EuroShop 2026 KI-Agenten: So unterstützen sie Händler bei der Sortimentsplanung

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Im Rahmen der Initiative „Science4Retail“ präsentiert das Fraunhofer-Institut IAIS auf der EuroShop in Düsseldorf vom 22. bis 26. Februar 2026 neu entwickelte KI-Agenten für die trendbasierte Sortimentsplanung und effiziente Warensteuerung im Handel.

Auf der Euroshop am Stand A67 in Halle 6 zeigen die Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS auf der EuroShop in Düsseldorf vom 22. bis 26. Februar 2026 neue Entwicklungen im Bereich KI-gestützter Technologien für den Handel. Anhand von zwei Demonstratoren wird gezeigt, wie Handelsunternehmen durch künstliche Intelligenz und hybride KI‑Agenten-Systeme schneller, treffsicherer und näher am Markt entscheiden können. 

Der Agent RetAIl Assortment Fit ist der Prototyp eines Multi-Agentensystems, mit dem sich Sortimente datengetrieben und kontinuierlich an Marktbewegungen anpassen lassen. Der RetAIl Allocator ist eine Softwarelösung zur datenbasierten Optimierung der gesamten Warenverteilung – von der Erstbestückung über Nachbestückung und Umlagerung bis hin zum Retourenmanagement. In einer Masterclass können Interessierte am 25. Februar einen vertieften Einblick in die praktische Anwendung von Agentic AI gewinnen.

KI-Agenten unterstützen Teams in Einkauf und Produktmanagement

Bei der Sortimentsplanung im Handel besteht die Herausforderung darin, das richtige Produkt zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, zum richtigen Preis und für die richtige Zielgruppe anzubieten. Mitarbeiter in den Bereichen Einkauf, Category Management und Produktmanagement müssen teilweise tagesaktuell über Sortimente, Preise und Menge entscheiden. KI-Agenten haben das Potenzial, diese Arbeit grundlegend zu verändern: Sie analysieren kontinuierlich Verkaufs-, Bestands- und Marktdaten, erkennen relevante Trends vorausschauend und leiten daraus konkrete Handlungsoptionen ab – etwa automatische Nachbestellungen, Preisoptimierungen oder Sortimentsanpassungen.

RetAll Assortment Fit: Anpassung des Sortiments an Marktbewegungen

Auf diese Weise soll RetAll Assortment Fit Händlern künftig helfen, ihr Sortiment datengetrieben und kontinuierlich an Marktbewegungen anzupassen. „Manuelle, zeitaufwendige Analyseprozesse können so vermieden werden. Händler erhalten Erkenntnisse zu Konsumententrends sowie Sortiments‑ und Bestandsineffizienzen frühzeitig“, sagt Benjamin Bechtloff, Projektleiter am Fraunhofer IAIS. 
„Die Lösung ermöglicht es den Teams in Handelsunternehmen, Marktgeschwindigkeit und Warensteuerung schneller zu synchronisieren – und damit die Grundlage für einen zukunftsfähigen, adaptiven Einkauf zu erschaffen. Gleichzeitig stehen agentische KI-Systeme vor wichtigen Herausforderungen – etwa bei Robustheit, Sicherheit, Transparenz der Entscheidungen und der Integration in bestehende Prozesse. Genau hier unterstützen wir Händler mit unserer langjährigen Expertise“, so Bechtloff.

Das KI-System besteht aus zwei Teilen, die sich miteinander austauschen: einem Trend- und Marktagenten sowie einem Analyseagenten, der die Performance des Sortiments analysiert. So verbindet das System kontinuierlich Trendbeobachtung auf Basis externer Quellen mit einer Verkaufs- und Bestandsdatenanalyse. Die KI‑Agenten überwachen und analysieren relevante Markttrends kontinuierlich, verknüpfen diese mit unternehmensinternen Daten und leiten daraus konkrete Vorschläge wie Nachbestellungen, Neulistungen oder Budgetumschichtungen ab. Am Ende erhält das Fachpersonal Handlungsempfehlungen in einem End‑to‑End‑Workflow – vom Trend bis zur Aktion. Entwickelt wurde der Prototyp vom Forschungs- und Innovationszentrum für Hybride Künstliche Intelligenz im Rahmen der Fraunhofer Heilbronn Forschungs- und Innovationszentren HNFIZ.

