KI-gestützte Bedarfsplanung sichert die Supply Chain ab und minimiert die Lagerkosten
Bedarfsplanung beeinflusst Vielzahl weiterer Prozesse wie Logistik und Finanzplanung
Die treffsichere Planung der Bedarfe an Artikeln jeglicher Art ist entscheidend für die Rentabilität und die Sicherheit der Supply Chain. Das gilt für den Handel ebenso wie für die Produktion. Künstliche Intelligenz sorgt für Sicherheit in der Bedarfsplanung. Einerseits muss die Verfügbarkeit von Produkten oder Teilen gesichert werden, um Engpässe und Lieferverzögerungen oder gar Produktionsunterbrechungen zu vermeiden. Andererseits soll die Beschaffung optimiert werden, um nicht unnötig Kapital zu binden. Auch die Lagerkosten sollen minimiert werden, schließlich ist die Lagerhaltung von Produkten und Teilen ein echter Kostentreiber. Die optimale Mengensteuerung ist essenziell für die Zeit- und Kosteneffizienz im Lager.
Herausforderungen auf der Gratwanderung
Damit ist die Bedarfsplanung eine immerwährende Gratwanderung, auf der Unternehmen zudem immer wieder vor besonderen Herausforderungen stehen – einige Beispiele:
- Im Handel gibt es saisonale Spitzen, für die die Bedarfe bestimmter Produkte so genau wie möglich geplant werden sollten.
- Im Rahmen von Aktionsangeboten ist es sinnvoll, passende Zusatzprodukte mit anzubieten, um den Umsatz weiter zu erhöhen – diese müssen im Aktionszeitraum in ausreichender Menge verfügbar sein.
- Beispielsweise in der Automobilindustrie, aber auch in anderen Branchen, erfordert der heute hohe Individualisierungsgrad, dass die entsprechenden Ausstattungen rechtzeitig verfügbar sein müssen, um Liefertermine einhalten zu können.
- Im Rahmen von Produktwechseln in verschiedensten Industrien müssen Hersteller die Ersatzteilversorgung der vom Markt genommenen Produkte über einen längeren Zeitraum sicherstellen.
- Ein Grenzfall der Bedarfsplanung ist die Nachschubsteuerung in der Kommissionierung: In der Kommissionier-Zone muss immer ausreichend Ware vorhanden sein, zu oft ausgeführte Nachschübe behindern die Abläufe und sind unnötiger Arbeitsaufwand.
Es war im März 2021, als sich die Empfindlichkeit der globalen Lieferketten wohl das erste Mal zeigte. Das Containerschiff Ever Given lief im Suezkanal auf Grund, blockierte sechs Tage die Wasserstraße weltweiter Bedeutung. Laut Germany Trade & Invest (GTAI) hatte sich dabei „mit etwa 400 Schiffen die teuerste Warteschlange der Welt gebildet.“ Seitdem gab es immer wieder Entwicklungen, welche die Lieferketten gefährdeten – seien es neuerliche Blockaden des Suezkanals oder Streiks der Hafenarbeiter im Hamburger Hafen und in Häfen der West- und Ostküste der Vereinigten Staaten.
Weitere Erschwernisse für die Bedarfsplanung resultieren aus Produktionsverlagerungen näher an Europa, dem Fachkräftemangel, höheren Automatisierungsgraden in der Produktion sowie dem enormen Wachstum des Onlinehandels durch die Corona-Pandemie – ganz zu schweigen von der aktuellen politischen Situation. Diese Unsicherheiten führten auch zur Erhöhung von Pufferbeständen, um für Lieferverzögerungen oder -ausfälle gerüstet zu sein.
Dazu kommt, dass sich das Kundenverhalten beispielsweise in der Omnichannel-Welt des Handels „von jetzt auf gleich“ ändern kann – manchmal auch erzwungen durch äußere Umstände wie die Covid-19-Pandemie. So war der „Run“ auf die Vertriebsform Click and Collect auch ein Härtetest für die Bedarfsplanung. Nicht nur das, auch die Nachfrage nach Produkten hat sich während der Pandemie, Stichwort Home Office, deutlich verschoben.
