Was ist KI-Bestandsmanagement?

7. November 2024

Autoren

Julie Rogers

Writer

Alexandra Jonker

Editorial Content Lead

Was ist KI-Bestandsmanagement?

KI-Bestandsmanagement ist die Praxis, Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) einzusetzen, um den Prozess des Bestandsmanagements zu optimieren und zu automatisieren.

Bestandsmanagement ist der Prozess der Überwachung und Kontrolle des Bestands eines Unternehmens. Es hilft sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.

KI verbessert das traditionelle Bestandsmanagement durch die Anwendung von Datenanalyse, maschinellem Lernen (ML) und vorausschauender Analyse. Durch diese Prozesse kann KI viele traditionelle Aufgaben des Bestandsmanagements optimieren, darunter Nachfrageprognosen, Lieferantenmanagement und Bestandsauffüllung

Eine Kernkomponente des Bestandsmanagements ist die Bestandsoptimierung. Diese Strategie hilft Unternehmen, die richtige Anzahl von Waren bereitzustellen, um die Kundennachfrage zu befriedigen und gleichzeitig die Lagerkosten zu minimieren und die Rentabilität zu maximieren. KI kann bei der Bestandsoptimierung eine wichtige Rolle spielen, indem sie die Effizienz, die Prognosen und die Entscheidungsfindung verbessert.

Zu den Vorteilen des KI-basierten Bestandsmanagements gehören eine höhere Genauigkeit, Kosteneinsparungen und eine verbesserte Kundenzufriedenheit. Diese Vorteile machen es zu einem wichtigen Bestandteil moderner Lieferkettenstrategien.

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Anwendungsfall für KI im Bestandsmanagement

Zu den Anwendungsfällen für KI im Bestandsmanagement gehören:

  • Bedarfsprognosen
  • Überblick über Daten in Echtzeit
  • Anomalieerkennung
  • Lieferantenverwaltung
  • Szenariosimulation
  • Automatische Bestandsauffüllung
  • Lagerbetrieb

Bedarfsprognosen

KI hilft Unternehmen, dynamisch auf Marktschwankungen zu reagieren. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Nachfragemuster gewinnen. Diese Erkenntnisse führen zu präziseren Bestandsprognosen und der Möglichkeit, die Lagerbestände in Echtzeit anzupassen.

Dieser Prozess der Vorhersage zukünftiger Verbrauchernachfragemuster für Produkte oder Dienstleistungen über einen bestimmten Zeitraum wird auch als Nachfrageprognose bezeichnet. Der Einsatz von KI für die Nachfrageprognose kann für ein effektives und effizientes Bestandsmanagement von entscheidender Bedeutung sein. Genaue Nachfrageprognosen minimieren das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen, verbessern die Kundenzufriedenheit und senken die Kosten.

Überblick über Daten in Echtzeit

Neben dem Internet der Dinge (IoT) kann KI dazu beitragen, die Transparenz von Lagerorten und -bedingungen in Echtzeit über die gesamte Lieferkette hinweg zu verbessern. IoT-Netzwerke bestehen aus physischen Objekten (z. B. Inventargegenständen), in die Sensoren, Software und Netzwerkkonnektivität integriert sind, sodass sie große Datenmengen erfassen und weitergeben können. KI kann dabei helfen, diese große Datenmenge zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenintegrationsplattformen können die Integration von IoT-Daten in Bestandsverwaltungssysteme erleichtern und es Unternehmen ermöglichen, Lagerbestände und Lieferkettenbedingungen kontinuierlich zu überwachen.

Anomalieerkennung

KI kann dabei helfen, Unregelmäßigkeiten bei Bestand oder Verkaufsmustern zu erkennen. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datensätze verarbeiten, um Sonderfälle zu erkennen. Diese Anomalien können auf Probleme wie Diebstahl, Fehler, Unterbrechungen oder zukünftige Nachfrageschwankungen hinweisen. Diese Erkennungsfunktion ermöglicht es Unternehmen, schnell auf potenzielle Probleme zu reagieren und so die Bestandsintegrität und betriebliche Effizienz aufrechtzuerhalten.

