Herausforderung
Klassische Dispositionslogiken stoßen an Grenzen, wenn Kundenaufträge schwanken und Produktportfolios komplex sind. Sicherheitsbestände werden pauschal erhöht, Kapital wird gebunden und trotzdem treten Fehlteile auf. Eine systematische, vorausschauende Bedarfsplanung fehlt häufig.
Ziel des Cases
Stabilerer Materialfluss mit weniger Fehlteilen bei optimierten Beständen. Disponenten sollen Vorschläge erhalten, wie sie Bestände feinsteuern können, statt nur pauschal Reserven zu erhöhen.
KI prognostiziert Materialbedarfe auf Basis von Auftragslage, Forecasts, Historie und Saisonalitäten und unterstützt bei der Bestandsplanung.
Beschreibung der KI-Lösung
Die KI verknüpft Verbrauchshistorien, Auftrags- und Forecastdaten, Produktlebenszyklen und bei Bedarf externe Faktoren wie Saison oder Branchentrends. Prognosemodelle berechnen künftige Bedarfe pro Artikel oder Artikelgruppe. Daraus leitet das System Bestandsziele und Bestellvorschläge ab, die in ERP- oder Dispositionstools eingespielt werden. Die Prognosegüte wird laufend gemessen und die Modelle werden nachjustiert.
