KI-Inventarverwaltung: Der komplette Automatisierungsleitfaden
Zählen, zählen, zählen – die unendliche Geschichte: Wiederkehrende physische Inventuren im Bestandsmanagement sind mühsam und zeitaufwendig, was häufig zu Fehlern und Ineffizienzen bei der Bestandsüberwachung führt.
Dateneingabe – ein Wechselbad der Gefühle: Manuelle Dateneingabe und Auftragsabwicklung sind fehleranfällig und langsam, was die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Lagerverwaltungsprozesse beeinträchtigt.
Prognose-Desaster: Sich bei der Bedarfsplanung auf historische Verkaufsdaten zu verlassen, ist ein reaktiver Ansatz, der zu Fehlbeständen und Überbeständen führt.
Die Stresssymphonie des Nicht-Lagerbestands: Ineffiziente Inventarpraktiken führen zu Fehlbeständen, die Abläufe stören, Verzögerungen verursachen und Kunden enttäuschen.
Mehr ist nicht immer besser: Überbestände aufgrund schlechter Lagerhaltung führen zu erhöhten Lagerkosten, binden Kapital und mindern die Rentabilität.
Wiederkehrende physische Bestandsaufnahmen. Manuelle Dateneingabe und Auftragsbearbeitung. Reaktive Nachfrageprognose auf Basis vergangener Verkaufsdaten.
Diese ineffizienten Praktiken plagen das traditionelle Bestandsmanagement. Dieser veraltete Ansatz führt zu Fehlbeständen, Überbeständen und weiteren betrieblichen Herausforderungen.
Im schlimmsten Fall kann das ein ganzes Unternehmen ruinieren. Der Spezialist für operative Effizienz Jon Naseath teilte auf LinkedIn diese warnende Geschichte, über die Sie nachdenken sollten:
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Wenn Sie bereits Bestandsverwaltungssoftware nutzen, sind Sie bereits auf einem guten Weg. Doch es gibt noch viel mehr Potenzial, das Sie mit Technologie ausschöpfen können.
Beispiel: Der Einsatz von KI im Bestandsmanagement. Dadurch kann Ihr E-Commerce-Unternehmen auf vielerlei Weise transformiert werden, wie wir in diesem Blogbeitrag im Detail erkunden werden.
Aber zunächst werfen wir einen Blick darauf, wie sich KI ihren Weg ins Bestandsmanagement gebahnt und dieses revolutioniert hat.
Welche Rolle spielt KI im Bestandsmanagement?
Frühe Versuche, maschinelles Lernen in Bestandsführungssystemen zu integrieren, waren umständlich, einfach und stark logistikorientiert.
In den 1980er Jahren entwickelte der Inventory Management Assistant (IMA) der US-Luftwaffe regelbasierte Systeme, die vordefinierte „Wenn-dann“-Regeln für die Prognose und Nachbestellung von Ersatzteilen nutzten.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gewannen in den 2000ern an Schwung, als die Rechenleistung zunahm und Hardware besser zugänglich wurde.
Diese datengetriebene Ära hat das Lieferkettenmanagement (SCM) transformiert – für bessere Prognosen und intelligenteres Bestandsmanagement.
Bis in die 2010er Jahre entstand das Industrielle Internet der Dinge (IIoT), das Geräte – Maschinen, Anlagen, Fahrzeuge und Produkte – mit dem Internet verbundene Sensoren vernetzte.
Datenwissenschaft im IIoT ermöglichte daraufhin die Echtzeit-Bestandsverfolgung, vorausschauende Wartung von Anlagen und optimale Lieferwege.
Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Rahmen von Industrie 4.0 nutzten diese datenreiche Umgebung, um reaktionsfähigere Prozesse zu ermöglichen – etwa das automatische Auslösen von Nachkäufen, wenn ein beliebtes Produkt knapp wird.
Hier befindet sich das KI-basierte Bestandsmanagement heute. Die Technologie hat sich von einfacher Automatisierung zu einem Kraftpaket prädiktiver Analysen entwickelt.
Sie haben prädiktive Erkenntnisse, aber der Bestand kommt trotzdem zu spät an? MEIO ist das fehlende Bindeglied.
Zentrale KI-Methoden im Bestandsmanagement
Schauen wir genauer hin – KI ist kein einzelnes Werkzeug, sondern ein ganzer Werkzeugkasten. Hier sind die zentralen Methoden, die moderne Bestandsmanagementsysteme heute antreiben:
1. Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelle Lernmodelle lernen aus Ihren Daten – und werden mit der Zeit immer intelligenter. Sie treiben alles an, von Nachfrageprognosen bis hin zur Erkennung von Ausreißern.
