den neuen Artikel abzuleiten. Sobald die ersten echten Verkaufszahlen für den neuen Artikel vorliegen, lässt das System diese Zahlen automatisch in die Berechnungen mit einfließen. So werden schrittweise neue Informationen an den "klassischen" AI Forecast auf Basis realer Absatzdaten weitergegeben. Daraus entsteht eine Kombination aus intelligenter Ähnlichkeitsanalyse und Anlaufprognose mit laufender, datengetriebener Optimierung.