RetAIl Allocator: Datenbasierte Optimierung der Warenverteilung

Mit dem RetAIl Allocator präsentiert das Fraunhofer IAIS auf der EuroShop eine weitere KI-basierte Lösung für die operative Exzellenz im Handel. Im Zentrum steht dabei die Frage: Ist die Ware dort verfügbar, wo Kundinnen und Kunden sie tatsächlich benötigen – und kann sie dort möglichst schnell und profitabel verkauft werden? Die Lösung bietet die Möglichkeit zur datenbasierten Optimierung der gesamten Warenverteilung – von der Erstbestückung über Nachbestückung und Umlagerung bis hin zum Retourenmanagement. Der RetAIl Allocator kombiniert Verkaufs, Bestands- und Bewegungsdaten mit Vergleichs- und Marktdaten und übernimmt automatisiert Entscheidungen darüber, welche Ware wann, wo und in welcher Menge benötigt wird. So werden Allokations- und Umlagerungsentscheidungen nicht mehr manuell, sondern KI-gestützt und datenbasiert getroffen.

Dr. Tim Wirtz, Abteilungsleiter am Fraunhofer IAIS, kommentiert: „Ziel ist es, den höchsten wirtschaftlichen Nutzen für Händler zu erreichen – durch optimale Warenverfügbarkeit, höhere Umschlagsgeschwindigkeit und reduzierte Lagerkosten. Unsere Forschung ermöglicht es, für die vom Händler definierte Sortimentsstrategie immer die optimale Warenverfügbarkeit bei Steigerung der Umschlagsgeschwindigkeit und reduzierten Lagerkosten einzusteuern, ohne dass der Händler selbst auf die SKU (Stock Keeping Unit) schauen muss.“

KI-Agenten erfüllen Bedürfnisse von Einzel- und Großhändlern

Adressiert wird damit ein zentrales operatives Bedürfnis vieler Einzel- und Großhändler: die Berechnung optimaler Lagerbestände, die Reduzierung von Überbeständen, die Senkung von Lager- und Logistikkosten sowie die deutliche Entlastung der Mitarbeitenden bei komplexen Allokations- und Umlagerungsentscheidungen. „Damit helfen wir den Händlern, mehr Zeit für das zu haben, was zählt: den Kunden“, sagt Wirtz.

Der RetAIl Allocator reduziert Komplexität, senkt den Personalaufwand und schafft gleichzeitig die Grundlage für höhere Warenverfügbarkeit und zusätzlichen Umsatz. Die Lösung lässt sich nahtlos in bestehende Warenwirtschafts- und ERP-Systeme integrieren und sorgt so für eine reibungslose User Experience – ohne zusätzliche Benutzeroberflächen oder Systembrüche.

Besucherinnen und Besucher der Messe EuroShop erwarten Live‑Demos, die praxisnah veranschaulichen, wie KI‑gestützte Sortimentsoptimierung funktioniert – von der Trenddetektion über datenbasierte Simulationen bis hin zu automatisierten Handlungsempfehlungen. In einer exklusiven Masterclass erfahren Interessierte in einem Deep Dive, wie sich mit Agentic AI aus abstrakten Anforderungen innerhalb weniger Minuten klickbare Prototypen erstellen lassen. Die Teilnehmenden lernen, wie KI‑Agentensysteme Entwicklungsprozesse beschleunigen, IT‑Backlogs reduzieren und Innovationen deutlich schneller voranbringen. Eine kostenfreie Anmeldung zur Masterclass ist erforderlich. Die Masserclass findet am 25. Februar 2026 in der Messehalle 1, erstes Obergeschoss, Raum 17a statt: 11:00 bis 12:00 Uhr in Deutsch und 14:00 bis 15:00 Uhr in Englisch.

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