Lieferantenverwaltung

KI-Datenanalysetools können bei der Analyse von Leistungskennzahlen von Lieferanten helfen. Diese Tools ermöglichen eine effiziente Bewertung von Faktoren wie Lieferzeiten, Qualität und Preisgestaltung. Durch die Nutzung von KI-gestützten Erkenntnissen können Unternehmen die zuverlässigsten und kostengünstigsten Partner auswählen, bessere Konditionen aushandeln und stärkere Lieferantenbeziehungen aufbauen.

Szenariosimulation

KI-gestützte Szenariosimulationen ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Marktszenarien zu modellieren und die Auswirkungen verschiedener Variablen auf die Lagerbestände zu testen. Diese Funktionen helfen Unternehmen, sich auf Nachfrageschwankungen vorzubereiten und ermöglicht es ihnen, agile Bestandsstrategien zu entwickeln, die sich schnell an veränderte Bedingungen anpassen können.

Automatische Bestandsauffüllung

Die automatische Bestandsauffüllung nutzt KI, um die Lagerbestände in Echtzeit zu überwachen und automatisch Bestellungen auszulösen, wenn der Lagerbestand unter einen festgelegten Schwellenwert fällt. Dieses Logistiksystem optimiert den Nachschubprozess, indem es das Risiko von Unter- und Überbeständen reduziert und so dazu beiträgt, dass Produkte bei Bedarf verfügbar sind, ohne dass übermäßige Lagerhaltungskosten anfallen.

Lagerbetrieb

KI-Tools können Echtzeitdaten nutzen, um Lagerabläufe zu optimieren, einschließlich Layoutgestaltung und Fulfillment-Prozesse. KI-Algorithmen analysieren Daten zu Produktgrößen, Nachfragetrends und Umschlagshäufigkeiten, um die effizientesten Lagerkonfigurationen zu empfehlen. Dies kann dazu beitragen, Workflows zu optimieren, Vorlaufzeiten zu verkürzen und Betriebskosten zu senken, wodurch die Gesamtfunktionalität und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

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Welche Vorteile bietet KI im Bestandsmanagement?

Bei Verwendung im Bestandsmanagement besteht die Aufgabe von KI darin, die betriebliche Effizienz und Entscheidungsfindung erheblich zu verbessern. Zu den weiteren Vorteilen gehören:

  • Verbesserte Genauigkeit
  • Kosteneinsparungen
  • Mehr Effizienz
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit
  • Skalierbarkeit
  • Fundierte Entscheidungsfindung

Verbesserte Genauigkeit

Fortschrittliche Algorithmen eignen sich hervorragend für die Analyse großer Datensätze, um präzise Bedarfsprognosen zu erstellen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlbeständen oder Überbeständen aufgrund menschlicher Fehler zu reduzieren.

Kosteneinsparungen

KI kann Lagerbestände optimieren und Überbestände minimieren und so Unternehmen dabei unterstützen, Ineffizienzen in der Lieferkette zu beheben, um Transportkosten, Lagerkosten und Verschwendung zu reduzieren.

Mehr Effizienz

Die Automatisierung von Routineaufgaben, wie z. B. der Bestandsverfolgung und der Nachbestellprozesse, spart Zeit und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren.

Verbesserte Kundenzufriedenheit

KI-Lösungen für das Bestandsmanagement stellen sicher, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit verfügbar sind, und steigern so die Kundenzufriedenheit.

Skalierbarkeit

KI-Systeme können sich an wachsende Lagerbestände und sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen, was Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre Abläufe zu skalieren, ohne an Effizienz zu verlieren.

Fundierte Entscheidungsfindung

KI-Systeme können sich an wachsende Lagerbestände und sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen, was Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre Abläufe zu skalieren, ohne an Effizienz zu verlieren.

Welche Herausforderungen sind mit dem KI-Bestandsmanagement verbunden?

KI im Bestandsmanagement bietet zwar zahlreiche Vorteile, kann aber auch mit Herausforderungen verbunden sein. Zu den Hindernissen gehören Datenprobleme, Widerstand gegen Veränderungen, Kosten und Sicherheitsbedenken.

