KI-Anwendungen · Einzelhandel und Distribution
Bestandsoptimierung mit einem Bedarfsprognosemodell
Für einen Händler mit mehreren Lagern haben wir ein Modell entwickelt, das aus der Absatzhistorie wöchentliche Bedarfsprognosen erstellt und Bestellungen vorschlägt.
Das Problem
Bestandsentscheidungen beruhten auf Erfahrung und Excel-Tabellen. Bei manchen Produkten kam es zu Fehlbeständen, bei anderen band Überbestand Liquidität.
LösungUnser Lösungsansatz
Wir haben ein Prognosemodell aufgebaut, das historische Verkäufe, Saisonalität, Aktionen und Preise kombiniert. Es sagt den wöchentlichen Bedarf je Produkt und Lager voraus, gleicht ihn mit dem Bestand im ERP ab und erzeugt Bestellvorschläge. Ein Dashboard macht Prognosegenauigkeit und Abweichungen leicht nachvollziehbar.
Ergebnisse
Gemessene Verbesserungen
Prozess
Wie verlief das Projekt?
- 01
Datenexploration
Absatz- und Bestandsdaten wurden bereinigt und zusammengeführt.
- 02
Modellentwicklung
Verschiedene Methoden wurden verglichen und das beste Modell ausgewählt.
- 03
Integration
Die Prognosen wurden an ERP und Dashboard angebunden.
- 04
Monitoring
Genauigkeitsüberwachung und regelmäßiges Nachtraining wurden eingeplant.
Bilder
Einblicke in das Projekt
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Über dieses Projekt
Welches Problem hat dieses Projekt gelöst?
Bestandsentscheidungen beruhten auf Erfahrung und Excel-Tabellen. Bei manchen Produkten kam es zu Fehlbeständen, bei anderen band Überbestand Liquidität. Für einen Händler mit mehreren Lagern haben wir ein Modell entwickelt, das aus der Absatzhistorie wöchentliche Bedarfsprognosen erstellt und Bestellungen vorschlägt.
Welche Technologien und Methoden wurden im Projekt eingesetzt?
Im Projekt wurden Technologien und Methoden wie Python, Zeitreihenmodelle, ERP-Integration, Data Warehouse, Web-Dashboard eingesetzt. Die Auswahl richtete sich nach den Anforderungen des Projekts und den vorhandenen Systemen.
Wie lange dauerte das Projekt und was waren die Ergebnisse?
Das Projekt dauerte etwa 3 Monate. Wichtigste Ergebnisse: Anzahl der Fehlbestände: −%27; Wert der Ladenhüter: −%18; Prognosegenauigkeit (Beispiel): %84. Die Ergebnisse werden durch den Vergleich der Kennzahlen vor und nach dem Projekt gemessen.
Wie viele Daten braucht man für den Start eines KI-Projekts?
Die benötigte Datenmenge hängt vom Problem ab. Im ersten Gespräch prüfen wir die vorhandenen Daten und klären gemeinsam Machbarkeit und zusätzlichen Datenbedarf.
Kann die KI-Lösung an unsere bestehenden Systeme angebunden werden?
Ja. Die von uns entwickelten Modelle binden wir per API in Ihre ERP-, Web- und Mobilanwendungen ein.
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