KI für die Bestandsverwaltung erklärt

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt ist eine effektive Bestandsverwaltung für den Erfolg eines jeden Unternehmens entscheidend. Unternehmen müssen das empfindliche Gleichgewicht zwischen ausreichenden Beständen zur Deckung der Nachfrage und der Minimierung von Überbeständen, die zu Verschwendung oder erhöhten Kosten führen, wahren. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einer leistungsstarken Lösung für die Rationalisierung von Bestandsverwaltungsprozessen entwickelt und bietet Echtzeiteinblicke, Automatisierung und Vorhersagefunktionen, die die Effizienz und Entscheidungsfindung drastisch verbessern können.

In diesem Blog wird untersucht, wie KI die Bestandsverwaltung verändert, welche Vorteile sie bietet und welche Anwendungen für Unternehmen wichtig sind, die auf dem modernen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Neueste Statistiken über KI für die Bestandsverwaltung

Hier sind einige der Neueste Statistiken über KI für die Bestandsverwaltung die ihre wachsende Bedeutung in allen Branchen unterstreichen:

1. Marktwachstum für KI in der Bestandsverwaltung

• Die globale KI im Lieferkettenmarktdie auch die Bestandsverwaltung umfasst, wird voraussichtlich von $5,61 Milliarden im Jahr 2022 Zu $20,19 Milliarden bis 2029, mit einer CAGR von 20,2% In diesem Zeitraum werden KI-gestützte Bestandsverwaltungssysteme** voraussichtlich zu erheblichen Kostensenkungen und betrieblicher Effizienz beitragen und den Unternehmen Einsparungen von bis zu 10-30% auf die Gesamtbetriebskosten.

2. Automatisierung und Effizienz

• Durch die Implementierung von KI und Automatisierung haben Unternehmen berichtet, dass sie ihre Lagerkosten um bis zu 25%. Erreicht wird dies durch bessere Nachfrageprognosen und Bestandsüberwachung in Echtzeit.
• Rsing KI-basierte prädiktive Analysen für das Bestandsmanagement haben die Lagerbestände um bis zu 65%Sie steigern den Umsatz, indem sie sicherstellen, dass die Produkte verfügbar sind, wenn die Kunden sie brauchen.

3. KI in der Lagerautomatisierung

• 74% von Lagern werden voraussichtlich bis 2025 KI einsetzen, wobei KI-gestützte Roboter und Software die manuelle Arbeit bei der Lagerhaltung, Kommissionierung und Verpackung erheblich reduzieren.
• Automati kann die Kommissioniergenauigkeit um mehr als 99%Dadurch werden die Arbeitskosten gesenkt und Produktverluste durch menschliche Fehler reduziert.

4. Genauigkeit der Nachfrageprognose

• Unternehmen, die KI für die Bedarfsprognose und die Optimierung der Lagerbestände eingesetzt haben, konnten bis zu 85% Verbesserung der Vorhersagegenauigkeitund hilft ihnen, den Bestand besser auf die Verbrauchernachfrage abzustimmen.
• Mit präzisen KI-Vorhersagen können Unternehmen überschüssige Bestände minimieren und so die Lagerhaltungskosten um so viel wie 15%.

5. Auswirkungen auf die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette

• 75% von Fachleuten der Lieferkette glauben, dass KI ihren Unternehmen helfen wird, effektiver auf Störungen zu reagieren und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern, insbesondere bei der Bestandsplanung.
• Während der weltweiten Pandemie COVID-19 waren Unternehmen mit KI-gestütztem Bestandsmanagement in der Lage Bestandsstrategien anpassen in Echtzeit, wodurch Umsatzverluste verringert und ein kontinuierlicher Warenfluss gewährleistet wird.

Was bedeutet KI in der Bestandsverwaltung?

AI in der Bestandsverwaltung bezieht sich auf den Einsatz von maschinelles Lernen Algorithmen, Automatisierungstools und Datenanalysen, um die Verwaltung, Verfolgung und Wiederauffüllung von Beständen zu optimieren. KI kann Unternehmen dabei helfen, Lagerbestände zu überwachen, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, Ineffizienzen zu erkennen und manuelle Aufgaben zu automatisieren, die früher zeitaufwändig oder fehleranfällig waren.

