Warum KI-basierte Prognosen die Grundlage für effiziente und präzise Supply-Chain-Planung sind

Was als Hype begann, ist heute ein Must-have: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Supply Chain Management schafft da Vorteile, wo Prozesse früher an Transparenz, Kapazitäten oder Reaktionszeit gescheitert sind. Moderne KI-basierte Softwarelösungen für Absatzprognosen und Bestandsmanagement wie die von REMIRA setzen genau hier an. Sie liefern zuverlässige Forecasts, reagieren dynamisch auf Veränderungen und ermöglichen im Bestandsmanagement einen hohen Automatisierungsgrad, der Mitarbeitende entlastet und die Wertschöpfung signifikant verbessert.

Die Nachfrageplanung war schon immer ein Balanceakt zwischen Überstand und Fehlmengen – und ein politisches Thema zwischen den Interessen von Vertrieb und Logistik. Während der Vertrieb höchstmögliche Verfügbarkeiten anstrebt, kämpft die Logistik mit eingeschränkten Lagerkapazitäten und hoher Kapitalbindung.

Insbesondere die vergangenen Jahre haben gezeigt, wie fragil globale Lieferketten sein können und welche Auswirkungen das auf die Planung hat. Handelsbarrieren, Energiepreis-Schwankungen und unvorhersehbare Nachfrageverläufe führen dazu, dass traditionelle Prognosemodelle an Aussagekraft verlieren. Auch häufige Sortimentswechsel und Omnichannel-Modelle, die Nachfrage über viele Kanäle verteilen, machen Prognosen komplexer denn je. Zeitreihenanalysen oder einfache Regressionsmodelle können diese Komplexität kaum noch zuverlässig abbilden.

KI-basierte Prognosen hingegen analysieren große Datenmengen, erkennen Muster automatisch und passen sich kontinuierlich an neue Situationen wie Trends oder Lieferinformationen an. Zusätzlich sind sie in der Lage, sich selbst zu trainieren und ihre Leistungen dadurch kontinuierlich zu verbessern.

Skalierbarkeit dank Cloud und KI: Eine leistungsstarke Kombination

REMIRA setzt bei ihren Lösungen auf Software-as-a-Service mit moderner Cloud-Technologie, betrieben in europäischen Rechenzentren und mit höchsten Sicherheits- und Datenschutzstandards. Unterstützung gibt es auch von der Technologiepartnerschaft mit Microsoft Azure. Die Cloud bildet das Fundament für intelligente, KI-gestützte Bestandsmanagement-Lösungen. Sie ermöglicht es, Daten zentral zu bündeln und in Echtzeit zu verarbeiten sowie Machine-Learning- und Large-Language-Modelle kontinuierlich zu aktualisieren und zu verbessern. Außerdem erfolgt die Integration in bestehende IT-Landschaften sicher und ohne große Systemwechsel.

In der Praxis bedeutet das: Prognosen werden schneller und mit einer höheren Genauigkeit berechnet, neue Datenquellen lassen sich unkompliziert integrieren und alle Beteiligten, vom Einkauf über die Produktion bis zur Logistik, können auf dieselben, stets aktuellen Informationen zugreifen. Die Cloud macht KI also nicht nur leistungsfähig, sondern bildet die Grundlage, Informationen übergreifend intelligent zu verknüpfen.

Wie funktionieren KI-Prognosen?

KI-basierte Absatzprognosen bestehen aus einer Reihe intelligenter Verarbeitungsschritte, die weit über klassische Methoden hinausgehen. Zu diesen Schritten gehören unter anderem:

• Automatische Saison- und Trendanalyse
• Automatische Wochen- und Monatsprofile
• Erkennung und Korrektur von historischen Ausreißern
• Integration externer Einflussfaktoren
• Intelligente Auswahl der besten Prognosemethode

Dadurch entsteht ein Forecast, der nicht nur die Vergangenheit abbildet, sondern zukünftige Entwicklungen antizipiert. Die Modelle lernen kontinuierlich dazu und verbessern ihre Genauigkeit mit jedem neuen Datensatz.

Ein weiteres neues und intelligentes Feature in der Software für Absatzprognosen und Bestandsmanagement von REMIRA ist das KI-basierte Add-on Initial Order Quantity. Es unterstützt das Produktlebenszyklus-Management und ermöglicht frühzeitige und präzise Verkaufsprognosen für neue Artikel – selbst dann, wenn keinerlei historische Verkaufsdaten vorliegen. Dank Large Language Modell erkennt es ähnliche Produkte im historischen oder bestehenden Sortiment anhand von Produktcharakteristiken wie bspw. Produktname, Größe, Material, Farbe, etc. und leitet daraus realistische Anlaufkurven ab. Für Unternehmen mit häufig wechselnden Kollektionen stellt dies einen enormen Vorteil dar, da dieser Prozess einen hohen Abstimmungsaufwand zwischen verschiedenen Fachabteilungen erfordert.

