Die wachsende Rolle von KI im Bestandsmanagement (mit Beispielen)

Von der Bedarfsprognose und der Lageroptimierung bis hin zur Bilderkennung und vorausschauenden Wartung – verschiedene KI-Anwendungen werden in naher Zukunft die Praktiken der Bestandsverwaltung erheblich beeinflussen.

Was genau ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der Maschinen und Softwaresysteme entwickelt, welche Aufgaben auszuführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Sie umfasst eine breite Palette von Techniken und Ansätzen, darunter maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Expertensysteme.

Im Kern geht es bei der KI darum, menschliche kognitive Funktionen wie Problemlösung, logisches Denken, Lernen, Wahrnehmung und Sprachverständnis nachzubilden und zu simulieren. Maschinelles Lernen, eine Untergruppe der KI, ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.

KI-Anwendungen sind vielfältig und umfassen virtuelle persönliche Assistenten (wie Siri oder Alexa), Bild- und Spracherkennung, autonome Fahrzeuge, große Sprachmodelle (wie ChatGPT), Empfehlungssysteme (wie die von Netflix und Amazon verwendeten), medizinische Diagnosen und sogar KI-gesteuerte Fertigungsprozesse und Qualitätskontrollen.

Die potenziellen Auswirkungen von KI auf eine wachsende Zahl von Branchen sind tiefgreifend und reichen von Automatisierung und Effizienzsteigerung bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Es handelt sich um eine transformative Technologie, die sich ständig weiterentwickelt und in vielen Bereichen, einschließlich der Fertigung und im Bestandsmanagement, spannende Möglichkeiten und Herausforderungen bietet.

Warum ist Bestandsmanagement wichtig?

Beim Bestandsmanagement oder der Bestandsverwaltung geht es darum, Waren zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und zum richtigen Preis verfügbar zu machen. Die Bestimmung und Aufrechterhaltung optimaler Lagerbestände ist jedoch eine ständige Herausforderung für jedes Unternehmen, das mit physischen Beständen arbeitet. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Vorteile von Materialeinkäufen in großen Mengen mit den finanziellen Zwängen in Einklang zu bringen. Zwar ist es kosteneffektiv, gerade genug Material für die Produktion zu kaufen, doch birgt es das Risiko von Produktionsausfällen, wenn die Versorgung unterbrochen wird. Die Aufrechterhaltung dieses empfindlichen Gleichgewichts erfordert ein kontinuierliches und sorgfältiges Bestandsmanagement.

Im Wesentlichen geht es beim Bestandsmanagement darum, ein Gleichgewicht zwischen einem ausreichenden Lagerbestand zur Deckung der Kundennachfrage und der Minimierung der Bestandskosten und der mit einem Überbestand verbundenen Risiken zu finden. Es handelt sich um eine strategische Funktion, die sich auf verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs, der finanziellen Gesundheit und der Kundenbeziehungen eines Unternehmens auswirkt.

Wie KI das Bestandsmanagement verändern kann

KI-Technologien werden die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen mit ihren Beständen umgehen. Sie versprechen, Prozesse zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Gesamteffizienz zu steigern. Es wird erwartet, dass sich dieser Wandel nicht nur auf große Unternehmen, sondern auch auf kleine Hersteller und Händler auswirken wird. Obwohl Menschen natürlich auch selbst in der Lage sind, die Aufgaben auszuführen, für die künstliche Intelligenz eingesetzt wird, übertrifft uns die KI in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz schnell.

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie KI im Bestandsmanagement eingesetzt werden kann. Einige davon wurden bereits von Herstellern implementiert, während andere auf Enthusiasten und Innovatoren warten.

Nachfrageprognosen

KI-Algorithmen können historische Verkaufsdaten analysieren, um die künftige Nachfrage vorherzusagen. Das hilft Unternehmen dabei, optimale Lagerbestände zu halten und Überbestände oder Fehlmengen zu vermeiden. Darüber hinaus kann KI Markttrends, saisonale Muster und andere Faktoren berücksichtigen, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen.

So kann KI zum Beispiel ein Muster erkennen, bei dem bestimmte Produkte während großer Sportereignisse eine erhöhte Nachfrage verzeichnen. Sie kann dann diese Nachfragespitzen vorhersagen, indem sie Veranstaltungskalender und vergangene Verkaufsmuster überwacht. Das Unternehmen kann die Lagerbestände und Marketingstrategien entsprechend anpassen, um diese Chancen zu nutzen.

Bestandsklassifizierung

KI kann neue Korrelationen zwischen Phänomenen finden. So können z.B. Lagerartikel auf der Grundlage ihrer Nachfragemuster, ihres Wertes und anderer Merkmale in Kategorien eingeteilt werden. Dies hilft Unternehmen dabei, bei der Verwaltung bestimmter SKUs Prioritäten zu setzen und für eine bessere Effizienz das Lager physisch zu organisieren.

