KI Bestandsmanagement: Der Ultimative Automatisierungs-Guide
Zählen, Zählen und noch mehr zählen—Eine Endlose Geschichte: Wiederkehrende physische Inventuren im Bestandsmanagement sind mühsam und zeitaufwendig, was häufig zu Fehlern und Ineffizienzen bei der Bestandsüberwachung führt.
Dateneingabe—Eine Hassliebe: Manuelle Dateneingabe und Auftragsbearbeitung können fehleranfällig und langsam sein, was sich negativ auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Bestandsverwaltungsprozesse auswirkt.
Prognose-Pannen: Sich ausschließlich auf historische Verkaufsdaten zur Bedarfsvorhersage zu verlassen, ist ein reaktiver Ansatz, der zu Fehlbeständen und Überbeständen beiträgt.
Die Stress-Symphonie der Fehlbestände: Ineffiziente Methoden im Bestandsmanagement führen zu Fehlbeständen, die den Betriebsablauf stören, Verzögerungen verursachen und Kunden enttäuschen.
Mehr ist nicht immer besser: Überbestände infolge schlechter Bestandsführung führen zu erhöhten Lagerhaltungskosten, binden Kapital und verringern die Rentabilität.
Wiederkehrende physische Bestandsaufnahmen. Manuelle Dateneingabe und Auftragsabwicklung. Reaktive Nachfrageprognosen auf Basis historischer Verkaufsdaten.
Diese ineffizienten Praktiken plagen das traditionelle Bestandsmanagement. Dieser veraltete Ansatz führt zu Fehlbeständen, Überbeständen und anderen betrieblichen Herausforderungen.
Im schlimmsten Fall kann dies ein gesamtes Unternehmen zum Scheitern bringen. Der Spezialist für operative Effizienz Jon Naseath hat auf LinkedIn diese warnende Geschichte geteilt, die Sie bedenken sollten:
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Wenn Sie bereits eine Bestandsverwaltungssoftware nutzen, haben Sie schon einen guten Anfang gemacht. Doch es gibt noch so viel Potenzial, das Sie mit Technologie ausschöpfen können.
Zum Beispiel: Der Einsatz von KI im Bestandsmanagement. Dadurch kann Ihr E-Commerce-Unternehmen auf vielerlei Weise profitieren – wir werden dies in diesem Blogbeitrag ausführlich erkunden.
Aber zunächst wollen wir besprechen, wie KI ihren Weg in die Bestandsmanagement-Prozesse fand und diese revolutionierte.
Welche Rolle spielt KI im Bestandsmanagement?
Frühe Ansätze, maschinelles Lernen in Bestandsführungssysteme zu integrieren, waren umständlich, sehr einfach und stark auf Logistik ausgerichtet.
Doch in den 1980er Jahren entwickelte der Inventory Management Assistant (IMA) der US Air Force regelbasierte Systeme, die vordefinierte „Wenn-Dann“-Regeln für die Prognose und Nachbestellung von Ersatzteilen nutzten.
KI und maschinelles Lernen gewannen in den 2000er Jahren an Schwung, als die Rechenleistung stieg und Hardware erschwinglicher wurde.
Diese datengetriebene Ära hat das Lieferkettenmanagement (SCM) transformiert – für bessere Prognosen und intelligentere Bestandsführung.
Ab den 2010er Jahren entstand das Industrielle Internet der Dinge (IIoT), das Geräte – Maschinen, Anlagen, Fahrzeuge und Produkte – mit Sensoren vernetzte, die mit dem Internet verbunden sind.
IIoT-Datenwissenschaft ermöglicht damit Echtzeit-Bestandsverfolgung, vorausschauende Wartung von Anlagen und optimale Lieferwege.
Künstliche Intelligenz und Automatisierung in Industrie 4.0 nutzen diese datenreiche Umgebung, um reaktionsfähigere Prozesse zu gestalten – etwa indem Einkäufe automatisch ausgelöst werden, wenn ein beliebtes Produkt knapp wird.
Das ist der Stand des KI-Bestandsmanagements heute. Die Technologie hat sich von einfacher Automatisierung zu einem Kraftpaket vorausschauender Analysen entwickelt.
Sie haben Prognoseerkenntnisse, aber die Ware kommt trotzdem zu spät? MEIO ist das fehlende Bindeglied.
Zentrale KI-Methoden im Bestandsmanagement
Werden wir konkreter – KI ist kein einzelnes Werkzeug, sondern ein ganzer Werkzeugkasten. Diese Kernmethoden treiben die heutigen modernen Bestandsmanagementsysteme an:
1. Maschinelles Lernen (ML)
Modelle des maschinellen Lernens lernen aus Ihren Daten – und werden mit der Zeit immer besser. Sie treiben alles an – von der Nachfrageprognose bis zur Anomalieerkennung.