Durch die Analyse großer Mengen historischer Daten, aktueller Markttrends und sogar externer Faktoren wie Wetter oder wirtschaftliche Veränderungen hilft KI den Unternehmen, fundiertere Entscheidungen über ihre Lagerbestände zu treffen und sicherzustellen, dass Produkte bei Bedarf verfügbar sind, ohne dass es zu Überbeständen kommt.

Hauptmerkmale der AI-gestützten Bestandsverwaltung

1. Nachfrageprognose

• Eine der leistungsfähigsten Anwendungen von KI im Bestandsmanagement ist die Fähigkeit, die künftige Nachfrage genau vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, des Kundenverhaltens, saisonaler Trends und externer Faktoren wie der Wirtschaftslage können KI-Systeme vorhersagen, wann und wie viel von einem Produkt benötigt wird. Dies führt zu einer effizienteren Auffüllung der Bestände und verringert die Wahrscheinlichkeit von Überbeständen oder Fehlbeständen.

2. Inventarverfolgung in Echtzeit

• KI-gestützte Systeme ermöglichen die Echtzeit-Überwachung von Lagerbeständen an mehreren Standorten, einschließlich Lagerhäusern, Geschäften und Vertriebszentren. Durch die Integration mit anderen Systemen wie POS-Terminals (Point-of-Sale) kann KI Bestandsdaten sofort aktualisieren, wenn Produkte verkauft oder zurückgegeben werden. So wird sichergestellt, dass Unternehmen stets einen genauen Überblick über ihre Lagerbestände haben.

3. Automatischer Nachschub

• KI kann den Nachbestellungsprozess automatisieren und sicherstellen, dass die Bestände rechtzeitig aufgefüllt werden, um die Kundennachfrage zu erfüllen. Auf der Grundlage vorher festgelegter Schwellenwerte und der prognostizierten Nachfrage können KI-Systeme automatisch Bestellungen bei Lieferanten aufgeben, sodass weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind. Dies hilft, sowohl Über- als auch Unterbestände zu vermeiden.

4. Lager-Optimierung

• KI wird eingesetzt, um das Layout von Lagern und Vertriebszentren zu optimieren und sicherzustellen, dass Produkte effizient gelagert werden und schnell abgerufen werden können. Mithilfe von KI-gestützten Simulationen können Unternehmen die effizienteste Anordnung für die Lagerung von Artikeln ermitteln, wodurch die Abrufzeiten minimiert und die Arbeitskosten gesenkt werden. KI kann auch Spitzenzeiten für bestimmte Produkte vorhersagen und das Lagerlayout entsprechend anpassen.

5. Management der Lieferantenbeziehungen

• KI-Tools können die Leistung von Lieferanten überwachen, Vorlaufzeiten verfolgen und die Zuverlässigkeit verschiedener Lieferanten analysieren. So können Unternehmen datengestützte Entscheidungen bei der Auswahl von Lieferanten, der Aushandlung von Verträgen und der Verwaltung von Beziehungen treffen. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Unternehmen Verzögerungen vermeiden und eine konsistente Versorgung mit Waren sicherstellen.

Was sind die Vorteile von KI in der Bestandsverwaltung?

1. Verbesserte Effizienz

• KI automatisiert sich wiederholende und manuelle Aufgaben wie die Bestandsverfolgung, den Nachschub und die Auftragsabwicklung. Dadurch wird der Bedarf an menschlichen Eingriffen reduziert, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können, während gleichzeitig die mit manuellen Prozessen verbundenen Fehler reduziert werden.

2. Kostenreduzierung

• KI hilft Unternehmen, sowohl Überbestände als auch Fehlbestände zu vermeiden, die zu hohen Lagerkosten oder Umsatzeinbußen führen können. Mit präzisen Bedarfsprognosen können Unternehmen optimale Lagerbestände aufrechterhalten und so Lagerkosten, Verderb und Preisnachlässe reduzieren.

3. Verbesserte Entscheidungsfindung

• KI bietet Echtzeiteinblicke und prädiktive Analysen, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen über Lagerbestände, Lieferantenmanagement und Lagerhaltungsstrategien zu treffen. Mit KI-gesteuerten Daten können Unternehmen schnell auf Veränderungen der Nachfrage oder der Marktbedingungen reagieren.

4. Erhöhte Kundenzufriedenheit

• Indem sie sicherstellen, dass die Produkte immer vorrätig sind und die Lieferzeiten durch eine bessere Bestandsverwaltung verkürzt werden, können Unternehmen die Kundenzufriedenheit erhöhen. Automatisierte Systeme können vorhersagen, wann Artikel wahrscheinlich ausverkauft sein werden, und rechtzeitig Nachbestellungen auslösen, um Engpässe zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Kunden immer die benötigten Produkte erhalten.

