Wie kann KI Lagerbestände und Nachschub prognostizieren?
Die richtige Bestandsmenge ist für jedes Lager eine wichtige Herausforderung. Sind zu wenige Artikel vorhanden, drohen Fehlbestände, Lieferverzögerungen und unzufriedene Kunden. Werden dagegen zu viele Waren eingelagert, steigen Lagerkosten und gebundenes Kapital. Besonders bei schwankender Nachfrage ist es schwierig, rechtzeitig zu erkennen, welche Artikel wann und in welcher Menge benötigt werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei unterstützen, Lagerbestände und zukünftigen Nachschub auf Basis vorhandener Daten zu prognostizieren.
Statt sich ausschließlich auf Erfahrungswerte oder starre Mindestbestände zu verlassen, analysiert eine KI große Mengen historischer und aktueller Daten. Daraus können Muster erkannt und Prognosen für den zukünftigen Bedarf erstellt werden. Die Ergebnisse können anschließend genutzt werden, um Bestellungen, Nachschub und Lagerbestände besser zu planen.
Welche Daten benötigt KI für eine Prognose?
Damit eine KI zuverlässige Prognosen erstellen kann, benötigt sie eine möglichst gute Datenbasis. Eine wichtige Grundlage bilden historische Verbrauchs- und Verkaufsdaten. Dabei kann beispielsweise analysiert werden, wie häufig ein Artikel in den vergangenen Monaten bestellt oder aus dem Lager entnommen wurde.
Zusätzlich können weitere Informationen berücksichtigt werden. Dazu gehören beispielsweise aktuelle Lagerbestände, Mindestbestände, Lieferzeiten, Bestellmengen und offene Kundenaufträge. Auch saisonale Schwankungen können eine wichtige Rolle spielen. So kann die Nachfrage nach bestimmten Produkten im Sommer deutlich höher sein als im Winter.
Je mehr relevante Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann ein Prognosemodell Zusammenhänge erkennen. Gleichzeitig gilt: KI kann nur mit den Daten arbeiten, die tatsächlich erfasst und in ausreichender Qualität vorliegen.
Wie erkennt KI zukünftigen Bedarf?
Eine KI untersucht historische Daten und sucht nach wiederkehrenden Mustern. Angenommen, ein Händler stellt fest, dass ein bestimmter Artikel jedes Jahr ab April deutlich häufiger verkauft wird. Eine KI kann solche saisonalen Entwicklungen erkennen und bei einer zukünftigen Bedarfsprognose berücksichtigen.
Darüber hinaus können kurzfristige Veränderungen erkannt werden. Steigt die Nachfrage nach einem Artikel über mehrere Wochen kontinuierlich an, kann das System diesen Trend in die Prognose einbeziehen.
Moderne Verfahren des maschinellen Lernens können dabei verschiedene Einflussfaktoren miteinander kombinieren. Dadurch entsteht nicht nur eine einfache Hochrechnung des bisherigen Verbrauchs. Stattdessen kann das Modell versuchen, unterschiedliche Zusammenhänge zwischen Nachfrage, Zeit, Lagerbestand und weiteren Einflussgrößen zu erkennen.
Von der Bestandsprognose zur Nachschubplanung
Eine Prognose allein reicht jedoch noch nicht aus. Für das Lager ist vor allem die Frage interessant, wann und wie viel nachbestellt werden sollte.
Dazu kann eine KI beispielsweise den erwarteten Verbrauch mit dem vorhandenen Bestand und der Lieferzeit eines Lieferanten vergleichen. Wird für die kommenden Wochen ein steigender Bedarf prognostiziert, kann das System frühzeitig auf einen möglichen Engpass hinweisen.
Ein einfaches Beispiel: Ein Unternehmen verfügt aktuell über 500 Stück eines Artikels. Der durchschnittliche Verbrauch lag bisher bei 100 Stück pro Woche. Eine klassische Bestandsregel könnte deshalb erst bei einem bestimmten Mindestbestand eine Nachbestellung auslösen. Eine KI kann dagegen erkennen, dass die Nachfrage in den kommenden Wochen voraussichtlich auf 150 Stück pro Woche steigt. Dadurch kann eine Nachbestellung früher angestoßen werden.
Die endgültige Bestellung muss dabei nicht zwingend automatisch erfolgen. Die Prognose kann zunächst als Entscheidungshilfe für den Einkauf dienen.
Welche Faktoren kann KI berücksichtigen?
Neben historischen Verkaufszahlen können zahlreiche weitere Faktoren für eine Prognose relevant sein. Dazu gehören beispielsweise saisonale Effekte, Feiertage, Aktionen, Preisänderungen oder bekannte Auftragsspitzen.