- Überwachtes Lernen ist ideal für historische Verkaufsdaten und die Prognose des künftigen Bedarfs.
- Unüberwachtes Lernen, wie etwa Clustering, hilft Ihnen, Produkte oder Lieferanten anhand gemeinsamer Merkmale (z. B. Abverkaufsquote, Marge, Saisonalität) zu gruppieren.
- Bestärkendes Lernen kann Bestandsniveaus dynamisch optimieren, indem verschiedene Strategien getestet und in Echtzeit angepasst werden.
Anwendungsfall: Eine DTC-Marke könnte ML einsetzen, um zu erkennen, dass ihre Hautpflegesets nicht je nach Saison, sondern durch das Timing von Social-Media-Kampagnen am besten verkauft werden – etwas, das ein regelbasiertes System übersehen würde.
2. Prädiktive Analytik
Im Kern jedes intelligenten Nachschub-Tools steht die prädiktive Analytik.
Diese Systeme analysieren vergangene Trends und externe Signale (wie Wetter, Suchtrends und Marketingkampagnen), um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen.
- Geht über reine Prognosen hinaus und bezieht „Was-wäre-wenn“-Szenarien ein
- Hilft, den Bestand vor wichtigen Ereignissen (Verkäufe, Feiertage, Influencer-Kampagnen) richtig zu bemessen
🧠 Profi-Tipp:
Die besten Systeme kombinieren prädiktive Analytik mit präskriptiver Analytik – sie sagen nicht nur voraus, was wahrscheinlich passieren wird, sondern geben auch Empfehlungen für die nächsten Schritte.
3. Bestandssegmentierung (KI-gestützte ABC-Analyse)
Die traditionelle ABC-Analyse stuft Produkte von A bis C nach Verkaufsvolumen oder Umsatzanteil ein. KI-gesteuerte Segmentierung geht weiter:
- Multivariate Analyse. Betrachtet Produktumschlag, Margen, Lieferzeiten und Saisonalität.
- Dynamische Segmentierung. Aktualisiert sich in Echtzeit auf Basis von Nachfrageveränderungen oder Kostenstrukturen.
- Kundenorientierte Clusterbildung. Segmentiert den Bestand nicht nur nach Produktleistung, sondern auch nach Kundenverhalten (z.B. Wiederholungskäufe, Abo-Wert).
Ergebnis: Präzisere Strategien für Bestandsführung, Preisgestaltung und Promotion nach Segment.
Vorteile des KI-gestützten Bestandsmanagements
Moderne KI kann mittlerweile die gesamte Lieferkette durchdringen, Ineffizienzen und Bestandsprobleme reduzieren. Das kann zu folgenden Vorteilen führen:
Höhere Genauigkeit und weniger menschliche Fehler
Fehler bei der Dateneingabe und Bestandsverfolgung können Ihren Überblick über Lagerbestände und Produktionspläne verzerren.
KI-gestütztes Bestandsmanagement hilft dabei, eine genauere Bedarfsplanung zu entwickeln und konstante Servicelevel auch bei schwankender Kundennachfrage zu gewährleisten.
Beispiel: Die Wellness-Marke Semaine Health erreichte eine 99,95% Auftragsgenauigkeit, nachdem sie die KI-gestützte Bestandsplatzierung von Shipbob genutzt hat.
Reduzierte Kosten
KI-gestützte Bestandsmanagementsysteme heben Automatisierung durch maschinelles Lernen und prädiktive Technologien auf ein neues Niveau.
Da Roboter keine Pausen, Urlaube oder Krankheitstage brauchen, können Sie deren Effizienz optimal nutzen.
Sie arbeiten rund um die Uhr fehlerfrei, was zu höherer Produktivität (53%) und Kosteneinsparungen (48%) für Unternehmen führt.
Erhöhte Skalierbarkeit
KI kann große, vielfältige Datensätze verarbeiten, ohne dass zusätzliche Ressourcen benötigt werden.
Sie müssen kein neues Personal einstellen oder neue Tools anschaffen, um wichtige Aufgaben wie die Analyse von Kundennachfrage und Lieferantenverhalten zu erfüllen.
Höhere Kundenzufriedenheit
KI-gestützte Personalisierungssysteme analysieren das Kaufverhalten der Kundschaft, um auf Basis von Echtzeit-Bestandsdaten relevante Produkte vorzuschlagen.
