Was ist KI-Nachfrageprognose?

KI-Tools und andere technische Möglichkeiten (einschließlich Algorithmen für maschinelles Lernen, vorausschauende Analysen und Automatisierung) können dazu beitragen, die Genauigkeit und Effektivität von Prognosen zu verbessern. Mithilfe von KI-gestützter Nachfrageprognose können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, das Lieferkettenmanagement verbessern oder Entscheidungen über Produktion, Preisgestaltung und strategische Planung treffen.

Dieser Ansatz der Bedarfsplanung geht über die traditionellen Prognosemethoden hinaus, indem er umfangreiche Datensätze und fortschrittlichere Analysen nutzt, um sich an die veränderten Marktbedingungen und das Verbraucherverhalten anzupassen. Er ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Störungen zu reagieren, Fehlbestände zu minimieren, überschüssige Bestände zu reduzieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Die Nachfrageprognose sagt die Kundennachfrage auf der Grundlage von Datenanalysen und Mustern voraus. Unternehmen verlassen sich darauf, um die künftige Nachfrage zu antizipieren, damit sie Produktverfügbarkeit, Beschaffung und Vertrieb auf die Markttrends abstimmen können.

Ohne genaue Nachfrageprognosen riskieren Unternehmen eine Überbevorratung (was Kapital in überschüssigen Beständen bindet) oder eine Unterbevorratung (was zu Umsatzeinbußen aufgrund von Fehlmengen führen kann). Genaue Nachfragevorhersagen können die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie sicherstellen, dass die gewünschten Produkte zum gewünschten Zeitpunkt und am gewünschten Ort verfügbar sind.

Herkömmliche Prognosemethoden, die sich auf grundlegende Datenanalysen stützen, können bei unerwarteten Marktverschiebungen oder -störungen Probleme bereiten. Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, Probleme im Zusammenhang mit neuen Produkten zu lösen, für die es noch keine Verkaufshistorie gibt, auf die man zurückgreifen könnte. Durch die Einbeziehung von KI-Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen eine größere Bandbreite an Datenquellen nutzen, darunter Echtzeitdaten von Geräten aus dem Internet der Dinge (IoT), soziale Medien, Wirtschaftsindikatoren und Wettervorhersagen.

KI-gestützte Lösungen für die Nachfrageprognose sind oft schneller und effizienter. So konnte die Idaho Forest Group durch KI-gestützte Verbesserungen die Prognosezeit von mehr als 80 Stunden auf unter 15 Stunden reduzieren. Lösungen und Funktionen der künstlichen Intelligenz zeichnen sich auch dadurch aus, dass sie die Prognosegenauigkeit insgesamt verbessern. Eine Studie zeigte, dass KI dazu beitrug, Prognosefehler um bis zu 50 % zu reduzieren.¹ Außerdem sind KI-Lösungen skalierbar, sodass sie sich an den wachsenden Geschäftsbedarf anpassen lassen.

Künstliche Intelligenz kann die Nachfrageprognose und datengestützte Entscheidungen in vielerlei Hinsicht unterstützen. KI ermöglicht es Unternehmen, weitere Datenquellen einzubeziehen, subtile Trends zu erkennen und sich schnell an veränderte Bedingungen anzupassen. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsmöglichkeiten von KI:

KI setzt fortschrittliche Modelle wie neuronale Netze und Deep Learning ein, um komplexe, nichtlineare Faktoren der Nachfrage zu erfassen. Diese Modelle sind nützlich, wenn nur wenige historische Daten vorliegen, z. B. bei der Einführung eines neuen Produkts oder dem Eintritt in einen unbekannten Markt. Diese Fähigkeit, „das Unvorhersehbare vorherzusagen“, unterscheidet KI von traditionellen Prognosemethoden, die ohne lange Datenhistorien in der Regel scheitern.

Herkömmliche Prognosemethoden konzentrieren sich in der Regel auf historische Verkaufsdaten, Bestandsaufzeichnungen und vielleicht einige wenige Wirtschaftsindikatoren. KI erweitert diesen Bereich dramatisch. Sie kann externe Daten aus einer Vielzahl von strukturierten und unstrukturierten Quellen aufnehmen und vereinheitlichen: Transaktionshistorien, Daten zur Kundentreue, Website-Traffic, Produktrezensionen, Social-Media-Unterhaltungen, Wetterberichte, Lieferverzögerungen und sogar geopolitische Entwicklungen.

Indem sie all diese Faktoren miteinander verbindet, schafft KI ein umfassenderes Bild der Kräfte, die Nachfragemuster prägen.