5. Besseres Lieferantenmanagement

• KI verfolgt und analysiert die Leistung von Lieferanten und ermöglicht es Unternehmen, die zuverlässigsten Lieferanten auszuwählen, bessere Konditionen auszuhandeln und Verzögerungen in ihrer Lieferkette zu vermeiden. Durch die Gewährleistung eines reibungslosen Warenflusses können Unternehmen Unterbrechungen vermeiden, die sich negativ auf den Betrieb auswirken könnten.

Praktische Anwendungen von AI in der Bestandsverwaltung

1. Einzelhandel

Im Einzelhandel hilft KI bei der Verwaltung von Beständen über mehrere Standorte hinweg und stellt sicher, dass die Lagerbestände konsistent sind und die Kunden die gewünschten Produkte finden. Einzelhändler wie Walmart und Amazon nutzen KI-gesteuerte Systeme, um die Nachfrage zu prognostizieren, die Lagerhaltung zu optimieren und den Nachschubprozess zu automatisieren, was zu effizienten Abläufen und einem besseren Kundenerlebnis führt.

2. Herstellung

KI wird in der verarbeitenden Industrie zur Verfolgung von Rohstoffen und Komponenten eingesetzt und hilft Unternehmen, ihre Lieferkette zu verwalten und Produktionsverzögerungen aufgrund von Materialengpässen zu vermeiden. Mit KI-gesteuerten Bedarfsprognosen können Hersteller ihre Produktionspläne besser planen und das Risiko einer Unter- oder Überproduktion verringern.

3. Elektronischer Handel

E-Commerce-Plattformen wie Shopify und eBay nutzen KI, um Lagerbestände zu überwachen, die Kundennachfrage vorherzusagen und Versandprozesse zu automatisieren. KI-Tools helfen E-Commerce Unternehmen optimieren ihre Fulfillment-Center, reduzieren Fehlbestände und bewältigen saisonale Nachfrageschwankungen.

4. Pharmazeutische Erzeugnisse

Die pharmazeutische Industrie verlässt sich bei der Verwaltung der Arzneimittelversorgung auf KI, um sicherzustellen, dass sie bei Bedarf verfügbar sind, ohne dass es zu Überbeständen kommt. KI kann auch Verfallsdaten nachverfolgen, Anforderungen an die Kühllagerung verwalten und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen, was sowohl die Bestandsgenauigkeit als auch die Patientensicherheit verbessert.

Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Bestandsverwaltung?

1. Hohe Anfangskosten

• Die Implementierung von KI-gestützten Bestandsverwaltungssystemen kann kostspielig sein und erfordert Investitionen in neue Software, Hardware und Mitarbeiterschulungen. Für kleine Unternehmen können die Anfangskosten von KI-Lösungen ein Hindernis für die Einführung sein.

2. Datenqualität und Integration

• KI ist auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen treffen zu können. Wenn die Bestandsdaten eines Unternehmens ungenau oder über verschiedene Systeme verteilt sind, kann dies die Leistung von KI-Algorithmen beeinträchtigen. Für eine erfolgreiche KI-Implementierung muss sichergestellt werden, dass die Daten sauber, genau und integriert sind.

3. Komplexität der Annahme

• Die Komplexität der KI-Technologie kann für Unternehmen, die nicht über das technische Know-how zur Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen verfügen, überwältigend sein. Unternehmen müssen in die richtigen Talente und Schulungen investieren, um KI-gestütztes Bestandsmanagement effektiv einzuführen.

Was sind die wesentlichen KI-Techniken, die das Bestandsmanagement verändern?

Verschiedene KI-Techniken verändern die Bestandsverwaltung, indem sie die Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsfindung verbessern. Hier sind einige der wesentliche AI-Techniken diesen Wandel vorantreiben:

1. Maschinelles Lernen (ML)

• Nachfrageprognose: Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren (wie Saisonabhängigkeit), um die künftige Nachfrage vorherzusagen. So können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und Überbestände oder Fehlbestände vermeiden.
• Erkennung von Mustern: ML erkennt Muster in Bestandsdaten und hilft Unternehmen, Trends oder Anomalien in den Lagerbewegungen zu erkennen, z. B. unerwartete Nachfragespitzen.

