Machine Learning und AI im Lieferkettenmanagement
AI erobert immer mehr Branchen auf der ganzen Welt, und der Einzelhandel ist keine Ausnahme. Das Marktforschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass 70 % der Unternehmen bis 2025 KI-Architekturen implementiert haben werden. Künstliche Intelligenz bzw. AI ist ein wichtiges Werkzeug, das im Einzelhandel eingesetzt werden kann. Sie hilft bei der Optimierung von Prozessen, der Vermeidung von Fehlern, die ein Mensch machen könnte, und der Vorwegnahme künftiger Chancen und Herausforderungen. Sie erleichtert den Erfolg eines Unternehmens. In diesem Artikel geht es darum, wie KI die Nachfrageprognose in der Lieferkette verändern wird. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz das Wachstum von Unternehmen unterstützen.
Was ist eine Bedarfsprognose im Lieferkettenmanagement?
In den letzten Jahren ist das Management der Lieferkette sehr viel schwieriger geworden. Längere und zunehmend vernetzte Warenströme spiegeln die wachsende Komplexität der Produktportfolios wider. Probleme mit der Marktstabilität, die durch die COVID-19-Pandemie und den Krieg in der Ukraine deutlich wurden, haben den Bedarf an Agilität und Flexibilität erhöht. Die zunehmende Aufmerksamkeit für die Umweltauswirkungen von Lieferketten wiederum führt zu einer Regionalisierung und Optimierung der Warenströme. Infolgedessen haben Unternehmen und Interessengruppen begonnen, sich stärker auf die Widerstandsfähigkeit von Lieferketten in einem sich noch schneller verändernden Markt zu konzentrieren.
Bei all dem ist es wichtig, sich bei der Entwicklung von Bedarfsprognosen an die Grundlagen zu erinnern. Die für diese Aufgabe erforderlichen Fähigkeiten umfassen viele bewegliche Teile. Die Planung der Versorgungskette – Nachfrageprognose – ist eine Form der Angebotsplanung, die dazu dient, den Preis für ein Produkt zu bestimmen. Sie konzentriert sich auch auf die Wettbewerbsanalyse, indem sie Lieferanten analysiert und nach Mustern sucht, um die künftige Leistung in einer Branche vorherzusagen. Da die Volatilität von Angebot und Nachfrage zunimmt, muss die Nachfrageprognose der Unsicherheit Rechnung tragen und sich gleichzeitig auf das Ziel der Kundenbetreuung konzentrieren.
Warum sind Prognosen in der Lieferkette wichtig?
Prognosen sind ein entscheidendes Element des Lieferantenmanagements, das dazu beiträgt, Aufträge schnell zu erfüllen, die Kosten für den Lagerbestand zu minimieren und Preisänderungen zu planen. Wir können mehrere Schlüsselelemente hervorheben, die erklären, warum die Bedarfsprognose ein so wichtiger Bestandteil der Lieferkette ist:
- Planungs- und Terminierungsprozesse. Der Planungsprozess wird durch Prognosen wesentlich präziser. Durch die Berücksichtigung der vergangenen und aktuellen Produktnachfrage wird die Lieferkette auf einem angemessenen, möglichst rentablen Niveau gehalten.
- Saisonale Veränderungen der Nachfrage. Sie sind gleichermaßen wichtig und profitieren in hohem Maße von Nachfrageprognosen. Mit zuverlässigen Daten, die die Prognosen stützen, gibt es keinen Raum für Vermutungen.
- Vorhersage der Produktnachfrage auch in sehr spezifischen Situationen. Zwar kann kein Unternehmen die Zukunft mit absoluter Genauigkeit vorhersagen, aber wenn man sich auf Muster verlässt und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage vergangener und aktueller Daten trifft, kommt man diesem Ziel sehr nah.
- Rationalisierung des Versands einer bestimmten Anzahl von Produkten ohne Ausfallzeiten in der Versandstraße, ohne das Risiko, dass Bestellungen nicht rechtzeitig beim Kunden ankommen. Die Vorhersage in der Lieferkette in der Versandphase ermöglicht es, die Anzahl der Mitarbeiter, die die Waren verpacken, entsprechend anzupassen. So wird verhindert, dass es zu Engpässen bei den Arbeitskräften kommt, die für das Verpacken einer großen Anzahl von Sendungen erforderlich sind, oder dass zu viele Arbeitskräfte beschäftigt werden, die im Moment nicht gebraucht werden. Prognosen vermeiden hohe Arbeitskosten.
- Preisvorhersage. Die Preisprognose in der Phase der Nachfrageprognose ermöglicht es, die Auswirkungen von Preisänderungen auf einen bestimmten Bereich der Lieferkette vorherzusagen und entsprechend zu berücksichtigen.