Im Gegensatz zu statischen Statistikmodellen lernen KI-gesteuerte Prognosesysteme dynamisch, d. h. sie arbeiten iterativ und verbessern sich kontinuierlich. Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen Beziehungen innerhalb der Daten, die für herkömmliche Prognosemethoden zu komplex oder nichtlinear sind, um sie zu erfassen.

Sie könnten zum Beispiel herausfinden, dass eine winzige Veränderung der Online-Stimmung in Kombination mit einem ungewöhnlichen Wettermuster zuverlässig einen Anstieg in bestimmten Produktkategorien vorhersagt. Im Laufe der Zeit verbessern sich die Modelle durch kontinuierliches Feedback und aktualisieren sich, wenn neue Daten einfließen.

Die vorausschauende Analyse mittels KI geht weit über eine lineare Trendprognose hinaus. Diese Modelle berücksichtigen saisonale Schwankungen, Aktivitäten von Wettbewerbern, Preisänderungen und Marketingkampagnen, aber auch weniger offensichtliche Faktoren wie wirtschaftliche Unsicherheit oder Schwankungen in der Lieferkette. Dies hilft Unternehmen, von der reaktiven Planung („Was ist letztes Jahr passiert?“) zur proaktiven Entscheidungsfindung („Was wird wahrscheinlich als nächstes passieren - und warum?“) überzugehen.

Bei herkömmlichen Ansätzen zur Bedarfsplanung gibt es eine Verzögerung zwischen der Datenerfassung und der Entscheidungsfindung. KI kann diese Verzögerung verkürzen. Durch die Verarbeitung von Informationen in Echtzeit können Unternehmen plötzliche Nachfrageschwankungen erkennen und sofort darauf reagieren – sei es durch die Anpassung von Werbestrategien, die Neuzuweisung von Inventar oder die Umleitung der Logistik. Diese Art von Agilität ist in schnelllebigen Märkten wie Mode, Elektronik und E-Commerce von großem Wert.

Die KI-gestützte Nachfrageprognose bietet zahlreiche Vorteile, darunter:

Eine verbesserte Prognosegenauigkeit reduziert das Risiko von Überbeständen oder Fehlbeständen. Dank der höheren Genauigkeit erhalten Unternehmen verwertbare Erkenntnisse, die die strategische Planung und datengesteuerte Entscheidungen besser unterstützen.

KI-Systeme passen sich schnell an Marktveränderungen und Störungen an, was Unternehmen dabei helfen kann, wettbewerbsfähig zu bleiben und effektiv auf die sich ändernde Nachfrage zu reagieren.

Durch die Minimierung überschüssiger Bestände und die Optimierung der Ressourcenzuweisung senkt KI die Betriebskosten und verbessert die finanzielle Effizienz insgesamt.

Die Verfügbarkeit von Produkten zum gewünschten Zeitpunkt führt zu einem besseren Kundenerlebnis und stärkt die Kundenbindung.

KI deckt Muster und Trends auf und versetzt Unternehmen in die Lage, fundierte, strategische Entscheidungen auf der Grundlage umsetzbarer Erkenntnisse zu treffen.

KI rationalisiert Lieferketten- und Inventarprozesse, automatisiert sich wiederholende Aufgaben und spart Zeit und Arbeitsaufwand.

Trotz ihres Potenzials ist die KI-basierte Nachfrageprognose nicht ohne Herausforderungen.

Ungenaue oder unvollständige historische Verkaufsdaten können selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle unterminieren. Auch die Abhängigkeit von externen Daten (wie z. B. der Stimmung in sozialen Medien) kann zu Komplikationen führen, wenn die Datenquellen unzuverlässig oder verzerrt sind.

Die Einführung von KI-Lösungen und deren Integration in bestehende Geschäftsbereiche kann komplex sein oder erhebliche Investitionen in Technologie und Fachwissen erfordern.

Unternehmen, die KI einsetzen, müssen sich mit der Frage auseinandersetzen, wie sie den Datenschutz und die Datensicherheit schützen und die Einhaltung der sich entwickelnden Datenschutzbestimmungen gewährleisten können.

Trotz dieser Herausforderungen gehen die Fortschritte in der KI-Technologie viele dieser Einschränkungen an und machen KI-basierte Nachfrageprognosen zunehmend zugänglich und zuverlässig.

Etwa 88 % der Führungskräfte im Einzelhandel geben an, dass die Nachfrageprognose ein wesentlicher Bereich für Verbesserungen durch KI ist. Einzelhändler nutzen KI-Prognosetools, um die Kundennachfrage vorherzusagen, das Inventar zu optimieren und Marketingkampagnen zu planen. Walmart hat beispielsweise die KI-gestützte Bedarfsermittlung eingeführt, um das Wetter, lokale Ereignisse und Einkaufstrends der Kunden zu analysieren und so die Prognosegenauigkeit zu verbessern.² KI-Algorithmen haben großen Einzelhändlern auch bei der Integration von Echtzeitdaten aus Online- und Filialverkäufen geholfen, um den Bestand dynamisch anzupassen.