So wird das Interesse der Käufer:innen geweckt, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die Produkte sofort verfügbar sind – was das Kundenerlebnis insgesamt verbessert.
Minimierung von Fehlbeständen und Überbeständen
Eine Studie hebt das Potenzial von KI hervor, die Wiederauffüllung von Beständen zu verbessern, Sicherheitsbestände zu optimieren und genaue Lieferprognosen zu ermöglichen.
KI kann in Echtzeit erfassen, was sich schnell verkauft und was zu lange im Lager liegen bleibt. Diese Präzision bedeutet weniger verschwendetes Geld für Überbestände und verpasste Verkaufschancen.
Datenbasierte Entscheidungsfindung
51 % der Unternehmen und 82 % derjenigen, die neue Technologien einsetzen, berichteten, dass KI ihre Entscheidungsfindung verbessert hat.
KI für das Bestandsmanagement minimiert die Risiken, die mit Bauchgefühl-Entscheidungen verbunden sind, indem sie auf Datenanalysen und fortschrittliche Algorithmen setzt.
8 Wege, wie Sie KI zur Optimierung des Bestandsmanagements nutzen können
KI erkennt Datenmuster und Markttrends und geht noch einen Schritt weiter, indem sie Ihre Eingaben berücksichtigt.
Diese Anpassungsfähigkeit ist vorteilhaft, da Lieferketten nicht linear verlaufen. Mit der Zeit schafft dieser Feedback-Mechanismus ein immer intelligenteres und effizienteres System.
Mit solch ausgeklügelter Intelligenz ermöglicht KI sieben effektive Wege, das Bestandsmanagement zu optimieren. Sie kann helfen:
1. Genauigkeit der Nachfrageprognose verbessern
Den idealen Lagerbestand an Produkten vorrätig zu haben, ist entscheidend, um Gewinne zu maximieren. Aber Excel und Prognoseformeln haben ihre Grenzen.
Irgendwann stößt man an eine Grenze – besonders angesichts des hohen Wachstums von E-Commerce-Unternehmen (die prognostizierte CAGR liegt bei 9,49 %). Manche E-Commerce-Marken verfügen zudem nicht über langjährige Erfahrungswerte, um mit der aktuellen Marktentwicklung Schritt zu halten.
Statistische Modelle können nur lineare Zusammenhänge abbilden. Sie sind nicht in der Lage, Muster von einem Produkt auf ein anderes zu übertragen.
Nicolas Vandeput, Supply Chain Data Scientist (Quelle)
Vorausschauendes KI-Bestandsmanagement ermöglicht es, relevante Daten zu berücksichtigen – darunter historische und aktuelle Verkaufszahlen sowie Unternehmensfaktoren wie Saisonalität, Wettbewerb, Trends und Kundenverhalten.
Andrei Newman, Geschäftsführer der Luxus-Home-Spa-Marke Designer Home Spas, kann die Effektivität bestätigen:
Durch verbesserte Nachfrageprognosen konnten wir sowohl Fehlbestände als auch Überbestände minimieren.
Wir verschwenden kein Geld mehr für Überbestände, die unverkauft bleiben, oder müssen hohe Kosten für Eilaufträge aufbringen, um unerwartete Nachfragen zu bedienen.
Diese Effizienz hilft, einen konstanten Cashflow aufrechtzuerhalten und finanzielle Verschwendung zu reduzieren.
Kombinieren Sie diese Fähigkeit mit Machine Learning, werden Begrenzungen durch mangelnde Daten weniger problematisch.
Das ist besonders hilfreich, wenn nicht genügend Daten verfügbar sind – etwa, wenn Sie die Nachfragespitzen zu Weihnachten für ein Produkt prognostizieren möchten, das erst seit knapp einem Jahr auf dem Markt ist.
KI-basierte Nachfrageprognosen können Szenarioanalysen nutzen, um den zukünftigen Bedarf in unterschiedlichen hypothetischen Situationen zu schätzen.
Sie können damit auch den Einfluss verschiedener externer Faktoren wie wirtschaftlicher Rahmenbedingungen abschätzen.
2. Automatisierung der Bestandsauffüllung
Die Harvard Business Review stellt fest: Fehlbestände führen zu Kaufabbrüchen.
Im E-Commerce ist ein Kaufabbruch so einfach wie ein Knopfdruck.
Damit dies nicht passiert, müssen Sie die optimalen Nachbestellpunkte Ihrer Waren stets im Blick behalten, um die richtigen Lagerbestände, inklusive Sicherheitsbeständen, aufrechtzuerhalten.
Für viele Online-Marken ist das jedoch keine leichte Aufgabe, da die Faktoren, die diesen Parameter beeinflussen, unterschiedlich sind.