- Überwachtes Lernen eignet sich hervorragend für historische Verkaufsdaten und die Prognose künftiger Nachfrage.
- Unüberwachtes Lernen, wie zum Beispiel Clusterverfahren, hilft, Produkte oder Lieferanten anhand gemeinsamer Merkmale (z. B. Abverkaufsrate, Marge, Saisonalität) zu gruppieren.
- Verstärkendes Lernen kann Bestandsniveaus dynamisch optimieren, indem verschiedene Strategien getestet und in Echtzeit angepasst werden.
Anwendungsfall: Eine DTC-Marke könnte ML einsetzen, um herauszufinden, dass ihre Hautpflege-Sets nicht am besten nach Saison, sondern nach dem Zeitpunkt von Social-Media-Kampagnen verkauft werden – etwas, das ein regelbasiertes System übersehen würde.
2. Prädiktive Analytik
Im Zentrum 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 zu prognostizieren.
- Geht über einfache Prognosen hinaus, indem „Was-wäre-wenn“-Szenarien einbezogen werden
- Hilft, den Lagerbestand im Vorfeld großer Ereignisse (Verkäufe, Feiertage, Influencer-Kampagnen) optimal anzupassen
🧠 Profi-Tipp:
Die besten Systeme kombinieren prädiktive Analytik mit präskriptiver Analytik – sie sagen Ihnen nicht nur, was wahrscheinlich passieren wird, sondern auch, was Sie als Nächstes tun sollten.
3. Lagersegmentierung (KI-gestützte ABC-Analyse)
Die traditionelle ABC-Analyse stuft Produkte von A bis C anhand des Verkaufsvolumens oder des Umsatzanteils ein. KI-gestützte Segmentierung geht noch weiter:
- Multivariate Analyse. Betrachtet Produktumschlag, Margen, Lieferzeiten und Saisonalität.
- Dynamische Segmentierung. Wird in Echtzeit anhand von Veränderungen in der Nachfrage oder Kostenstrukturen aktualisiert.
- Kundenorientierte Clustering-Methoden. Segmentiert Lagerbestände nicht nur nach Produktleistung, sondern auch nach Kundenverhalten (z. B. Wiederholungskäufe, Abonnementwert).
Ergebnis: Präzisere Strategien für Lagerhaltung, Preisgestaltung und Promotion je Segment.
Vorteile der KI-gesteuerten Lagerverwaltung
Moderne KI kann heute die gesamte Lieferkette durchdringen und Ineffizienzen sowie Bestandsprobleme reduzieren. Dies kann zu Folgendem führen:
Verbesserte Genauigkeit und weniger menschliche Fehler
Eingabefehler bei Daten und Fehler bei der Lagerbestandsverfolgung können Ihre Sicht auf Lagerbestände und Produktionspläne verfälschen.
KI-gestützte Lagerverwaltung ermöglicht eine präzisere Bedarfsermittlung und sorgt für konsistente Servicelevels – selbst bei schwankender Kundennachfrage.
Beispiel: Die Wellness-Marke Semaine Health erreichte nach dem Einsatz von Shipbobs KI-gestütztem Lagerplatzmanagement eine 99,95% Auftragsgenauigkeit.
Kostensenkung
KI-unterstützte Systeme zur Lagerverwaltung heben Automatisierung mit maschinellem Lernen und prädiktiver Technologie auf ein neues Niveau.
Da Roboter keine Pausen, Urlaube oder krankheitsbedingte Ausfälle benötigen, lässt sich ihre Effizienz optimal nutzen.
Sie arbeiten rund um die Uhr fehlerfrei, was für Unternehmen sowohl höhere Produktivität (53%) als auch Kosteneinsparungen (48%) bedeutet.
Verbesserte Skalierbarkeit
KI kann große und vielfältige Datensätze verarbeiten, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich sind.
Sie müssen keine neuen Mitarbeiter einstellen oder zusätzliche Tools erwerben, um wichtige Aufgaben zu erfüllen – etwa das Kundenbedürfnis und Lieferantenverhalten zu analysieren.
Erhöhte Kundenzufriedenheit
KI-basierte Personalisierungssysteme analysieren das Kundenverhalten, um auf Grundlage aktueller Lagerbestandsdaten relevante Produkte vorzuschlagen.
Dies steigert das Kaufinteresse der Kunden und sorgt dafür, dass Produkte sofort verfügbar sind – was das generelle Kundenerlebnis verbessert.