Energieversorger nutzen KI-Systeme zur Vorhersage des Strom- und Brennstoffbedarfs und berücksichtigen dabei die Marktdynamik, Wettermuster und das Verbraucherverhalten. Diese Prognosen helfen dabei, Angebot und Nachfrage auszugleichen, Ausfälle zu vermeiden und für Spitzenverbrauchszeiten zu planen.

Restaurants und Lebensmittelhersteller verlassen sich auf KI-Modelle, um die saisonale Nachfrage vorherzusagen und eine Überbevorratung von verderblichen Produkten zu vermeiden. Fast-Food-Ketten und Lebensmitteleinzelhändler haben KI-Prognosen eingesetzt, um Nachfrageverschiebungen zu modellieren, die mit Sportereignissen, Feiertagen und sogar mit Food-Trends in den sozialen Medien zusammenhängen.³

Krankenhäuser und Pharmaunternehmen nutzen KI zur Vorhersage des Bedarfs an medizinischen Gütern, um bei Notfällen oder saisonalen Schwankungen einen ausreichenden Vorrat sicherzustellen. Während der COVID-19-Pandemie halfen Plattformen für vorausschauende Analysen bei der Vorhersage des Bedarfs an persönlicher Schutzausrüstung (PSA) und bei der Verteilung von Impfstoffen, wodurch Engpässe in kritischen Bereichen verringert werden konnten. Darüber hinaus unterstützten sie die Gesundheitsbehörden bei der besseren Kommunikation mit der Öffentlichkeit.

Hersteller nutzen KI-gestützte Prognosen, um ihre Produktionspläne auf die künftige Nachfrage abzustimmen, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. So konnte der Verpackungshersteller Novolex mithilfe von KI überschüssiges Inventar um 16 % reduzieren und die Planungszyklen von Wochen auf nur Tage verkürzen. Durch die Integration von historischen Verkaufsdaten, Lieferkettendaten und externen Marktindikatoren können Hersteller proaktiv auf Veränderungen der Nachfrage reagieren, anstatt erst nach Störungen zu reagieren.

KI-Prognosemodelle verhelfen den Stakeholdern der Lieferkette zu einem besseren Umgang mit Unterbrechungen, indem sie in Echtzeit Einblicke in die Nachfrage, das Angebot und die allgemeinen Marktbedingungen geben. So können die Verantwortlichen in der Lieferkette das Serviceniveau auch dann aufrechterhalten, wenn externe Faktoren wie Hafenverzögerungen oder Lieferengpässe den Zeitplan durcheinander bringen.

Fluggesellschaften und Hotels nutzen KI-basierte Prognosen, um Preisstrategien zu optimieren, Personal zu steuern und Ressourcen zuzuweisen. Hotelgruppen nutzen beispielsweise KI-Tools, um die Verfügbarkeit von Zimmern und die Preisgestaltung auf Nachfragespitzen während großer Konferenzen oder der Tourismussaison abzustimmen und so die Auslastung und den Umsatz zu steigern.

KI ist ein notwendiger Bestandteil der Prozesse zur Bedarfsplanung für Unternehmen, die den Marktveränderungen voraus sein und mit der Konkurrenz mithalten wollen. Eine IBM-Umfrage ergab, dass 90 % der Führungskräfte erwarten, dass die Arbeitsabläufe in der Lieferkette bis 2026 durch KI-Assistenten und Automatisierung unterstützt werden.

Um die KI-gestützte Nachfrageprognose erfolgreich zu implementieren, sollten Unternehmen Folgendes tun:

1. Bewertung der Geschäftsanforderungen: Definieren Sie Ziele und identifizieren Sie spezifische Ziele oder Herausforderungen, die mit KI-Lösungen bewältigt werden können.
2. Auswahl der richtigen Anbieter: Wählen Sie KI-Tools und -Anbieter aus, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.
3. Verwendung hochwertiger Daten: Investieren Sie in leistungsfähige Datenerfassungs- und Bereinigungsprozesse, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern.
4. Einbeziehung von Stakeholdern: Informieren Sie alle Beteiligten über die Vorteile von KI-Systemen und wie sie genutzt werden können. Darüber hinaus sollten Sie Praktiken zum Datenschutz, zur Fairness und zur Reduzierung von Verzerrungen festlegen, um so eine gute Governance zu gewährleisten.
5. Überwachung und Optimierung im Laufe der Zeit: Bewerten und verfeinern Sie KI-Modelle kontinuierlich, um sie an die sich verändernden Marktbedingungen anzupassen.