Nehmen wir ein Unternehmen, das Unterhaltungselektronik herstellt und KI einsetzt, um die Volatilität der Nachfrage nach verschiedenen elektronischen Komponenten zu analysieren. Anhand der ihr zugeführten Datensätze erkennt die KI, dass Smartphone-Bildschirme im Vergleich zu Ladekabeln stärkere Nachfrageschwankungen aufweisen. Wenn das Unternehmen dies erkennt, kann es seine Lagerhaltungsstrategie anpassen und einen größeren Puffer an Bildschirmen vorhalten, um Nachfragespitzen zu bewältigen, während es einen geringeren Bestand an Ladekabeln vorhält.

Optimierung des Lagerbetriebs

Der Einsatz von KI ermöglicht die Verbesserung des Lagerlayouts, die Rationalisierung von Pick-and-Pack-Prozessen und die Steigerung der Gesamteffizienz der Logistik.

KI kann zum Beispiel die Bestellhistorie und den Echtzeitverkehr im Lager analysieren, um herauszufinden, ob bestimmte Produkte häufig zusammen bestellt werden. KI könnte dann vorschlagen, diese Produkte näher beieinander zu lagern. So können die Kommissionierer die benötigten Artikel effizient in einem einzigen Arbeitsgang einsammeln, was die Reisezeit minimiert und den Verpackungsprozess optimiert.

Bilderkennung

Neben den üblichen QR-Codes, Barcodes und RFID-Systemen kann die KI-gesteuerte Bilderkennung Inventarartikel visuell inspizieren und identifizieren und so Fehler reduzieren und die Genauigkeit verbessern. Ihre Anwendung ist bereits in mehreren Qualitätssicherungs- und Lagerverwaltungssystemen zu finden.

Die KI-Bilderkennungstechnologie kann zum Beispiel eingesetzt werden, um gefertigte Teile auf Fehler zu überprüfen. Kameras nehmen Bilder von jedem Teil auf, und KI-Algorithmen analysieren sie sorgfältig auf Anomalien wie Kratzer oder Ausrichtungsfehler. Wenn ein Fehler entdeckt wird, alarmiert das System sofort die Mitarbeiter und verhindert so, dass fehlerhafte Teile in der Lieferkette weiterverarbeitet werden.

Nachschubplanung und optimale Lagerbestände

KI kann Nachbestellungszeitpunkte und -mengen anhand von Live-Daten, Liefer- und Produktionsvorlaufzeiten und Nachfrageverschiebungen berechnen.

So kann sie beispielsweise feststellen, dass die Nachfrage nach einem bestimmten Material während einer bestimmten Saison stark ansteigt. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse kann die KI dann den idealen Zeitpunkt für die Nachbestellung berechnen und sicherstellen, dass das Material gerade rechtzeitig eintrifft, um die erhöhte Nachfrage zu decken. Außerdem kann KI die geeignete Nachbestellungsmenge unter Berücksichtigung von Vorlaufzeiten und Nachfrageschwankungen ermitteln.

Lieferantenmanagement

KI kann die Lieferantenperformance auf der Grundlage historischer Daten analysieren. Während die meisten Einkäufer mit den Stärken und Schwächen ihrer Lieferanten vertraut sind, hilft KI bei der unvoreingenommenen Auswahl der optimalen Kandidaten. Sie analysiert zusätzliche Variablen, um Top-Lieferanten zu empfehlen, günstige Konditionen auszuhandeln und das Beziehungsmanagement zu verbessern.

Wir haben zum Beispiel ein KI-System historische Daten von Transaktionen mit zwei Lieferanten analysieren lassen. Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse der Analyse:

„Lieferant A weist eine Mischung aus pünktlichen Lieferungen und gelegentlichen Verzögerungen auf. Die Qualitätskontrolle zeigt eine Reihe von akzeptierten Artikeln, aber auch einige abgelehnte Artikel. Insgesamt zeigt Anbieter A sowohl ein zuverlässiges als auch ein inkonsistentes Verhalten in Bezug auf die Lieferung und die Qualitätskontrolle.

Bei Lieferant B hingegen kommt es immer wieder zu Verzögerungen bei der Auslieferung der Artikel. Die Verzögerungen liegen zwischen 2 und 4 Tagen. Bei der Qualitätskontrolle weist Anbieter B eine Mischung aus angenommenen und abgelehnten Artikeln auf.

Aus dieser Analyse geht hervor, dass Anbieter A im Allgemeinen besser abschneidet, was die pünktliche Lieferung und die Qualitätskontrolle angeht, auch wenn gelegentlich Qualitätsprobleme zu beobachten sind. Anbieter B hingegen hat immer wieder mit Verspätungen zu kämpfen und muss möglicherweise seine Lieferleistung verbessern. Beide Anbieter könnten von einer intensiveren Qualitätskontrolle profitieren, um die Anzahl der zurückgewiesenen Artikel zu minimieren.“

Optimierung der Lieferkette

KI-gesteuerte Analysen optimieren Lieferketten durch Feinabstimmung von Versandrouten, Lagerplatzierungen, Lagerbewegungen und anderen Variablen, was zu einer Reduzierung von Kosten und Vorlaufzeiten führt. KI ist in der Lage, komplexe Lieferdynamiken zu entschlüsseln, indem sie erstklassige Routen, ideale Lagerplätze und die Effizienz beeinflussende Faktoren identifiziert. Sie ermöglicht flexible Bestellstrategien auf der Grundlage von Echtzeitdaten und sorgt so für einen reibungslosen Warenfluss vom Hersteller zum Kunden.

