Konsumenten kaufen unterschiedlich – KI prognostiziert zielsicher

Regen und Kälte, Sonnenschein und Hitze – all das beeinflusst unser alltägliches Leben und insbesondere das Konsumverhalten. Denn den Regenschirm kauft man bei Regen und das Grillfleisch bei angekündigtem Sonnenschein zum Wochenende.

So einfach das klingt, es gibt dabei zwei Herausforderungen für den Hersteller bzw. den Handel, wenn es um präzise Absatzprognosen geht: Wie das Wetter wird, kann man kurzfristig nicht wissen. Produktion und Lieferketten müssen länger geplant und Waren produziert werden. Zudem sind sie sehr beliebig, daher planen Hersteller und Handel immer genügend Puffer für ihre Waren ein. Das wiederum ruft bei z.B. Herstellern von Grillfleisch (verderbliche Ware) für ihre Planung und strategische Entwicklung exakte Absatzplanung hervor.

Das wohl am häufigsten genutzte Planungsinstrument in Unternehmen ist die Excel-Tabelle in Kombination mit den eigenen persönlichen Erfahrungswerten bzw. denen langjähriger Mitarbeiter. Doch damit stößt man im agilen und oft unberechenbaren Marktgeschehen schnell an Grenzen. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning ist eine Planung möglich, die sich automatisch und kontinuierlich an Marktveränderungen anpasst, Kannibalisierungseffekte integriert und Produktlebenszyklen erkennt. Das verspricht eine höhere Prognosegüte als klassische statistische Prognosemodelle.

Jedes Unternehmen erstellt für seinen Warenabsatz möglichst genaue Prognosen, der Aufwand dafür ist in der Regel enorm groß. Aber wie gut sind diese Prognosen und reichen diese auch aus? Bei persönlichen Erfahrungswerten stößt man spätestens auf Probleme, wenn die zuständigen Mitarbeiter im Urlaub sind oder im schlechtesten Fall das Unternehmen verlassen.

Algorithmen hingegen werden trainiert, generieren Wissen aus historischen Werten und Daten; sie erkennen automatisch Muster und Zusammenhänge. Wenn ein Unternehmen eine umfangreiche Datenbasis besitzt, ist die Chance umso größer, dass alle Zusammenhänge abgedeckt werden können. Sind diese identifiziert, kann man sie auf neue Daten anwenden, um so Vorhersagen für zukünftige Absätze zu treffen.

KI bzw. Machine Learning kann bei erfolgreicher Implementierung Absatzplanungen optimieren oder sogar nachfrageorientierte Personal- und Materialbedarfsplanung umsetzen, aber auch Produktions-, Lager- und Transportkapazitätsplanung realisieren.

Es gibt also eine Lösung für die oben genannte Herausforderung: den Einsatz von Künstlicher Intelligenz! Nun fehlt es aber leider in vielen Unternehmen noch an internem Fachwissen in diesem Spezialgebiet, so dass eine Implementierung dieser Technologie externe Unterstützung benötigt.

Fragestellungen wie: Kaufen wireine Standardsoftware oder lassen wir uns eine Lösung für unsere individuellen Bedürfnisse programmieren? Und wie hoch ist die Investition? Die Wahl der richtigen Lösung erscheint zunächst komplex. Mit einem KI-Potenzialworkshop erleichtern Sie sich das Identifizieren von Anwendungsszenarien mit hohem KI-Potenzial und dies bei zunächst geringer Investition!