2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

• Automatisierte Dateneingabe und -analyse: NLP wird für die Verarbeitung unstrukturierter Daten verwendet, z. B. E-Mails von Lieferanten, Verkaufsberichte oder Kundenfeedback. Durch die Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Quellen können Unternehmen die Bestandsplanung und das Lieferantenmanagement verbessern.
• Chatbots und virtuelle Assistenten: KI-gesteuerte virtuelle Assistenten helfen Lagermitarbeitern oder Managern, per Sprachbefehl oder Text auf Bestandsinformationen oder Nachbestellungsdetails zuzugreifen und so die Kommunikation zu optimieren.

3. Prädiktive Analytik

• Vorhersagen zum Lagerbestand: Prädiktive Analysen nutzen KI-Modelle, um auf der Grundlage der aktuellen Verkaufsgeschwindigkeit, externer Faktoren (z. B. Wettermuster) und des Verbraucherverhaltens vorherzusagen, wann die Bestände wieder aufgefüllt werden müssen. Dies verhindert sowohl Überbestände als auch Fehlbestände und verbessert den Cashflow und die Kundenzufriedenheit.
• Optimierung der Lieferantenvorlaufzeit: KI analysiert frühere Lieferantenleistungen und Vorlaufzeiten, um Unternehmen dabei zu helfen, Verzögerungen oder Probleme vorauszusehen und die Beschaffungsplanung zu optimieren.

4. Robotik Prozessautomatisierung (RPA)

• Automatischer Nachschub: RPA kann sich wiederholende Aufgaben wie die Nachbestellung von Beständen, die Aktualisierung von Lagerbeständen und die Verfolgung von Sendungen automatisieren. Dadurch werden menschliche Fehler vermieden und sichergestellt, dass die Lagerbestände ständig auf der Grundlage von Echtzeitdaten angepasst werden.
• Lager-Automatisierung: In Lagern können mit KI ausgestattete Roboter Waren autonom kommissionieren, verpacken und transportieren und so die Effizienz des Erfüllungsprozesses steigern.

5. Computer Vision

• Bestandsüberwachung in Echtzeit: KI-gestützte Computer-Vision-Systeme verwenden Kameras und Sensoren, um Lagerbestände und Standorte in Echtzeit zu verfolgen. Dies hilft Unternehmen, den Bestand genau zu zählen und Unstimmigkeiten bei der Bestandsaufnahme zu verringern.
• Automatisierte Qualitätskontrolle: KI-basierte Bildverarbeitungssysteme prüfen Produkte während der Produktion oder Verpackung auf Fehler und stellen sicher, dass nur Qualitätsprodukte in den Bestand aufgenommen werden.

6. Tiefes Lernen

• Fortgeschrittene Prognosemodelle: Deep Learning kann komplexere, nicht lineare Beziehungen in Daten verarbeiten und so die Nachfrageprognose verbessern, indem es ein breiteres Spektrum an Variablen wie wirtschaftliche Bedingungen, Verbraucherstimmung und Aktivitäten von Wettbewerbern mit einbezieht.
• Optimierung des Lagerlayouts: Deep-Learning-Algorithmen können verschiedene Lagerkonfigurationen simulieren und das Layout für eine schnellere Kommissionierung und Verpackung optimieren, wodurch Arbeits- und Zeitkosten gesenkt werden.

7. Verstärkungslernen

• Optimierung der Inventarpolitik: Reinforcement Learning hilft Unternehmen, ihre Lagerhaltungspolitik (z. B. Bestellpunkte, Bestellmengen) dynamisch anzupassen, indem sie aus den Interaktionen mit der Umwelt lernen, z. B. aus Nachfrageschwankungen oder Unterbrechungen der Lieferkette.
• Adaptive Systeme: Mit Hilfe des Verstärkungslernens können Systeme aus den Ergebnissen lernen und ihre Entscheidungen über Lagerbestände, Beschaffung und Vertrieb im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.

8. Integration von IoT und KI

• Intelligente Sensoren: IoT-Geräte, die in KI integriert sind, überwachen Lagerbestände, Umgebungsbedingungen (wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit) und Bewegungen in Echtzeit. Diese Sensoren übermitteln Daten an KI-Systeme, die die Informationen analysieren und notwendige Aktionen auslösen, wie z. B. die Nachbestellung von Produkten oder die Anpassung der Lagerbedingungen.
• End-to-End-Sichtbarkeit: Durch die Kombination von KI und IoT erhalten Unternehmen einen vollständigen Echtzeit-Überblick über ihren Bestand in der gesamten Lieferkette, von den Rohstoffen bis zu den fertigen Waren.