Minimierung von Fehlbeständen und Überbeständen
Eine Studie zeigte das Potenzial von KI, die Nachschubplanung, die Optimierung von Sicherheitsbeständen und die genaue Vorhersage von Lieferungen zu verbessern.
KI kann in Echtzeit überwachen, was Ihnen im Laden aus den Händen gerissen wird und was zu lange herumliegt. Diese Präzision bedeutet weniger verschwendetes Geld durch Überbestände und weniger entgangene Verkaufschancen.
Datenbasierte Entscheidungsfindung
51 % der Unternehmen und 82 % derjenigen, die neue Technologien einsetzen, berichteten, dass KI ihre Entscheidungsfindung verbessert hat.
KI für Bestandsmanagement minimiert die Risiken, die mit Bauchentscheidungen verbunden sind, indem sie Dateneinblicke und fortschrittliche Algorithmen nutzt.
8 Möglichkeiten, wie Sie KI zur Optimierung des Bestandsmanagements nutzen können
KI erkennt Datenmuster und Markttrends und geht noch einen Schritt weiter, indem sie Ihr eigenes Feedback mit einbezieht.
Diese Anpassungsfähigkeit ist von Vorteil, da Lieferketten nicht linear verlaufen. Mit der Zeit entsteht durch diese Feedbackschleife ein immer intelligenteres und effizienteres System.
Mit dieser hochentwickelten Intelligenz ermöglicht KI sieben effektive Möglichkeiten, das Bestandsmanagement zu optimieren. Sie kann helfen:
1. Verbesserung der Nachfragenprognose
Die optimale Anzahl an Produkten vorzuhalten, um den Verkauf zu maximieren, ist entscheidend für Gewinnsteigerungen. Doch Excel-Tabellen und Prognoseformeln stoßen hier schnell an ihre Grenzen.
Irgendwann stößt man an eine Grenze – besonders angesichts des Wachstums von E-Commerce-Marken (prognostizierte CAGR liegt bei 9,49 %). Manche E-Commerce-Brands verfügen noch nicht einmal über jahrelange Historie, um sich an der aktuellen Marktentwicklung zu orientieren.
Statistische Modelle erfassen im Grunde nur lineare Zusammenhänge. Sie können keine Muster von einem Produkt auf ein anderes übertragen.
Nicolas Vandeput, Supply Chain Data Scientist (Quelle)
Prädiktives KI-Bestandsmanagement ermöglicht es Ihnen, relevante Daten wie historische und aktuelle Verkaufszahlen sowie geschäftliche Einflussfaktoren wie Saisonalität, Wettbewerb, Trends und Kundeverhalten einzubeziehen.
Andrei Newman, CEO der Luxus-Home-Spa-Marke Designer Home Spas, kann die Effektivität aus eigener Erfahrung bestätigen:
Mit besseren Nachfragenprognosen haben wir sowohl Fehlbestände als auch Überbestände minimiert.
Wir verschwenden kein Geld mehr für Überschussbestände, die unverkauft bleiben, oder zahlen hohe Kosten für Eilbestellungen, um unerwartete Nachfrage zu bedienen.
Diese Effizienz trägt dazu bei, einen konstanten Cashflow zu halten und finanzielle Verluste zu reduzieren.
Kombinieren Sie diese Fähigkeit mit maschinellem Lernen, werden Datenbeschränkungen weniger problematisch.
Das ist besonders nützlich, wenn Sie nicht genug Daten zur Verfügung haben – zum Beispiel, wenn Sie die Feiertagsnachfrage für ein Produkt prognostizieren möchten, das erst seit knapp einem Jahr auf dem Markt ist.
KI-gestützte Bedarfsprognosen können Szenarioanalysen nutzen, um die zukünftige Nachfrage in verschiedenen hypothetischen Situationen zu schätzen.
Sie können damit auch den Einfluss verschiedener externer Faktoren bewerten, etwa von wirtschaftlichen Rahmenbedingungen.
2. Automatisierung der Bestandsauffüllung
Die Harvard Business Review erklärte: Fehlbestände führen zu Kundenabwanderungen.
Im E-Commerce ist Abwandern so einfach wie ein Klick.
Damit dies nicht passiert, müssen Sie stets den optimalen Wiederbeschaffungspunkt Ihrer Ware im Blick haben, um die richtigen Lagerbestände inklusive Sicherheitsbestand sicherzustellen.
Doch das ist für viele Online-Marken kein leichtes Unterfangen, da die Einflussfaktoren auf diese Kennzahl sehr unterschiedlich sind.