Daher berichteten 60 % der Online-Käufer weltweit, dass sie mit Problemen der Produktverfügbarkeit konfrontiert wurden.
KI-gestützte Bestandsergänzung bietet eine effiziente Methode, diesen Teil Ihres Geschäfts zu steuern. Bestellungen werden bei Bedarf ausgelöst – nicht, weil es der Kalender vorschreibt.
Anstelle von festen Nachbestellpunkten geht der Prozess Hand in Hand mit der Bedarfsprognose (so wie JIT-Bestandsmanagement in der Fertigung).
Laut Nick DeGiacomo, CEO des KI-Inventur-Tools Bucephalus:
Nachschub ist ein komplexes Zusammenspiel aus Vorhersage, Kontext, Simulation und kontinuierlichem Lernen.
Es erfordert nicht nur exzellente Prognosen, sondern auch ein tiefes Verständnis des gesamten Lieferketten-Ökosystems.
Hochwertige Vorhersagen sind die Basis – ohne präzise Bedarfsprognose wird selbst das ausgefeilteste Nachschub-System scheitern.
Fortschrittliche Auffüllsysteme analysieren ideale Bestellmengen und Nachbestellpunkte auf Grundlage dieser Informationen, generieren die Bestellungen und leiten sie an die Lieferanten weiter.
Laut IBM berichten Unternehmen, die diese Technologie nutzen, typischerweise von 40 % Einsparung bei den Arbeitskosten und 35 % Lagerbestandsreduzierung.
3. Nutzen Sie eine Bestandsverfolgung in Echtzeit
„Echtzeit“ ist ein Schlagwort, auf das wir uns alle einigen können – denn es bedeutet, jederzeit Zugriff auf die neuesten Daten zu haben.
Wer möchte das nicht, wenn es um wichtige Geschäftsentscheidungen geht?
Die meisten Entscheidungsträger in der Lieferkette sehen das genauso. Laut einer Umfrage von 2023 sind 77 % von ihnen der Meinung, dass Echtzeit-Bestandsübersicht essenziell ist.
Ein System zur Echtzeit-Bestandsverfolgung—angeboten von Bestandsmanagement-Tools wie Cin7 Core und Helcim—ermöglicht Ihnen die Nachverfolgung von Bestandsbewegungen in Lagern oder Distributionszentren und sogar in physischen Geschäften (sofern vorhanden).
Laut KMU-Händlern, die solche Plattformen nutzen, sind 91 % davon überzeugt, dass diese eine umfassende Bestandskontrolle in Echtzeit bieten.
Auch der Einsatz von modernen ERP-Systemen ist inzwischen unumgänglich. Traditionelle ERP-Systeme erfassen einen Großteil der für die Planung der Lieferkette und Bestandsaktualisierungen erforderlichen kritischen Informationen nicht.
DeGiacomo vergleicht diese Systeme mit der Sicht durch einen schmutzigen Rückspiegel, weil sie fragmentierte und unvollständige Daten liefern. Mit KI können sich Unternehmen hingegen auf multimodale Modelle verlassen, die verschiedene Arten von Eingabedaten gleichzeitig verarbeiten und verstehen.
„Im Bereich der Lieferkette laufen so viele Kommunikations- und Planungsprozesse über Dokumente, Texte oder Audios, während Produktdaten in Fotos, Rezensionen oder langen, unstrukturierten Feature-Listen stecken. Multimodale Modelle erlauben es uns, diese Informationen schnell und einfach zu extrahieren und zu verstehen“, erklärte er.
Nachdem Precision Watches ein intelligentes ERP-System implementiert und RFID-Technik genutzt hatte, um Online- und Filialbestände während eines Rolex-Verkaufs zu synchronisieren, berichtete Marketing-Manager Sergey Taver:
Unsere Echtzeit-Bestandsanzeige steigerte die Conversion-Rate um 20 %, weil Kunden auf die Verfügbarkeit vertraut haben. Diese Transparenz verringert Überverkäufe und erhöht das Kundenvertrauen.
4. Optimieren Sie die Lagerbestandskategorisierung
Schläferprodukte. Langsamdreher. Zombie-Produkte. Wie auch immer Sie sie nennen – Sie wollen diese Budgetfresser aus Ihrem Produktportfolio entfernen.
Lagerbestandsoptimierung bedeutet, sich auf Gewinnartikel zu konzentrieren.
Die ABC-Analyse ist eine beliebte Methode im Bestandsmanagement, die dabei hilft, und sie basiert auf dem Paretoprinzip (wie in 80 % Ihres Umsatzes stammen von 20 % Ihrer Produkte).