9. Empfehlungssysteme

• Dynamische Bestandszuweisung: KI-gestützte Empfehlungsmaschinen können auf der Grundlage von Faktoren wie regionaler Nachfrage, Verkaufstrends und Kundenpräferenzen optimale Lagerbestände für verschiedene Standorte (Filialen, Lagerhäuser usw.) vorschlagen.
• Produktbündelung: KI empfiehlt Produktbündel oder alternative Produkte auf der Grundlage von Lagerbeständen und Kundenpräferenzen, um den Absatz zu optimieren und Überbestände zu reduzieren.

Die Zukunft der KI in der Bestandsverwaltung

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie können wir mit noch ausgefeilteren Anwendungen im Bestandsmanagement rechnen. KI-gesteuerte Roboter und automatisierte Lagerhäuser sind bereits Realität, wobei Unternehmen wie Amazon eine Vorreiterrolle spielen. Künftige Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und prädiktive Analytik werden die Inventarisierungsprozesse weiter optimieren und Unternehmen mehr Flexibilität, Genauigkeit und Effizienz bieten.

Abschluss

KI revolutioniert die Bestandsverwaltung, indem sie Einblicke in Echtzeit bietet, die Effizienz steigert und Kosten senkt. Durch Bedarfsprognosen, automatischen Nachschub und Lieferantenmanagement hilft KI Unternehmen, ihre Lagerbestände zu optimieren und ihre Abläufe zu rationalisieren. Da die KI-Technologie immer weiter voranschreitet, werden Unternehmen, die KI-gestützte Bestandsverwaltungssysteme einsetzen, besser positioniert sein, um auf dem wettbewerbsorientierten Markt zu bestehen. Um mehr zu erfahren, wenden Sie sich an Carmatec.

Häufig gestellte Fragen

1. Was ist KI in der Bestandsverwaltung?

KI in der Bestandsverwaltung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, Automatisierungstools und Datenanalysen zur Optimierung der Bestandsverfolgung, der Bedarfsprognose, des Lagerauffüllens und des Lieferantenmanagements. Sie hilft Unternehmen, ihre Bestände effizienter zu verwalten, indem sie Einblicke in Echtzeit bietet und die Wahrscheinlichkeit von Überbeständen oder Fehlbeständen verringert.

2. Wie kann KI die Nachfrageprognose verbessern?

KI verbessert die Nachfrageprognose durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, des Kundenverhaltens, saisonaler Trends und externer Faktoren wie Wetter oder wirtschaftliche Bedingungen. Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen diese Daten, um die künftige Nachfrage genauer vorherzusagen. So können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und die Kundennachfrage ohne Überbestände erfüllen.

3. Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI für die Bestandsverwaltung?

Zu den Vorteilen der KI in der Bestandsverwaltung gehören eine höhere Effizienz, geringere Betriebskosten, eine bessere Entscheidungsfindung durch Einblicke in Echtzeit, eine höhere Kundenzufriedenheit durch die Gewährleistung der Produktverfügbarkeit und automatisierte Prozesse, die menschliche Fehler und Arbeitskosten reduzieren.

4. Kann KI die Bestandsauffüllung automatisieren?

Ja, KI kann die Bestandsauffüllung automatisieren, indem sie vordefinierte Schwellenwerte festlegt und den künftigen Bedarf vorhersagt. Wenn die Lagerbestände unter einen bestimmten Punkt fallen, bestellen KI-Systeme automatisch Artikel nach und stellen sicher, dass die Bestände rechtzeitig aufgefüllt werden, um die Nachfrage zu befriedigen, wodurch sowohl überschüssige Bestände als auch Fehlbestände reduziert werden.

5. Welche Herausforderungen können Unternehmen bei der Implementierung von KI in der Bestandsverwaltung bewältigen?

Unternehmen sehen sich möglicherweise mit Herausforderungen konfrontiert, wie z. B. hohen anfänglichen Implementierungskosten, der Notwendigkeit sauberer und genauer Daten, damit KI effektiv funktionieren kann, der Integration mit bestehenden Systemen und der Komplexität der Verwaltung von KI-gesteuerten Systemen, die möglicherweise spezielles technisches Fachwissen erfordern.