Das Ergebnis: 60 % der Online-Käufer weltweit berichteten 2022, auf Produktverfügbarkeitsprobleme gestoßen zu sein.
KI-gestützte Bestandsauffüllung bietet eine effiziente Möglichkeit, diesen Teil Ihres Unternehmens zu steuern. Bestellungen werden getätigt, wenn es nötig ist, und nicht, wenn es der Kalender vorgibt.
Anstatt feste Nachbestellpunkte zu haben, läuft der Prozess Hand in Hand mit der Bedarfsprognose (ganz ähnlich wie Just-in-Time-Bestandsmanagement in der Fertigung).
Laut Nick DeGiacomo, CEO des KI-Bestandstools Bucephalus:
Bestandsauffüllung ist ein komplexes Zusammenspiel aus Vorhersage, Kontext, Simulation und kontinuierlichem Lernen.
Es erfordert nicht nur exzellente Prognosen, sondern auch ein tiefes Verständnis des gesamten Ökosystems der Lieferkette.
Hochwertige Vorhersagen sind die Grundlage — ohne eine genaue Bedarfsprognose wird selbst das ausgefeilteste Auffüllsystem scheitern.
Fortschrittliche Auffüllsysteme analysieren optimale Bestellmengen und Nachbestellpunkte auf dieser Basis, erstellen die Bestellungen und übermitteln sie an die Lieferanten.
IBM berichtet, dass Unternehmen, die diese Technologie nutzen, typischerweise 40% Arbeitsersparnis und 35% Bestandsreduzierung erzielen.
3. Verwenden Sie eine Bestandsverfolgung in Echtzeit
„Echtzeit“ ist ein Schlagwort, das wir alle begrüßen, denn es bedeutet, stets Zugriff auf die aktuellsten Daten zu haben.
Wer möchte das nicht, wenn es um wichtige Geschäftsentscheidungen geht?
Die meisten Entscheidungsträger in der Lieferkette wollen genau das. Eine Umfrage aus 2023 zeigte, dass 77% von ihnen der Ansicht sind, dass Echtzeit-Bestandsübersicht unerlässlich ist.
Ein System zur Echtzeit-Bestandsverfolgung – angeboten von Bestandsverwaltungstools wie Cin7 Core und Helcim – ermöglicht es Ihnen, nachzuverfolgen, was in Lagern oder Distributionszentren sowie in stationären Geschäften (sofern vorhanden) ein- und ausgeht.
Laut KMU-Händlern, die solche Plattformen verwenden, sind 91% der Meinung, dass sie eine umfassende Echtzeit-Bestandskontrolle bieten.
Der Einsatz von fortschrittlichen ERP-Systemen ist mittlerweile ebenfalls unverzichtbar. Herkömmliche ERP-Systeme erfassen viele der kritischen Informationen, die für die Planung der Lieferkette und Bestandsaktualisierungen notwendig sind, gar nicht.
DeGiacomo verglich diese Systeme mit dem Blick durch einen schmutzigen Rückspiegel, da sie fragmentierte und unvollständige Daten liefern. Mit KI können Sie sich auf multimodale Modelle verlassen, die verschiedene Eingabedatenarten gleichzeitig verarbeiten und verstehen.
„Im Reich der Lieferkette findet so viel Kommunikation und Planung in Dokumenten, Texten oder Audio statt, während Produktinformationen in Fotos, Bewertungen oder langen, unstrukturierten Merkmalslisten stecken. Multimodale Modelle erlauben uns, diese Informationen schnell und einfach zu extrahieren und sinnvoll zu nutzen,“ erklärte er.
Nachdem Precision Watches ein intelligentes ERP-System implementiert sowie RFID-Technik zur Synchronisierung von Online- und Lagerbeständen während eines Rolex-Verkaufs eingesetzt hatte, teilte Marketing Manager Sergey Taver mit:
Unsere Echtzeit-Bestandsanzeige steigerte die Konversionsrate um 20 %, weil die Kunden unserer Warenverfügbarkeit vertrauten. Diese Transparenz verringert Überverkäufe und stärkt das Kundenvertrauen.
4. Optimieren Sie die Bestandskategorisierung
Ladenhüter. Langsamdreher. Zombieprodukte. Wie immer Sie sie nennen – diese Budgetfresser sollen aus Ihrem Produktsortiment verschwinden.
Bestandsoptimierung bedeutet, sich auf umsatzstarke Produkte zu konzentrieren.