Datenprobleme: KI ist auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Wenn die Daten ungenau, veraltet oder unvollständig sind, kann dies zu fehlerhaften Vorhersagen und Entscheidungen führen. In Unternehmen werden jedoch häufig große Datenmengen in verschiedenen Systemen gespeichert, wodurch Datensilos entstehen können. Die Integration dieser unterschiedlichen Datenquellen kann komplex und zeitaufwendig sein.

Widerstand gegen Veränderungen: Mitarbeiter könnten sich gegen die Einführung neuer Technologien in ihrem Unternehmen sträuben. Um diese Herausforderung zu meistern, sind ein effektives Change Management, Kommunikation und Schulungen erforderlich.

Anfangsinvestition: Die anfänglichen Kosten für KI-Technologien können erheblich sein, einschließlich der Kosten für Softwarekauf, Integration und Schulung. Diese Investition könnte für kleine Unternehmen unerschwinglich sein.

Sicherheits- und Compliance-Bedenken: Angesichts der zunehmenden Abhängigkeit von Daten gewinnen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit an Bedeutung. Unternehmen müssen möglicherweise auch sicherstellen, dass ihre KI-gestützten Bestandssysteme den Vorschriften entsprechen und sensible Informationen schützen.

KI-Bestandsmanagement über alle Branchen hinweg

Die Fortschritte der KI im Bestandsmanagement können Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen zugutekommen.

Einzelhandel

Einzelhändler können KI-Technologien wie Computer Vision nutzen, um ihre Lagerbestände zu optimieren, die saisonale Nachfrage zu verwalten und das Kundenerlebnis durch eine bessere Bestandsverfolgung und Lagerverwaltung zu verbessern. E-Commerce-Händler können KI nutzen, um Fulfillment-Prozesse zu automatisieren, verschiedene Produktlinien zu verwalten und die Bestellgenauigkeit zu verbessern, indem sie Social-Media-Trends und Kundenbewertungen analysieren.

Herstellung

Hersteller können die Leistungsfähigkeit der KI nutzen, um Produktionspläne auf der Grundlage optimaler Lagerbestände und Nachfrageprognosen zu erstellen und so einen effizienten Einsatz von Ressourcen zu gewährleisten. Sie können KI auch für „Just-in-Time“-Bestand einsetzen. Diese Strategie ermöglicht Unternehmen, die Nachfrage genau zu prognostizieren, um die Bestände gering zu halten, die Lagerhaltungskosten zu senken und den Ausschuss zu minimieren. 

Großhandel und Vertrieb

Großhändler können KI-gestützte Prozesse im Bestandsmanagement nutzen, um den Bestand über mehrere Standorte hinweg zu optimieren. Außerdem können sie KI nutzen, um ihre große Anzahl von Lieferantenbeziehungen effektiver zu verwalten.

Lebensmittel und Getränke

Unternehmen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie können KI nutzen, um verderbliche Waren zu verfolgen, Abfall zu reduzieren und die Verfügbarkeit frischer Waren sicherzustellen. Restaurants können KI nutzen, um historische Verkaufsdaten zu analysieren und ihre Speisekarten auf der Grundlage beliebter Gerichte und Markttrends anzupassen, was ihnen dabei helfen kann, einen ausreichenden Vorrat an wichtigen Zutaten vorrätig zu halten.

Gesundheitswesen und Pharmazie

Krankenhäuser können das KI-Bestandsmanagement nutzen, um medizinische Vorräte und Geräte effizient zu verwalten, Engpässe zu reduzieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Arzneimittelhersteller und Apotheken können KI nutzen, um komplexe Lagerbestände zu verwalten und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und die Verwaltung von Verfallsdaten zu gewährleisten.

Bauwesen

Bauunternehmen können KI-Software für das Bestandsmanagement verwenden, um die Nachfrage nach Baumaterialien auf der Grundlage von Projektzeitplänen, historischen Daten und externen Faktoren vorherzusagen, die Beschaffung zu optimieren und Verzögerungen zu reduzieren.

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