Sie ordnet Ihre Produkte von A bis C ein – wobei A die gewinnbringendsten und C die am wenigsten lukrativen sind.
Viele Bestandsmanagement-Tools und ERP-Systeme bieten Automatisierungen, die diesen Schritt für Sie übernehmen – sogar mit der richtigen Servicelevel-Zuweisung für jede Gruppe.
KI-gestütztes Bestandsmanagement geht allerdings noch einen Schritt weiter, indem es über den reinen Umsatzbeitrag hinausblickt.
Diese Studie zeigte, dass der Einsatz von KI bei der ABC-Analyse es ermöglicht, mehrere Kriterien wie Kosteninformationen, Beschaffungszeiten, Produktion und Kritikalität zu berücksichtigen.
So können Bestände optimiert werden, indem Produkte anhand nuancierter Kriterien klassifiziert werden.
Beispielsweise können Cin7 Omnis Inventoro Produktportfolios nach Produktkategorie, Lager und Lieferanten klassifizieren.
Nehmen wir an, Sie führen eine große E-Commerce-Marke mit mehreren Distributionszentren.
KI kann Verkäufe, Nachbestellzeiten und Artikelpopularität in jedem Lager analysieren. Mit diesen Informationen können Sie ein Produkt identifizieren, das online im Allgemeinen ein Langsamdreher ist, aber in einer bestimmten Region ein Bestseller sein könnte.
5. Optimieren Sie das Lagermanagement
Das Lagermanagement im E-Commerce von KMU wird häufig an 3PL-Logistikdienstleister ausgelagert. Sie können zum nächsten Abschnitt springen, falls dies auf Sie zutrifft.
Aber wenn Ihr Handelsunternehmen das Lager eigenständig betreibt – dann habe ich gute Nachrichten für Sie. Künstliche Intelligenz bringt das Lagermanagement auf mehreren Ebenen voran.
Hardik Chawla, Senior Product Manager bei Amazon, SCOT (Supply Chain Optimization Technology), berichtet: „Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz verbessern die Effizienz von Wareneingangsprozessen und operativen Abläufen.“
KI-gestütztes Lagermanagement optimiert und verbessert:
- Personalmanagement. 37 % der Supply-Chain-Leiter berichteten von großen bis extremen Arbeitskräftemangel (Fahrer und Lagermitarbeiter). Mit Echtzeitdaten kann KI Aufgaben anhand aktueller Nachfrage, Standorte und vergangener Leistungen zuordnen.
- Dynamische Platzierung. KI-basierte Tools für dynamisches Slotting wie Lucas simulieren Szenarien, um herauszufinden, ob es bessere Lagerplätze für ein Produkt gibt, und optimieren so die Lagergestaltung. Funktionen wie Ähnlichkeitserkennung sind besonders hilfreich, um vermeidbare Fehler zu vermeiden, zum Beispiel das Verwechseln ähnlicher Produkte.
- Kommissioniereffizienz. Innovationen wie KI-gestützte autonome mobile Roboter (AMRs) können sich mit bemerkenswerter Präzision über Lagerflächen bewegen. Gleichzeitig sorgen Sensoren und RFID-Tags durch den Einsatz von KI und IoT dafür, dass die Lagerbewegungen stets im Blick bleiben.
- Vorausschauende Wartung. Predictive-Technologien erkennen potenzielle Probleme, bevor sie das Geschäft stören und finanziellen Schaden verursachen. Deloitte berichtete, dass dies zu bis zu 20 % höherer Produktivität, 15 % weniger Ausfallzeiten und 5 % Einsparungen bei neuen Geräten führen kann.
- Bestandsüberwachung. KI-gesteuerte Drohnen wie Gather AI können Bestandsfehler im Durchschnitt um 66 % reduzieren. Diese Geräte können selbstständig fliegen und Fotos vom Lagerbestand aufnehmen. Anschließend analysiert die KI diese Bilder und gleicht sie mit den WMS-Daten ab. Sie können auch ungenutzte Lagerflächen aufdecken.
DeGiacomo identifizierte einen der Hauptgründe, warum KI im Lagerwesen unerlässlich ist – Simulation.
KI hilft dabei, „unzählige potenzielle Szenarien zu simulieren, um optimale Strategien zu identifizieren. Fortschrittliche Simulationen können Lagerlayouts, Kommissionierstrategien und Personalbesetzung vor der Umsetzung testen und optimieren und so das Risiko erheblich senken und die betriebliche Effizienz steigern.“
6. Lieferantenmanagement optimieren
Einundneunzig Prozent der Unternehmen, die KI eingesetzt haben, um Aktivitäten in der Lieferkette zu verbessern, haben dadurch Entscheidungsfindung und Geschäftsabläufe positiv beeinflusst.
