KI-basierte Lösungen Lagermanagement: Wie KI Händler auf den aktuellen Stand bringt

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Die wirtschaftliche Lage und gestörte Lieferketten erschweren Einzelhändlern die akkurate Vorhersage der Nachfrage und ein daran angepasstes Bestands- und Lagermanagement. Mit künstlicher Intelligenz können sie sich diesen Herausforderungen erfolgreich stellen.

Selbst die erfahrensten Lagermanager gelangten in den vergangenen zwei Jahren an ihre Grenzen. Das Lieferketten-Chaos, das sich aus verschiedenen Faktoren wie geopolitische Instabilität, Ressourcen- und Materialknappheit und der Corona-Pandemie zusammenbraute, wirkte sich direkt auf die Nachfrageprognose und die Bestandsplanung und -optimierung aus. Nachfrage und entsprechende Angebotsverfügbarkeiten ließen sich dank der unvorhersehbaren Ereignisse nur schwer einschätzen. Um die Herausforderungen beim Lagermanagement in Zukunft agiler und souveräner angehen zu können, braucht es intelligente Hilfsmittel. Künstliche Intelligenz bietet dafür die passenden vorausschauenden Fähigkeiten.

Bestands- und Lagermanagement sind nicht mehr wegzudenken

Die Warenverfügbarkeit im Laden hängt von reibungslosen End-to-End-Prozessen in der Lieferkette ab, einschließlich des Lagers. Daher nehmen Lagermanagement und Bestandsoptimierung neben der Planung standortbezogener Abläufe eine gleichwertig wichtige Rolle im Einzelhandelsalltag ein. Schließlich versuchen Handelsunternehmen stets die Balance zwischen Service-Erwartungen und Lagerbeständen aufrechtzuhalten. Das hat zwei Gründe: Auf der einen Seite fördert ein hohes Serviceniveau das Erreichen von Umsatz- und Margenzielen. Auf der anderen Seite bedingt ein niedriger Lagerbestand Cashflow- und Kapitalanforderungen.

Folglich müssen Einzelhändler über einen ausreichenden Lagerbestand verfügen, mit dem sie ihr Verkaufspotenzial maximieren. Und gleichzeitig die Lagerkosten überschüssiger Bestände zwischen den Nachfüllperioden und den Verderb von Produkten minimieren. Gerät dieses Gleichgewicht ins Wanken, sehen sich Einzelhändler oftmals gezwungen, sich vornehmlich auf den reinen Warenverkauf zu konzentrieren, damit die Betriebskosten gedeckt sind. Infolgedessen kann es bei nicht-priorisierten Waren zu Bestandsverlusten, Reklamationen oder anderen Einschränkungen kommen, die sich negativ auf die Margen auswirken.

Potenziellen Herausforderungen schon heute begegnen

Angesichts der Pandemie und anderer Weltereignisse fällt es Einzelhändlern immer schwerer, die Entwicklungen innerhalb globaler Lieferketten zu antizipieren. Viele wenden daher zunehmend ihren Blick in Richtung KI-basierter Lösungen. Mit diesen können sie vor allem hinsichtlich der Nachfrage und der Warenaufstockung genauere Vorhersagen treffen und flexibler auf Veränderungen reagieren. Diese Technologie hilft innovativen Handelsunternehmen bereits in vielerlei Hinsicht. Zum Beispiel können sie mithilfe von Simulationen verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien mit unterschiedlichen Schwellenwerten und Kriterien durchspielen. Dadurch vermeiden sie lückenhafte Sortimente, Ersatzwarenangebot und Last-Minute-Anfragen bei Lieferanten.

Die vorausschauenden Fähigkeiten KI-basierter Lösungen ermöglichen es Einzelhändlern ebenfalls, verbesserungsbedürftige Bereiche in der Logistik und im Lagermanagement zu identifizieren. So erkennen sie beispielsweise Performance-relevante Veränderungen an sämtlichen Standorten oder die Dichte von Verteilerzentren. Darauf aufbauend optimieren sie sowohl Transportnetzwerk als auch die Verbindungen zwischen Distributionszentren und den von ihnen versorgten Geschäften. Außerdem liefern sie Logistikbetrieben marktabhängige Optimierungspotenziale, die sie in ihre Transportplanung einbinden können, um Ausgaben zu reduzieren und Ressourcen zu schonen.

Effiziente Gestaltung der Kommissionierungsprozesse

Mit den entsprechenden Daten können Distributoren nicht nur Kommissionierungsprozesse effizienter gestalten. Sie können auch die Produktivität ihrer Mitarbeiter steigern, die Qualität der Zulieferer verbessern und sogar Veränderungen in Echtzeit vornehmen. So lassen sich sowohl Kommissionierer kurzfristig in andere Bereiche versetzen, wo sie leistungstechnisch besser aufgehoben sind, als auch effizientere Lagerrouten bestimmen.

Darüber hinaus entsteht durch eine erfolgreiche Bestandsoptimierung großes Potenzial für Omnichannel-Wachstum – vor allem in Bereichen wie dem Lebensmittelhandel, die vor der Pandemie eher weniger mit E-Commerce in Verbindung gebracht wurden. Die Optimierungsmodelle dieser Unternehmen müssen einige Aspekte berücksichtigen, darunter zum Beispiel verschiedene Einkaufs- und Fulfillment-Optionen. Außerdem müssen In-Store- und Online-Sortiment übereinstimmen und der Warenversand sowohl an Kunden sowie an Filialen innerhalb des Vertriebsnetzwerks muss logistisch sinnvoll geplant sein.

Zukunftsfähiges Lagermanagement einrichten

Wie der allgemeine Geschäftsbetrieb und die Lieferkette profitiert auch die Lagerlogistik von automatisierten Funktionen, die das volle Potenzial von Daten, Mitarbeitern und verfügbaren Markttechnologien ausschöpfen. In einer Omnichannel-Umgebung mit einer breiteren Palette an Verbraucheranforderungen kann sich das Lager sogar als äußerst nützliches Werkzeug erweisen.

Dafür müssen Einzelhändler alle Vorgänge zentral managen, die in irgendeiner Form mit dem Lager zusammenhängen – sei es der Ship-to-Store-Transport, der Direct-to-Consumer-Versand oder frische Lebensmittel. Zudem ist es von Vorteil, wenn sie den Status von jedem einzelnen Produkt einsehen können: Wurde das Produkt bereits bestellt? Befindet es sich noch auf dem Weg oder ist es bereits im Lager oder Ladengeschäft angekommen? Gleichzeitig müssen sie in der Lage sein, Produktivität und Performance zu messen. Daher lohnt es sich, bereits heute in vorausschauende KI-Lösungen zu investieren, mit denen sich Entwicklungen über die gesamte Lieferkette hinweg akkurat vorhersagen und der Warenverkehr unkompliziert verwalten lassen. (sg)

Über den Autor: Troy Prothero ist SVP Product Management – Supply Chain Solutions bei SymphonyAI Retail | CPG. Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung als Supply-Chain-Führungskraft im Einzelhandel und in Einzelhandelsunternehmen verfügt Troy Prothero über langjährige Erfahrung in der Anwendung dynamischer Datenanalysen zur Verwaltung und Leitung aller Aspekte der Supply-Chain-Optimierung. Bevor er zu SymphonyAI Retail | CPG kam, hatte er Führungspositionen im Bereich der Lieferkette bei SAS, Retail Solutions Inc. und der Delhaize Group inne. (sg)