Treffsichere Bedarfsprognosen sind entscheidend
Entscheidend für die Rentabilität und die Supply Chain-Sicherheit sind daher treffsichere Prognosen der Bedarfe. Heute fällt in allen Prozessen eine Vielzahl von Daten in enormen Mengen an, die für die Planung herangezogen werden können. Zwei Beispiele:
- Wie viele Kundinnen haben beim Kauf eines Sommerkleides welche Zusatzprodukte erworben?
- Wie viele bei Produktwechseln vom Markt genommene Waschmaschinen haben im Verlauf ihrer Lebensdauer wann welche Ersatzteile benötigt?
Bei all diesen Überlegungen sollte nicht vergessen werden, dass die Bedarfsplanung die Grundlage für die Aussteuerung einer ganzen Reihe weiterer Prozesse liefert. Das kann das Warehouse Management, die Wege- und Lagerplatzplanung der internen Logistik, die Personaleinsatzplanung oder das Yard Management sein sowie interne und externe Produktionsprozesse.
Auch die Finanzplanung leidet unter unscharfer Bedarfsplanung. So führen überhöhte Lagerbestände zu hoher Kapitalbindung und unnötigen Lagerkosten. Zu geringe Bestände wiederum verursachen durch hektische Beschaffungsprozesse ebenfalls vermeidbare Kosten.
KI ermöglicht sichere Prognosen
Künstliche Intelligenz scheint sich auch in der Logistik vom Buzzword hin zu einer zukunftsweisenden Technologie zu entwickeln. Die wichtigen Fragen der Bedarfsplanung etwa können mit manuellen, statistischen oder heuristischen Methoden, wenn überhaupt, nur unzureichend beantwortet werden.
Eine KI ist hingegen in der Lage, auf Basis historischer Daten die Bedarfe einzelner Produkte oder Materialien der nächsten Wochen zu prognostizieren. Sie beantwortet damit etwa die Frage, was Kundinnen und Kunden oder, im B2B Bereich, Unternehmen wann in welchen Mengen erworben haben. Dabei kann sie verschiedensten Parameter zueinander in Beziehung setzen, Abhängigkeiten identifizieren und somit frühzeitig Muster erkennen, die für uns Menschen verborgen sind. Dabei können neben den internen Daten auch externe Informationen wie etwa das Wetter oder Trends einfließen, die in den Social-Media-Kanälen zu beobachten sind.
Darauf aufbauend gibt die KI Empfehlungen aus, welche Mengen eines Artikels zu einer bestimmten Zeit für die Abwicklung der anstehenden Aufträge bereit liegen sollten. Sie informiert auch, bis wann der aktuelle Lagerbestand voraussichtlich reichen wird. Dabei können weitere Parameter gesetzt werden. Diese können beispielsweise angeben, in welchem Umfang Waren für unvorhergesehene Auftragseingänge oder Verzögerungen in der Lieferkette als Sicherheit zusätzlich vorrätig gehalten werden sollten. Damit sorgt die KI für bislang ungeahnte Transparenz und Sicherheit in der Bedarfsplanung. Davon profitiert auch die interne Logistik – beispielsweise durch die Optimierung des Lagermanagements, der Artikelpositionierung und der Entzerrung der internen Transportwege.
Die Vorteile im Überblick
Fazit: Ein nachhaltiger Vorteil im Wettbewerb
Die KI-gestützte Bedarfsplanung ist ein nachhaltiger Vorteil im Wettbewerb. Sie liefert belastbare Prognosen, welche Artikel in welcher Menge wann wo verfügbar sein sollten, um dem Bestellverhalten der Kunden oder den Erfordernissen von Produktionsprozessen „just in time“ entsprechen zu können.
Wir haben hier für Sie zehn Anwendungsfälle Künstlicher Intelligenz in der Logistik zusammengestellt und zeigen deren Vorteile auf.
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