Genaue Nachfrageprognosen ebnen den Weg für bessere Partnerschaften mit Ihren Lieferanten.
Wenn Sie im Voraus wissen, wie viel Ware Sie in naher Zukunft und über welchen Zeitraum benötigen, sind Sie in einer stärkeren Verhandlungsposition.
KI hilft außerdem, durch die Analyse von Daten Unregelmäßigkeiten im Lieferantenverhalten festzustellen – wie etwa unzuverlässige Lieferzeiten.
Diese Informationen bieten eine Grundlage für Gegenmaßnahmen.
Aber es gibt noch mehr, was KI im Hintergrund leisten kann. Heutige Systeme des maschinellen Lernens können Risiken bei Lieferanten proaktiv überwachen, indem sie analysieren:
- Pünktlichkeit der Lieferungen und Schwankungen bei den Lieferzeiten
- Füllraten-Variabilität über verschiedene SKUs oder Standorte hinweg
- Kostenanomalien oder Preisabweichungen im Zeitverlauf
- Externe Signale wie ESG-Verstöße oder finanzielle Instabilität
Tools wie Scoutbee und Resilinc können sogar Drittdaten (z. B. Nachrichtenberichte, Marktalarme, Kundenbewertungen) durchsuchen, um aufkommende Lieferantenrisiken aufzuzeigen – noch bevor sie Ihre Abwicklungsprozesse stören.
Das ist großartig, denn Studien zeigen, dass nur 26 % der Chief Procurement Officers Risiken innerhalb ihrer Lieferketten zuverlässig vorhersagen konnten.
Mit KI steigt diese Zahl – und zwar schnell.
Und falls doch das Schlimmste passiert und Ihr Hauptlieferant kurzfristig ausfällt, kann KI im Handumdrehen Ersatzlieferanten ausfindig machen.
Laut Harvard Business Review können Tools wie Scoutbee Websites durchsuchen, um eine Liste potenzieller Lieferanten zu erstellen und deren Finanzen, Kundenbewertungen und andere wichtige Informationen zu überprüfen.
KI stattet Supply-Chain-Teams mit der Möglichkeit aus, von reaktivem Problemlösen zu vorausschauenden, datengetriebenen Lieferantenpartnerschaften überzugehen, die eine langfristige Bestandsresilienz unterstützen.
7. Dynamische Preisgestaltung und Aktionen umsetzen
Mit dynamischer Preisgestaltung können Sie Produktpreise an die aktuelle Kundennachfrage, Marktbedingungen und weitere Faktoren anpassen.
Dies geht Hand in Hand mit KI-basierter Nachfrageprognose und ermöglicht es Unternehmen, Preise in Echtzeit je nach vorhergesagten Nachfrageschwankungen und Lagerbeständen anzupassen.
Von der Nachfrageprognose bis zur dynamischen Preisgestaltung ist jedes Element darauf abgestimmt, die Kundenbedürfnisse vorherzusehen und zu erfüllen. Dieses Zusammenspiel stellt sicher, dass sich die gesamte Lieferkette im Gleichtakt bewegt, um das bestmögliche Kundenerlebnis zu liefern.
Nick DeGiacomo, CEO von Bucephalus
Mit dieser Strategie können Sie 82 % der US-Einkäufer ansprechen, die gerne online Preise vergleichen und so die besten Angebote finden.
Beim Planen von Produktaktionen gibt es viele Vorteile, wenn Sie die Performance Ihres Produktportfolios und die aktuelle Verfügbarkeit der Lagerbestände kennen.
Das Print-on-Demand-Unternehmen für Wandkunst, merchOne, nutzt diese Informationen, um Werbeaktionen für seine E-Commerce-Partner einzurichten.
CEO Philipp Muehlbauer berichtet, dass ihre Live-Produktionsdaten helfen, „Rabatte oder Aufschläge je nach aktueller Produktionskapazität und -geschwindigkeit anzupassen, um Erwartungen und Verbrauchernachfrage zu steuern.“
KI kann auch Ihren gesamten Datensatz analysieren, um Werbestrategien zu optimieren.
Selbst wenn Sie bisher keine bestimmte Aktion wie „Kaufe eins, bekomme eins gratis“ für Produkt A durchgeführt haben, kann KI aus ähnlichen Aktionen bei ähnlichen Produkten lernen.