Auch Lieferzeiten spielen eine wichtige Rolle. Wenn ein Lieferant beispielsweise regelmäßig mehrere Wochen benötigt, muss der zukünftige Bedarf entsprechend früh berücksichtigt werden.
Bei Unternehmen mit mehreren Lagerstandorten kann außerdem analysiert werden, wie sich die Nachfrage regional unterscheidet. Ein Artikel kann beispielsweise an einem Standort sehr schnell verkauft werden, während er an einem anderen Standort deutlich länger im Bestand bleibt.
Auch Retouren oder ungewöhnliche Nachfrageschwankungen können in die Analyse einfließen. Ziel ist es, möglichst viele relevante Einflussfaktoren miteinander zu verbinden.
Welche Vorteile bietet eine KI-gestützte Bestandsplanung?
Eine KI-gestützte Prognose kann Unternehmen dabei helfen, Bestände gezielter zu planen. Ein wichtiger Vorteil besteht in der frühzeitigen Erkennung möglicher Fehlbestände. Wenn ein steigender Bedarf erkannt wird, kann der Einkauf rechtzeitig reagieren.
Gleichzeitig können Überbestände reduziert werden. Werden Artikel dauerhaft deutlich weniger nachgefragt als erwartet, kann die Bestandsplanung entsprechend angepasst werden. Dadurch lässt sich vermeiden, dass unnötig große Mengen eingelagert werden.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Automatisierung. Statt zahlreiche Artikel manuell zu analysieren, kann eine KI große Datenmengen gleichzeitig auswerten. Besonders bei Unternehmen mit vielen Artikeln und hohen Auftragszahlen kann dies die Planung erheblich erleichtern.
KI ersetzt nicht automatisch die Lagerplanung
Trotz der Möglichkeiten sollte eine KI-Prognose nicht als vollkommen fehlerfreie Vorhersage verstanden werden. Unvorhersehbare Ereignisse können die tatsächliche Nachfrage jederzeit verändern. Beispielsweise können kurzfristige Marktveränderungen, Lieferprobleme oder außergewöhnliche Kundenaufträge zu Abweichungen führen.
Auch eine schlechte Datenqualität kann die Prognose beeinflussen. Sind Lagerbewegungen unvollständig erfasst oder historische Daten fehlerhaft, kann das Modell daraus falsche Zusammenhänge ableiten.
Deshalb sollte KI vor allem als Unterstützung für die Bestands- und Nachschubplanung verstanden werden. Die Verantwortlichen können die Prognosen überprüfen und bei Bedarf anpassen.
Wie wird KI mit dem Lagerverwaltungssystem verbunden?
Damit KI tatsächlich für die Bestandsplanung eingesetzt werden kann, benötigt sie aktuelle Daten aus den operativen Lagerprozessen. Eine Lagerverwaltungssoftware kann dafür eine wichtige Datenbasis liefern.
Wareneingänge, Auslagerungen, Umlagerungen, Inventuren und Kommissionierungen werden digital erfasst und verändern den aktuellen Bestand. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Datenstrom, aus dem sich beispielsweise Verbrauchsmengen, Lagerumschlag und Artikelbewegungen ableiten lassen.
Über Schnittstellen können diese Informationen zusätzlich mit ERP-, Shop- oder anderen Unternehmenssystemen verbunden werden. Dadurch kann die KI auf eine breitere Datenbasis zugreifen und Prognosen beispielsweise mit Aufträgen oder Verkaufsdaten kombinieren.
COSYS Lagerverwaltung und COSYS KI
Die COSYS Lagerverwaltung digitalisiert die zentralen Lagerprozesse und erfasst Bestandsveränderungen direkt bei Wareneingang, Einlagerung, Umlagerung, Kommissionierung und Auslagerung. Über den COSYS WebDesk stehen Bestände, Artikel, Lagerplätze und Prozessdaten zentral zur Verfügung. Damit entsteht eine wichtige Datengrundlage für weiterführende Analysen und KI-Anwendungen.
Die COSYS KI kann dabei helfen, vorhandene Prozess- und Bestandsdaten gezielt auszuwerten und daraus zusätzliche Erkenntnisse für die Lagerplanung zu gewinnen. Beispielsweise können Auffälligkeiten in Beständen oder Bewegungsmustern erkannt und Prognosen für zukünftige Entwicklungen unterstützt werden. So lassen sich klassische Lagerverwaltung und moderne KI-gestützte Datenanalyse miteinander verbinden.
Nutzen Sie die COSYS Lagerverwaltung, um Bestands- und Bewegungsdaten digital zu erfassen. Mit COSYS KI lassen sich diese Daten analysieren, um Nachfrageentwicklungen frühzeitig zu erkennen und die Nachschubplanung gezielter zu unterstützen.
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