Die ABC-Analyse ist eine beliebte Bestandsmanagement-Technik, die in diesem Prozess hilft, und basiert auf dem Pareto-Prinzip (wie in 80 % Ihres Umsatzes stammen von 20 % Ihrer Produkte).
Sie klassifiziert Ihre Produkte von A bis C – wobei A die lukrativsten und C die am wenigsten lukrativen sind.
Viele Bestandsmanagement-Tools und ERP-Systeme bieten Automatisierung, die diesen Teil für Sie übernimmt – sogar mit der richtigen Service-Stufe für jede Gruppe.
KI-gestütztes Bestandsmanagement geht jedoch noch einen Schritt weiter, indem es nicht nur betrachtet, wie jedes Produkt Umsatz generiert.
Diese Studie zeigte, dass der Einsatz von KI bei der ABC-Analyse die Berücksichtigung mehrerer Kriterien ermöglicht, wie z. B. Kosteninformationen, Beschaffungszeit, Produktion und Kritikalität.
Dadurch kann die Bestandsoptimierung verbessert werden, indem Produkte anhand differenzierterer Kriterien klassifiziert werden.
Beispielsweise kann Cin7 Omnis Inventoro Produktportfolios nach Produktkategorie, Lager und Lieferanten klassifizieren.
Nehmen wir an, Sie verwalten eine große E-Commerce-Marke mit mehreren Distributionszentren.
KI kann Verkäufe, Nachfüllzeiten und Artikelbeliebtheit in jedem Lager analysieren. Mit den verfügbaren Informationen können Sie ein Produkt identifizieren, das online im Allgemeinen ein Ladenhüter ist, jedoch in einer bestimmten Region ein Bestseller sein könnte.
5. Lagermanagement verbessern
Kleinere und mittlere E-Commerce-Unternehmen lagern die Lagerhaltung oft an 3PL-Dienstleister aus. Sie können zum nächsten Abschnitt springen, wenn Sie in diese Kategorie fallen.
Aber wenn Ihr Einzelhandelsunternehmen sein eigenes Lager verwaltet – dann habe ich gute Nachrichten für Sie. Künstliche Intelligenz revolutioniert das Lagermanagement auf vielfältige Weise.
Hardik Chawla, Senior Product Manager bei Amazon, SCOT (Supply Chain Optimization Technology), sagte: „Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz verbessern die Effizienz von Warenannahmeprozessen und Betriebsabläufen.“
KI-Lagermanagement optimiert und verbessert:
- Personalmanagement. 37 % der Supply-Chain-Leiter berichteten von großen bis extremen Personalengpässen (Fahrer und Lagerarbeiter). Mithilfe von Echtzeitdaten kann KI die Aufgaben den Mitarbeitern je nach aktueller Nachfrage, Standort und bisherigen Leistungen zuweisen.
- Dynamisches Slotting. KI-gestützte Slotting-Tools wie Lucas simulieren Szenarien, um herauszufinden, ob es für ein Produkt eine bessere Position im Lager gibt und verbessern so das Lagerlayout. Funktionen wie Ähnlichkeitserkennung sind besonders hilfreich, um vermeidbare Fehler wie Kommissionierfehler zu verhindern, die durch das Platzieren ähnlicher Artikel nebeneinander entstehen.
- Effizienz bei der Kommissionierung. Innovationen wie KI-gesteuerte autonome mobile Roboter (AMR) können sich mit bemerkenswerter Genauigkeit durch Lagerräume bewegen. Gleichzeitig sorgen Sensoren und RFID-Tags in Kombination mit KI und IoT für die lückenlose Überwachung der Lagerbewegungen.
- Vorausschauende Wartung. Prädiktive Technologien erkennen potenzielle Probleme, bevor diese den Betrieb stören und zu finanziellen Schäden führen. Deloitte berichtet, dass dies zu bis zu 20 % höherer Produktivität, 15 % weniger Ausfallzeiten und 5 % Kostenersparnis bei neuen Anlagen führen kann.
- Bestandsüberwachung. KI-gestützte Drohnen wie beispielsweise Gather AI können Bestandsfehler im Schnitt um 66 % reduzieren. Diese Geräte fliegen autonom und machen Fotos vom Bestand. KI analysiert im Anschluss die Bilder und gleicht sie mit WMS-Daten ab. Zudem können so auch ungenutzte Lagerflächen aufgedeckt werden.
DeGiacomo hat einen der Hauptgründe dafür benannt, warum KI im Lagerverwaltung so wichtig ist—Simulation.