Maschinelles Lernen kann Muster erkennen und diese wertvollen Erkenntnisse auf Produkt A anwenden, sodass Sie selbst sehen können, ob es für Sie profitabel ist.
8. Simulieren Sie Bestandsszenarien zur Planung von Unsicherheiten
Seien wir ehrlich: Lieferketten reißen ab. Kunden reagieren nicht mehr. Trends steigen sprunghaft an und stürzen ab. Sie können nicht alles vorhersehen – aber Sie können es simulieren.
Die Szenariosimulation nutzt KI, um „Was wäre wenn“-Situationen zu modellieren und Ihre Bestandsstrategie daran zu testen – bevor Sie echtes Geld investieren.
Es geht um Dinge wie:
- Was passiert, wenn Ihr Hauptlieferant für 10 Tage ausfällt?
- Was geschieht, wenn die Nachfrage am nächsten Black Friday doppelt so hoch ist?
- Wie erfüllen Sie Bestellungen wenn es zu Versandverzögerungen an der Westküste kommt?
Statt zu raten oder sich auf veraltete Nachfragemodelle zu verlassen, ermöglichen KI-gestützte Simulatoren wie SimWell, AnyLogic und AIMMS das Belastungstest Ihrer Strategie und die Optimierung Ihrer Reaktionen in Bezug auf:
- Bestandsallokation über mehrere Lagerstandorte hinweg
- Sicherheitsbestände bei schwankenden Lieferzeiten
- Preisstrategien bei Überangebot oder Knappheit
- Personal- und Lagerplatzplanung, wenn Volumen sprunghaft ansteigt oder sich verschiebt
Diese Simulationen sind keine statischen Tabellen. Es sind adaptive, datenbasierte Modelle, die sich aktualisieren, wenn neue Bedingungen auftreten – wirtschaftliche Veränderungen, Versandprobleme, sogar virale Trends auf TikTok.
Herausforderungen bei der Implementierung der KI-gestützten Bestandsverwaltung
Reicht die KI-Intelligenz, um Ihre Bestandsverwaltung auf das nächste Level zu heben? Ja, wenn Sie sie planmäßig implementieren und sich rechtzeitig auf ihre Schwächen vorbereiten, zu denen gehören:
Abhängigkeit von und Qualität der Daten
Im Gespräch mit Supply Chain Dive sagte Bob Czechowicz, Senior Director Innovation bei GS1: „Wenn Sie nicht sicherstellen können, dass Sie hochwertige und konsistente Daten haben, werden Sie voraussichtlich Schwierigkeiten haben, Herausforderungen zu lösen.“
KI ist nur so intelligent wie die Daten, die ihr zugeführt werden.
Wenn Ihre Daten unvollständig, veraltet oder schlichtweg falsch sind, leidet auch das Ergebnis der KI.
Die Bereinigung Ihrer Daten ist der erste Schritt. Aber Sie müssen zudem standardisierte Datenpraktiken etablieren und pflegen, um Fehler zu minimieren und langfristig eine hohe Datenqualität zu gewährleisten.
Datensicherheit und Datenschutz
80 % der Datenexperten sind sich einig: KI macht Datensicherheit herausfordernder.
Die Nutzung von KI-Bestandsverwaltungssoftware kann Ihr Unternehmen angreifbar machen. 74 % aller Cyberangriffe lassen sich auf Software-Lieferanten in der Lieferkette zurückführen.
Denken Sie daran, rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) einzusetzen, um den Zugang zu Bestandsverwaltungssystemen zu beschränken und sichern Sie Backups für den Fall von Datenverlust oder -beschädigung.
Ebenso ist es wichtig, sich an Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) zu halten; solche Rahmenwerke helfen Ihnen, Ihre Daten zu schützen und deren Qualität zu bewahren.
Anfangskosten und Komplexität
Die Implementierung von KI für das E-Commerce-Bestandsmanagement kann eine erhebliche Investition sein. Zu den Kosten zählen unter anderem:
- KI-Software-Abonnements
- Integration in bestehende Systeme
- Personalaufwand für Implementierung und Wartung
- Schulungen zur Steigerung der Mitarbeiterkompetenz
KI erfordert Fachwissen, sei es im eigenen Haus oder ausgelagert. Es ist hilfreich, ein geschultes Team zu haben, bevor ein KI-System eingeführt wird, um Fehlinterpretationen von Daten und fehlerhafte Bestandsprognosen zu vermeiden.
Doch die Kosten sind nicht das einzige Hindernis. Für viele E-Commerce-Teams stehen der KI-Einführung auch Altsysteme, isolierte Daten oder starre ERP-Strukturen im Weg, die nicht für Echtzeit-Intelligenz ausgelegt wurden.
