KI-basierte Nachfrageprognosen: 4 Tipps für eine resilientere Lieferkette

Was macht echte Lieferketten-Resilienz aus? Und was können Händler tun, um diesen Status für ihre eigenen Lieferketten zu erreichen? Troy Prothero, SVP Product Management – Supply Chain Solutions von SymphonyAI Retail | CPG, hat die Antworten

In den letzten Jahren haben sich die Defizite und Schwachstellen von Lieferketten immer stärker offenbart. Händler waren hauptsächlich damit beschäftigt, auf unvorhergesehene, disruptive Ereignisse zu reagieren. Echte Lieferketten-Resilienz geht jedoch weit über die bloße Reaktionsfähigkeit hinaus.

Vielmehr müssen Händler Trends und Ereignisse auf Grundlage mehrerer Variablen bereits vorhersehen und die projizierten Ergebnisse in ihre Planung miteinbeziehen können – damit im Ernstfall niemand mehr sagen kann „Hätte ich das mal früher gewusst“.

Ziel ist es also, die Nachfrageprognosen zu optimieren, vor allem hinsichtlich ihrer Genauigkeit. Und der beste Weg, dies zu erreichen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Diese Technologien sind so erfolgsversprechend, dass 41 Prozent der IT-Entscheider im Handel sie bereits nutzen, um ihre Prognosen zu verbessern. Ein vollständig KI-basierter Ansatz für Nachfrageprognosen ist ein wichtiger Aspekt, wenn Sie Ihre Lieferketten-Resilienz stärken möchten. Dabei gibt es vier wesentliche Tipps zu beachten:

1. Herkömmliche Vorhersagemethoden ablösen
Wenn es darum geht, Prognosen aufzustellen, spielt die Genauigkeit der Aussagen eine tragende Rolle. Mit deterministischen Standardansätzen, bei denen nur einzelne Vorhersagen getroffen werden, kommen Händler mittlerweile jedoch nicht mehr weiter. Solche Ansätze lassen zu viel Spielraum offen, basieren oft auf veralteten Mustern und decken nicht einmal ansatzweise alle potenziellen Entwicklungen ab.

Eine KI-basierte Nachfrageprognose übertrifft herkömmliche statistische Modelle in Sachen Genauigkeit bei Weitem: Eine entsprechende Lösung, die auf KI- und ML-Funktionen aufbaut, berechnet gleich mehrere – mal mehr, mal weniger wahrscheinliche – mögliche Szenarien.

2. Eine qualitativ hochwertige Datengrundlage schaffen
Mittlerweile ist wahrscheinlich den meisten klar: KI- und ML-basierte Lösungen verarbeiten und analysieren riesige Datenmengen schneller als es ein Mensch je könnte. Auch Händler generieren kontinuierlich Daten – und das nicht zu knapp. Ein Grund mehr, eine solche Lösung in Betracht zu ziehen. Es gibt jedoch einen Haken: Die notwendigen Daten müssen von hoher Qualität sein.

Datenkonsolidierung und -bereinigung sind demnach unverzichtbare Maßnahmen, die Händler durchführen sollten, bevor sie Ihren KI- und ML-Modellen Daten zuführen. Zudem müssen sie sicherstellen, dass die Lösung, die die entsprechenden Nachfrageprognosen erstellen soll, ungehinderten Zugang zu diesen Daten hat. Dadurch werden ihre KI-basierten Vorhersagen noch akkurater und aussagekräftiger.

3. Automatisierung nutzen
Normalerweise werden im Rahmen statistischer Prognosen Experten hinzugezogen, die das verwendete Modell überprüfen und Prognosen verfeinern. Im Falle KI- und ML-basierter Vorhersagen ist das etwas anders.

Diese Prozesse können Händler mithilfe von ML vollautomatisieren, sodass der prüfende Blick eines externen Spezialisten sowie zusätzliche manuelle Anpassungen überflüssig werden. Das geht nicht nur schneller und spart Ressourcen, sondern erlaubt Händlern auch, sich auf die Datenquantität und -qualität zu konzentrieren.

4. Simulationsmöglichkeiten nutzen
Der Lieferketten-Bereich profitiert erheblich von den Vorteilen moderner Simulations- und Modeling-Technologien. In dieser virtuellen Umgebung können Händler verschiedene Szenarien durchspielen, bevor sie kostspielige und zeitraubende Veränderungen an den Pendants vornehmen, die sich in der Produktion befinden. Dadurch lassen sich potenzielle Störungen und Herausforderungen frühzeitig identifizieren und einplanen sowie die allgemeine Lieferketten-Performance vorhersagen und optimieren.

Das macht das Konzept von Simulationen und Szenario-Planung besonders relevant im Rahmen der Nachfrageprognosen, wo KI-gestützte Lösungen große Datenmengen aufnehmen, um komplexe Simulationen durchzuführen.

Quelle: www.symphonyretailai.com