KI hilft dabei, „unzählige potenzielle Szenarien zu simulieren, um optimale Strategien zu finden. Fortschrittliche Simulationen können Lagerlayouts, Kommissionierstrategien und Personalstärken vor der Umsetzung testen und verfeinern, was das Risiko drastisch reduziert und die betriebliche Effizienz erhöht.“
6. Lieferantenmanagement optimieren
Einundneunzig Prozent der Unternehmen, die KI zur Verbesserung der Lieferkettenaktivitäten eingesetzt haben, konnten Entscheidungsfindung und Geschäftsabläufe positiv beeinflussen.
Exakte Bedarfsprognosen ebnen den Weg, um die Zusammenarbeit mit Ihren Lieferanten zu verbessern.
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 Ihnen außerdem, proaktiv zu bleiben, indem sie Daten analysiert, um Unregelmäßigkeiten im Verhalten von Lieferanten, etwa bei inkonsistenten Lieferzeiten, zu erkennen.
Diese Informationen dienen als Grundlage für Gegenmaßnahmen.
Doch KI kann noch mehr im Hintergrund leisten. Moderne Machine-Learning-Systeme können Lieferantenrisiken proaktiv überwachen, indem sie analysieren:
- Pünktlichkeit der Lieferungen und Schwankungen bei den Durchlaufzeiten
- Schwankungen der Füllraten über verschiedene SKUs oder Standorte
- Kostenausreißer oder Preisverschiebungen im Zeitverlauf
- Externe Hinweise wie ESG-Verstöße oder finanzielle Instabilität
Tools wie Scoutbee und Resilinc können sogar Daten von Drittanbietern durchsuchen (z. B. Nachrichtenberichte, Marktalarme, Kundenbewertungen), um aufkommende Lieferantenrisiken aufzudecken—noch bevor sie Ihre Abläufe stören.
Das ist großartig, denn Studien zeigen, dass nur 26 % der Einkaufsleiter Risiken in ihrem Lieferantennetzwerk zuverlässig voraussehen können.
Mit KI wächst dieser Anteil rasant.
Und wenn der schlimmste Fall eintritt und Ihr Hauptlieferant im letzten Moment versagt, kann KI spontan alternative Lieferanten erkennen und vorschlagen.
Laut Harvard Business Review können Tools wie Scoutbee Websites durchsuchen, um eine Liste potenzieller Lieferanten zu erstellen und dabei deren Finanzen, Kundenbewertungen und andere relevante Daten berücksichtigen.
KI ermöglicht es Teams im Lieferkettenmanagement, anstatt nur auf Probleme zu reagieren, proaktive, datenbasierte Lieferantenbeziehungen zu gestalten, die eine langfristige Bestandsresilienz unterstützen.
7. Dynamische Preisgestaltung und Aktionen umsetzen
Die dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Ihnen, Produktpreise an die aktuelle Kundennachfrage, die Marktlage und weitere Faktoren anzupassen.
Sie ist eng mit KI-gestützter Bedarfsvorhersage verknüpft und gestattet es Unternehmen, Preise in Echtzeit entsprechend der prognostizierten Nachfrage und der Bestandslage anzupassen.
Von der Bedarfsprognose bis zur dynamischen Preisgestaltung – jeder Bereich ist darauf ausgerichtet, die Kundenbedürfnisse vorauszuahnen und zu erfüllen. Diese enge Verzahnung gewährleistet, dass sich die gesamte Lieferkette harmonisch bewegt, um das bestmögliche Kundenerlebnis zu bieten.
Nick DeGiacomo, CEO von Bucephalus
Mit dieser Strategie können Sie 82 % der US-Kunden erreichen, die gerne online Preise vergleichen und ihnen so die besten Angebote bieten.
Im Hinblick auf die Planung von Produkt-Aktionen bietet das Wissen um Ihre Produktportfolio-Performance sowie die Echtzeit-Verfügbarkeit des Lagerbestands viele Vorteile.
Das Unternehmen für Print-on-Demand Wandkunst, merchOne, nutzt diese Informationen bei der Planung von Aktionen für seine E-Commerce-Partner.
CEO Philipp Muehlbauer erklärte, dass ihnen ihre Live-Produktionsdaten helfen, „Rabatte oder Aufschläge je nach aktueller Produktionskapazität und -geschwindigkeit zu vergeben, um Erwartungen und Verbrauchernachfrage gezielt zu steuern.“
KI kann auch Ihre gesamten Daten analysieren, um Aktionsstrategien zu optimieren.