Weitere Herausforderungen umfassen:
- Integration von KI-Tools mit bestehenden Bestands- und Lagerverwaltungssystemen
- Akzeptanz der Beteiligten gewinnen über verschiedene Teams hinweg (Betrieb, Finanzen, Marketing)
- Wartung und Neutraining von KI-Modellen wenn sich die Bedingungen ändern
- Übermäßige Abhängigkeit von Black-Box-Modellen vermeiden die keine Erklärbarkeit bieten
Wenn Ihr Team vorbereitet ist, schaffen Sie eine solide Basis für die Skalierung, indem Sie Ihre anfänglichen strategischen Pläne testen und optimieren.
Erfolg mit KI im Bestandsmanagement entscheidet sich nicht nur an der Technologie – sondern an der Implementierungsstrategie. Der Schlüssel ist, langsam mit einem Pilotprojekt zu starten und dann Schritt für Schritt daraus ein vollumfängliches Produkt zu entwickeln.
Hardik Chawla, Senior Product Manager - Technical bei Amazon SCOT
Unsere Top-Auswahl an Bestandsmanagement-Software
Bestandsmanagement-Systeme setzen zunehmend auf KI, um ihre Tools zu verbessern. Auch die Anzahl verfügbarer Drittanbieter-Integrationen wächst.
Wir haben verschiedene Plattformen getestet, damit Sie eine finden, die den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet.
Sehen Sie sich unsere Übersicht der Top 30 Bestandsmanagement-Tools an, um herauszufinden, welche Ihnen bei der effektiven Implementierung von KI helfen können:
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Die Zukunft der KI im Bestandsmanagement
Die Fähigkeiten von KI werden künftig noch besser werden.
Verbesserte Echtzeit-Bestandsverfolgung und Bedarfsprognosen können in Zukunft für berechenbarere Lieferketten sorgen.
Von KI unterstützte Plattformen werden weiterhin Aufgaben automatisieren, die früher aufwendig und fehleranfällig waren – einschließlich Datenaustausch und Versandkoordination.
Wenn Sie ein Fan bahnbrechender Technologien sind, sagte Chawla, dass wir voraussichtlich folgende Anwendungen schon bald sehen werden:
- Blockchain-integriertes Inventar-Tracking: Dies könnte die Verwaltung und Überprüfung von Beständen in komplexen Lieferketten revolutionieren, indem es eine Echtzeit- und manipulationssichere Verfolgung vom Produktionsbeginn bis zur Auslieferung ermöglicht.
- Visuelle Bestandsprüfung: Mithilfe KI-gestützter Kameras könnten Lagerregale kontinuierlich gescannt werden, um Empfangsfehler, Produktzustände und Lagerbestände zu identifizieren.
- Inventarabfragen in natürlicher Sprache: Stellen Sie sich vor, Lagerarbeiter oder Führungskräfte könnten komplexe Bestandsfragen in natürlicher Sprache stellen. „Wie hoch ist unser aktueller Lagerbestand an roten Sneakern in Größe 9 und wie vergleicht sich das mit der letzten Feiertagssaison?“ Große Sprachmodelle (LLMs) könnten sofort eine detaillierte und kontextbezogene Antwort liefern.
Fazit
Laut einem vollständigen 94 % der Unternehmen planten, im Jahr 2024 KI in ihren Abläufen einzusetzen – aus gutem Grund. Trotz der Herausforderungen bei der Implementierung überwiegen die Vorteile gegenüber den Nachteilen.
Die Modernisierung des Bestandsmanagements bis zu dem Punkt, an dem Sie eine überlegene Bestandsübersicht und bessere Entscheidungen treffen können, war einst ein Wunschtraum in der Logistikbranche – heute ist es Realität.
Wenn Sie nach der Lektüre dieses Artikels mehr Interesse an der Einführung von KI für Ihr E-Commerce-Geschäft entwickelt haben, finden Sie hier weitere Bereiche Ihres Unternehmens, in denen Sie diese einsetzen können.
Für alle, die ein stärker KI-gesteuertes Bestandsmanagement-Tool suchen, haben wir eine Liste der 20 besten E-Commerce-Optionen und eine Checkliste wichtiger Funktionen zusammengestellt.
Wenn Sie daran denken, den Einsatz von KI über den Bereich Bestandsmanagement hinaus zu erweitern, entdecken Sie einige der besten KI-Lösungen für den Einzelhandel in anderen Geschäftsbereichen.
Für weitere Möglichkeiten zur Verbesserung Ihres Bestandsmanagements finden Sie hier eine Anleitung.
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