Nehmen wir als Beispiel ein Unternehmen mit mehreren Produktionsstätten. KI wird eingesetzt, um den Transport von Rohstoffen und Fertigwaren zwischen diesen Standorten zu optimieren. Durch die Analyse von Produktionsplänen, Lagerbeständen und Transportkosten identifiziert KI die effizientesten Routen und Zeitpläne für den Transport von Waren. So kann sie z.B. feststellen, dass sich die Transportkosten minimieren lassen, wenn Sendungen aus verschiedenen Fabriken für einen bestimmten Bestimmungsort auf einen einzigen LKW verladen werden.

Prädiktive Wartung

Während MRP-Systeme die planmäßige Wartung von Anlagen ermöglichen, kann KI zur Vorhersage des Wartungsbedarfs anhand von Daten über die Betriebszeit von Maschinen eingesetzt werden. Wenn dann noch Sensordaten zu Variablen wie Temperatur und Vibration hinzukommen, kann das System noch besser vorhersagen, wann die Maschine wahrscheinlich ausfallen wird.

Denken Sie an Sensoren, die an einer CNC-Fräsmaschine installiert sind und die Spindeltemperatur, den Werkzeugverschleiß und die Vibrationswerte kontinuierlich überwachen können. KI-Algorithmen können diese Daten analysieren und beginnen, Muster zu erkennen. Wenn beispielsweise die Temperatur der Spindel nach einer bestimmten Anzahl von Bearbeitungszyklen deutlich ansteigt, deutet dies darauf hin, dass die Spindellager kurz vor dem Ausfall stehen. Dank dieser Erkenntnis kann das Wartungspersonal die Lager proaktiv austauschen, bevor sie ausfallen. So werden ungeplante Ausfallzeiten vermieden und die Reparaturkosten minimiert.

Verwaltung des Bestands an verderblichen Waren

In Branchen, die mit verderblichen Waren umgehen, kann KI die Haltbarkeit von Produkten auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, die Verschwendung durch abgelaufene Produkte zu minimieren.

KI kann zum Beispiel mit Hilfe von Sensoren die chemische Zusammensetzung von Produkten im Lager kontinuierlich überwachen. Sie analysiert Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und chemische Reaktionen und löst Warnungen aus, wenn sich die Lagerbedingungen einem bestimmten Schwellenwert nähern.

Verbesserung der internen Prozesse mit NLP

KI-gesteuerte natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) verspricht, eine transformative Kraft in der Lagerhaltung und Produktion zu werden. Sie versetzt digitale Systeme in die Lage, sowohl verbale als auch textuelle Anweisungen zu verstehen und darauf zu reagieren, was die Kommunikation zwischen menschlichen Bedienern und automatisierten Maschinen erleichtert.

Chatbots können zum Beispiel so geschult werden, dass sie Fragen von Mitarbeitern oder Kunden zu Produktspezifikationen, Lieferzeiten, Unternehmensrichtlinien, IT-Fehlerbehebung usw. beantworten. Ein Kunde könnte einen Chatbot auf der Website des Unternehmens fragen: „Kannst du mir helfen, meine letzte Bestellung zu verfolgen?“ Der NLP-Chatbot würde nicht nur die Anfrage verstehen, sondern auch die Bestellinformationen aus der Datenbank des Unternehmens abrufen und eine sofortige Antwort mit den Details zur Nachverfolgung geben. MRPeasy verfügt über einen Chatbot, der Kunden bei Fragen zu den Funktionen und der Implementierung der Software hilft.

Fazit

KI kann die Effizienz der Bestandsverwaltung erheblich steigern, die Entscheidungsfindung verbessern, menschliche Fehler reduzieren und letztlich zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und höheren Rentabilität für Unternehmen führen. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass eine erfolgreiche Implementierung qualitativ hochwertige Daten, die Integration mit bestehenden Systemen und eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung erfordert, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Die oben behandelten Themen stellen nur einen Bruchteil der möglichen Anwendungen von KI in der Bestandsverwaltung dar. Darüber hinaus werden sich in naher Zukunft sicher noch zahlreiche weniger offensichtliche Möglichkeiten ergeben.

Die wichtigsten Kernpunkte

• Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen und Softwaresysteme zu schaffen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
• Die potenziellen Auswirkungen von KI auf eine wachsende Zahl von Branchen sind tiefgreifend und reichen von Automatisierung und Effizienzsteigerung bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
• KI-Technologien sind in der Lage, die Bestandsverwaltung wesentlich effizienter zu gestalten und versprechen, Prozesse zu rationalisieren und Kosten zu senken.

Häufig gestellte Fragen

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