Selbst wenn Sie eine bestimmte Aktion wie „Kauf eins, bekomme eins gratis“ für Produkt A noch nicht umgesetzt haben, kann KI aus ähnlichen Aktionen bei vergleichbaren Produkten lernen.
Maschinelles Lernen erkennt Muster und nutzt diese Erkenntnisse für Produkt A, sodass Sie unmittelbar sehen können, ob sich ein solcher Ansatz für Sie rentiert.
8. Bestandsszenarien simulieren, um für Unsicherheiten zu planen
Seien wir ehrlich: Lieferketten reißen ab. Kunden verschwinden. Trends schießen in die Höhe und stürzen ab. Sie können nicht alles vorhersagen – aber Sie können es simulieren.
Szenarien-Simulation nutzt KI, um „Was-wäre-wenn“-Situationen zu modellieren und Ihre Bestandsstrategie dagegen zu testen – noch bevor echtes Geld im Spiel ist.
Die Rede ist von Dingen wie:
- Was passiert, wenn Ihr Hauptlieferant 10 Tage offline geht?
- Was passiert, wenn sich die Nachfrage am nächsten Black Friday verdoppelt?
- Wie werden Sie Bestellungen ausführen wenn Versandverzögerungen die Westküste betreffen?
Anstatt zu raten oder auf veraltete Nachfrageprognosen zu vertrauen, ermöglichen KI-gestützte Simulatoren wie SimWell, AnyLogic und AIMMS es Ihnen, Ihre Strategie zu stresstesten und Ihre Reaktionen zu optimieren – in Bereichen wie:
- Bestandszuweisung über mehrere Lager hinweg
- Sicherheitsbestände bei schwankenden Lieferzeiten
- Preisgestaltungen bei Überbestand oder Knappheit
- Personal- und Lagerplatzplanung, wenn das Volumen sprunghaft ansteigt oder sich verändert
Diese Simulationen sind keine statischen Tabellen. Sie sind adaptive, datengetriebene Modelle, die sich mit neuen Bedingungen verändern – ob wirtschaftliche Umbrüche, Lieferverzögerungen oder ein viraler Trend auf TikTok.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI-gestütztem Bestandsmanagement
Ist die „Denkleistung“ der KI genug, um Ihr Bestandsmanagement auf das nächste Level zu heben? Ja – wenn Sie sie entsprechend planen, umsetzen und sich frühzeitig auf ihre Limitierungen vorbereiten. Diese sind:
Abhängigkeit und Qualität der Daten
Im Gespräch mit Supply Chain Dive erklärt Bob Czechowicz, Senior Director Innovation bei GS1: „Solange Sie kein Vertrauen in die Qualität und Konsistenz Ihrer Daten haben, werden Sie wahrscheinlich Schwierigkeiten haben, Herausforderungen zu lösen.“
KI ist nur so intelligent wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird.
Sind Ihre Daten unvollständig, veraltet oder schlichtweg falsch, leidet auch das KI-Ergebnis darunter.
Das Bereinigen Ihrer Daten ist der erste Schritt. Darüber hinaus müssen Sie standardisierte Datenprozesse einführen und beibehalten, um Fehler zu minimieren und die Qualität langfristig hoch zu halten.
Datensicherheit und Datenschutz
80 % der Datenexperten sind sich einig: KI macht Datensicherheit herausfordernder.
Die Nutzung von KI-gestützter Bestandsverwaltungssoftware kann Ihr Unternehmen anfälliger machen. 74 % aller Cyberangriffe werden auf Software-Lieferkettenpartner zurückgeführt.
Setzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) ein, um den Zugang zu Bestandsmanagement-Systemen zu beschränken, und erstellen Sie sichere Backups für den Fall von Datenverlust oder -beschädigung.
Ebenso wichtig ist die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA), da diese Rahmenwerke helfen, Ihre Daten zu schützen und deren Qualität zu sichern.
Anfangsinvestition und Komplexität
Die Einführung von KI fürs E-Commerce-Bestandsmanagement kann eine erhebliche Investition bedeuten. Zu den Kosten zählen unter anderem:
- Abonnements für KI-Software
- Integration mit bestehenden Systemen
- Personal für Implementierung und Wartung
- Schulung der Mitarbeitenden
Für KI sind Fachkenntnisse erforderlich – intern oder extern. Es zahlt sich daher aus, ein geschultes Team aufzubauen, bevor Sie eine KI-Lösung einführen, um Fehlinterpretationen und fehlerhafte Bestandsprognosen zu vermeiden.