- Die Vorwegnahme der Kundennachfrage führt dazu, dass Aufträge mit kurzen Vorlaufzeiten rechtzeitig geliefert werden. Sie trägt auch dazu bei, das Vertrauen zwischen dem Kunden und dem Anbieter zu stärken und das Gesamtimage der Marke und die positiven Erfahrungen des Endverbrauchers zu verbessern.
Diese Möglichkeiten führen wiederum zu einer Verringerung und Begrenzung der Lagerbestände. Sicherheitsüberschüsse dienen zu Absicherung, wenn die Nachfrage nach einem Produkt steigt. Dank der Prognosen wird diese zusätzliche Ressource jedoch nicht benötigt.
Die Just-in-Time-Bedarfsprognose ermöglicht es, dass die Produkte so kurz wie möglich im Lager verbleiben, wodurch weniger Geld verschwendet wird, als wenn die Artikel über einen längeren Zeitraum im Lager verbleiben würden. Dadurch wird Platz im Lager frei, es wird Zeit gespart, und durch die Minimierung der Lagerkosten wird der Endpreis des Produkts beeinflusst. Der Preis wird für den Kunden attraktiver als der von der Konkurrenz angebotene Preis.
Artificial Intelligence ist der Motor des Supply Chain Management
Das Lieferkettenmanagement ist ein komplexer Prozess, der viele verschiedene Aufgaben umfasst. Die Vorhersage der Nachfrage nach Produkten ist eine der wichtigsten. Die Nachfrageprognose hilft den Unternehmen, ihre Produktions- und Marketingaktivitäten zu planen, ihre Lagerbestände anzupassen und auf Veränderungen am Markt zu reagieren.
In den letzten Jahren wurde künstliche Intelligenz für die Vorhersage der Nachfrage in Lieferketten eingesetzt. KI-gesteuerte Systeme für das Lieferkettenmanagement sind in der Lage, die Nachfrage genauer zu prognostizieren, als es Menschen in der Vergangenheit tun konnten. Dies wird die Dynamik in diesem Bereich verändern und kann zur Schaffung neuer Arbeitsplätze führen. Bevor der Warenbestand zur Neige geht, kann über ein spezielles System rechtzeitig eine neue Lieferung bestellt werden, wodurch das Inventar in einem intelligenten Einzelhandelsunternehmen in Echtzeit automatisiert und integriert wird.
Amazon, einer der weltweiten Einzelhandelsriesen, nutzt bereits KI, um seine Lieferkette besser zu steuern. Durch den kostenlosen Versand und die Zustellung am nächsten Tag hat das Unternehmen den E-Commerce bereits verändert. Derzeit arbeitet Amazon an einem System, das KI und maschinelles Lernen (ML) einsetzt, um Lager- und Drohnenlieferprozesse zu automatisieren.
AI wird die Nachfrageprognose in der Lieferkette verändern
In der Tat verändert AI die Lieferkette. Wir wissen bereits, dass AI-basierte Lösungen für das Lieferkettenmanagement Unternehmen bei der Lösung ihrer Probleme wirksam unterstützen. Von der Beschaffung bis zum Vertrieb kann eine integrierte End-to-End-Strategie die Fähigkeiten und Beschränkungen aller Unternehmensabteilungen berücksichtigen. Die Fähigkeit der AI, riesige Datenmengen zu analysieren, Zusammenhänge zu verstehen, Einblicke in Prozesse zu geben und bessere Entscheidungen zu treffen, macht sie zu einem bahnbrechenden Werkzeug.
Als Technologie, die in der Lage ist, sich selbst zu verbessern, ist AI zu einem Zeichen der Modernität und vor allem der Entwicklung geworden, die zu einer Steigerung der Produktivität und folglich der Effizienz der im Einzelhandel durchgeführten Prozesse führt.
Die Zukunft des Einzelhandels liegt in der AI-Technologie. Die Anwendung von AI und auf maschinellem Lernen basierenden Lösungen in Geschäften hilft Einzelhändlern, Daten in leistungsstarke neue Erkenntnisse zu verwandeln.
Sie führen zu einem besseren Einkaufserlebnis für die Kunden durch optimiertes Einkaufen, zeitnahe Verfügbarkeit von Produkten, hochgradig personalisierte Erlebnisse und eine verbesserte Ladengestaltung. Ebenso profitieren Einzelhändler von genaueren Prognosen, effizienteren Lagerbeständen, weniger Abfall, niedrigeren Kosten und einem insgesamt intelligenteren Geschäft. KI bietet die Möglichkeit einer rationalen und datengesteuerten Verwaltung der Lagerbestände.
Viele Unternehmen wollen heute AI nutzen, um schnellere und präzisere Lösungen für ihre Tätigkeiten bereitzustellen. Die optimale Nutzung dieser Lösungen ist jedoch nicht nur eine Frage der Technologie; Unternehmen müssen organisatorische Maßnahmen ergreifen, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.
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