Das Potenzial von KI in der Nachfrageprognose

Technologische Fortschritte haben den Weg für neue Tools im Supply Chain Management geebnet. Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den leistungsfähigsten. Ein vielversprechendes Anwendungsgebiet der KI, die bereits in zahlreichen Supply Chains integriert ist, aber noch erhebliches Verbesserungspotenzial bietet, ist die Nachfrageprognose.

Solche Prognosen ermöglichen es Supply-Chain-Verantwortlichen, Veränderungen in der Verbrauchernachfrage vorherzusehen und sich darauf vorzubereiten. Mit genauen Vorhersagen können Unternehmen ihr Bestandsmanagement optimieren, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.

KI verbessert die Nachfrageprognose, indem sie Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzt, um riesige Datenmengen effizienter zu analysieren als Menschen es können. Diese Technologie deckt Muster, Korrelationen und Erkenntnisse auf, die sonst möglicherweise übersehen würden. Mit KI können Menschen verschiedene potenzielle Nachfragetreiber auswerten, einschließlich subtiler Faktoren, deren Berücksichtigung für Menschen zu arbeitsintensiv wäre.

Die Fähigkeiten der KI gehen über traditionelle statische Modelle hinaus und erzeugen stetige Verbesserungen in der Qualität der Nachfrageprognose. KI kann ihre Prognosemodelle auf Basis von Echtzeitereignissen wie Marktschwankungen, sich ändernden Kundenanforderungen und Störungen in der Supply Chain anpassen. Während traditionelle Modelle unter solchen Bedingungen versagen könnten, lernen KI-gesteuerte Algorithmen aus vergangenen Daten und Ereignissen, um Prognosen zu korrigieren.

Diese Algorithmen können zudem aktuelle Daten nutzen, um sich an Nachfrageveränderungen anzupassen – ein Prozess, der als Online Learning bekannt ist. Mit diesem Ansatz wertet die KI kontinuierlich eingehende Daten aus, was es ihr ermöglicht, schnell zu lernen, Modelle anzupassen und Entscheidungen zu treffen.

Beispielsweise hat 4flow einem B2C-Unternehmen geholfen, seinen Umsatz um 11 % zu steigern, indem KI-gestützte Algorithmen zur Nachfrageprognose für Kostensenkungen implementiert wurden. Die verbesserte Bedarfsvorhersage ermöglichte es dem Unternehmen, eine intelligente Lagerhaltungsstrategie einzuführen. Dieses Beispiel verdeutlicht den erheblichen Einfluss, den KI auf die Nachfrageprognose und die gesamte betriebliche Effizienz haben kann.

Um KI in der Nachfrageprognose einzusetzen, sollten Unternehmen klare Ziele definieren und eine für die KI gut geeignete Aufgabe identifizieren. KI zeichnet sich sowohl bei repetitiven Aufgaben als auch bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen aus, wie es bei Nachfrageprognosen der Fall ist. Derzeit ist sie noch nicht für komplexe Aufgaben wie langfristige Entscheidungsfindungen geeignet. Nach der Definition einer Aufgabe sollte ein Team aus Experten und Data Scientists zusammengestellt werden, das die Implementierung und Wartung von KI-Lösungen übernimmt.

Herausforderungen hinsichtlich der Datenqualität sind eine häufige Hürde bei der Implementierung von KI. Denn hochwertige Daten sind unerlässlich, und Unternehmen möchten möglicherweise Datenquellen als digitale Zwillinge nutzen, um die KI-Leistung zu verbessern. Unternehmen, die bei diesen Schritten Unterstützung benötigen, können für eine erfolgreiche Implementierung von der Expertise von Dienstleistern profitieren.