Doch nicht nur die Kosten sind ein Hindernis. Für viele E-Commerce-Teams kollidiert die KI-Einführung auch mit Altsystemen, isolierten Datenbeständen oder starren ERP-Strukturen, die nicht für Echtzeit-Intelligenz entwickelt wurden.
Weitere Herausforderungen sind:
- Integration von KI-Tools mit bestehenden Bestands- und Lagersystemen
- Gewinnung der Unterstützung von Stakeholdern in allen Teams (Betrieb, Finanzen, Marketing)
- Wartung und Neutraining von KI-Modellen, wenn sich die Bedingungen ändern
- Vermeidung einer Überabhängigkeit von Black-Box-Modellen, denen es an Nachvollziehbarkeit mangelt
Sobald Ihr Team bereit ist, schaffen Sie eine solide Basis für die Skalierung, indem Sie Ihre anfänglichen strategischen Pläne testen und optimieren.
Erfolg mit KI im Bestandsmanagement hängt nicht nur von der Technologie ab – entscheidend ist die Implementierungsstrategie. Es ist wichtig, langsam mit einem Pilotprojekt zu starten und darauf aufbauend weiterzuentwickeln, um ein vollwertiges Produkt zu schaffen.
Hardik Chawla, Senior Product Manager - Technical bei Amazon SCOT
Unsere Top-Empfehlungen für Bestandsmanagement-Software
Bestandsmanagementsysteme integrieren immer schneller KI, um ihre Tools zu verbessern. Auch die Verfügbarkeit von Integrationen von Drittanbietern nimmt stetig zu.
Wir haben verschiedene Plattformen ausprobiert und getestet, um Ihnen dabei zu helfen, die beste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden.
Sehen Sie sich unsere Liste der 30 besten Bestandsmanagement-Tools an, um herauszufinden, welche davon Sie beim effektiven Einsatz von KI unterstützen können:
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Die Zukunft von KI im Bestandsmanagement
Die Möglichkeiten der KI werden nur besser werden.
Verbesserte Bestandsverfolgung in Echtzeit und Bedarfsprognosen können in Zukunft für besser vorhersehbare Lieferketten sorgen.
KI-gestützte Plattformen werden weiterhin Aufgaben automatisieren, die früher mühsam und fehleranfällig waren, darunter das Teilen von Daten und die Koordination von Sendungen.
Für Technikbegeisterte prognostiziert Chawla, dass wir in naher Zukunft voraussichtlich folgende Anwendungen sehen werden:
- Blockchain-integrierte Bestandsverfolgung: Dies könnte revolutionieren, wie wir Bestände über komplexe Lieferketten hinweg verwalten und überprüfen – durch fälschungssichere Nachverfolgung in Echtzeit vom Produktionsort bis zur Auslieferung.
- Visuelle Lagerprüfung: Mit KI-gestützten Kameras könnten Lagerregale kontinuierlich gescannt werden, um Wareneingangsfehler, Produktzustände und Bestandsmengen zu erkennen.
- Abfrage von Beständen in natürlicher Sprache: Stellen Sie sich vor, dass Lagerarbeiter oder Führungskräfte komplexe Bestandsfragen in normaler Sprache stellen. „Wie hoch ist unser aktueller Bestand an roten Sneakern in Größe 9 und wie verhält sich das im Vergleich zur letzten Weihnachtssaison?“ Große Sprachmodelle (LLMs) könnten hierzu sofort eine detaillierte, kontextbezogene Antwort liefern.
Fazit
Im Jahr 2024 planten laut einer Studie 94 % der Unternehmen, KI in ihren Abläufen einzusetzen – und das aus gutem Grund. Trotz der mit ihrer Umsetzung verbundenen Herausforderungen überwiegen die Vorteile deutlich.
Das Modernisieren des Bestandsmanagements, um überlegene Bestandsübersicht und bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen, war einst ein Wunschtraum der Logistikbranche – doch heute ist es Realität.
Wenn Sie nach der Lektüre dieses Artikels noch begeisterter sind, KI für Ihre E-Commerce-Betriebe einzusetzen, finden Sie hier weitere Bereiche Ihres Unternehmens, in denen Sie dies umsetzen können.
Für alle, die nach einem stärker KI-gesteuerten Bestandsmanagement-Tool suchen, haben wir eine Liste der 20 besten E-Commerce-Optionen und eine Checkliste, auf welche Funktionen Sie achten sollten zusammengestellt.
Falls Sie nach weiteren Möglichkeiten zur Verbesserung Ihres Bestandsmanagements suchen, finden Sie hier einen Leitfaden.
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