Konkrete Vorteile der AI-Forecasts KI-Prognose

KI-Prognosen entfalten ihren Nutzen branchenübergreifend in nahezu allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Unternehmen profitieren unter anderem von:

• Weniger Abstimmungsbedarf: Die Prognoseerstellung erfolgt größtenteils automatisiert und datenbasiert, weshalb weniger Zeitaufwand dafür verwendet werden muss, einzelne Prognosewerte manuell zu erzeugen, zusammenzuführen und miteinander abzugleichen.
• Höherer Warenverfügbarkeit: KI-basierte Bestellvorschläge und dynamische Sicherheitsbestände ermöglichen optimale Warenverfügbarkeit
• Effizienterer Produktion: Präzise Bedarfsplanung für Rohstoffe und Komponenten
• Vereinfachter Logistik: Vorausschauendere Kapazitätsplanung für Lager und Transport
• Weniger Aufwand im End-to-End Prozess: Automatisierte Prozesse reduzieren manuelle Tätigkeiten erheblich – weniger Parametrisierungsaufwand für die Berücksichtigung verschiedener Prognosebestandteile, Wochenprofile, Saisoneinflüsse, Aktionsgeschäft, etc.
• Nachhaltigeren Beständen: Durch präzisere Prognosen sinken Überbestände – weniger Sicherheitsbestand, Kapitalbindung und Verschwendung dank besserer Prognosequalität
• Besserer Entscheidungsfindung: Dashboards und Echtzeit-Überwachung machen Engpässe, Risiken und Trends sofort sichtbar

Branchen mit unregelmäßiger oder trendgetriebener Nachfrage können jedoch besonders stark von KI-Prognosen profitieren:

• Automobil & Ersatzteile: Berücksichtigung von Indexen wie Registrierungsquoten von Neufahrzeugen oder Lebenszyklusinformationen von Fahrzeugen könnte die Prognosequalität erheblich unterstützen
• Einzelhandel: In diesem Umfeld hat KI optimale Voraussetzungen, um seine Vorteile zu entfalten. Mit dynamischem Konsumverhalten sowie immer kürzeren Produktlebenszyklen kann Sie dafür sorgen, bessere Warenverfügbarkeiten und ein nachhaltigeres Bestandsmanagement zu gewährleisten.
• Lebensmittel & Getränke: Warenkorbanalysen, Berücksichtigung von MHD-Informationen und Verderbquoten, Kannibalisierungseffekte, Aktionsgeschäfte, Lieferengpass-informationen aus Lieferantenverhandlungen
• Pharma: Berücksichtigung von Lieferantenverträgen von Versicherungen, Kannibalisierungseffekte von Inhaltsstoff-vergleichbaren Produktalternativen

Der Anfang in die KI-Transformation

Wissenschaftliche Studien empfehlen eine klar strukturierte schrittweise Implementierung von KI-Technologie. Wesentliche Erfolgsfaktoren sind dabei:

• Realistische Zielsetzung: Die KI ist nicht das Ziel – sie ist die Grundlage für die nächste Evolutionsstufe.
• Konsistente Daten und zentralisierte IT-Architektur
• Change Management für Akzeptanz neuer Technologie mit den Anwendern
• Schrittweise Einführung und Bewertung der qualitativen (Prozess) und quantitativen Ergebnisse (KPIs)
• Kontinuierliche Optimierung

So wird KI nicht zum Großprojekt, sondern zu einem skalierbaren Erfolgsfaktor.

Warum KI das Bestandsmanagement nachhaltig verändert

KI ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein grundlegender Wandel in der Art, wie Unternehmen planen und entscheiden. Sie macht widerstandsfähiger gegenüber Unsicherheiten und ermöglicht eine Agilität, die in dynamischen Märkten unverzichtbar ist.

REMIRA verfolgt mit den Lösungen und Services auf der REMIRA PLATFORM eine klare Vision: die KI soll zuverlässig, erklärbar und praxisnah sein und gleichzeitig flexibel genug, um mit neuen Anforderungen zu wachsen. Dazu gehören wissenschaftlich fundierte Modelle, ein ausgewogenes Zusammenspiel von Mensch und Maschine sowie eine kontinuierliche Weiterentwicklung durch spezialisierte Expertenteams. Das Ergebnis ist eine Supply-Chain-Planung, die in Echtzeit reagiert, Risiken früh erkennt und Bestände nachhaltig optimiert. Planerinnen und Planer werden hier nicht durch KI ersetzt, sondern gestärkt. Sie gewinnen Zeit für strategische Aufgaben, während die Software operative Entscheidungen vorbereitet und dabei Handlungsalternativen aufzeigt. Unternehmen, die früh auf KI-basierte Prognosen setzen, verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil – heute und in Zukunft.

Sie setzen bereits auf einen bestehenden Planungsprozess in Ihrem ERP-System, möchten aber Ihr Prognose-Potenzial mithilfe von KI prüfen? Wir liefern Ihnen eine kostenfreie Analyse auf Basis Ihrer Daten!