In diesem umfassenden Leitfaden werden wir untersuchen, wie KI das Bestandsmanagement revolutioniert, und die besten Plattformen für Unternehmen aller Größen im Jahr 2023 vorstellen. Tauchen wir ein in die Zukunft der Bestandsoptimierung!

Die Entwicklung des Bestandsmanagements mit KI

Bestandsmanagement war traditionell ein Balanceakt – genügend Lagerbestand vorzuhalten, um die Kundennachfrage zu befriedigen, und gleichzeitig die Kosten für Überbestände zu vermeiden. Jahrzehntelang verließen sich Unternehmen auf historische Daten und manuelle Berechnungen, um Bestandsentscheidungen zu treffen, was oft zu Ineffizienzen, Fehlbeständen und übermäßigen Lagerbeständen führte.

KI hat diese Gleichung grundlegend verändert. Durch die Verarbeitung riesiger Datenmengen und die Identifizierung komplexer Muster liefern KI-gestützte Bestandsmanagementsysteme eine beispiellose Genauigkeit bei der Prognose und Optimierung.

Von reaktiv zu prädiktiv: der KI-Vorteil

Das traditionelle Bestandsmanagement war weitgehend reaktiv – es analysierte, was in der Vergangenheit geschehen war, um zukünftige Entscheidungen zu treffen. KI hat dieses Modell auf den Kopf gestellt und ermöglicht wirklich prädiktive Ansätze, die Veränderungen antizipieren, bevor sie eintreten.

• Prädiktive Analytik hat einfache historische Datenmodelle ersetzt und ermöglicht es Unternehmen, komplexe Variablen wie Saisonalität, Markttrends und sogar Wettermuster zu berücksichtigen
• KI ermöglicht Echtzeit-Entscheidungsfindung und passt die Bestandsstrategien dynamisch an, wenn sich die Bedingungen ändern
• Unternehmen berichten von Kostensenkungen von 10-30 % durch KI-optimiertes Bestandsmanagement
• Menschliche Fehler bei der Prognose und Auftragsverwaltung wurden drastisch reduziert, wobei einige Unternehmen Genauigkeitsverbesserungen von bis zu 85 % melden

Der Übergang von reaktivem zu prädiktivem Bestandsmanagement stellt mehr als nur ein technologisches Upgrade dar – es ist eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen das Supply Chain Management angehen. Unternehmen, die diese Technologien übernommen haben, sehen bemerkenswerte Effizienzsteigerungen durch KI-gestützte Automatisierungstools, die ihre Bestandsprozesse optimieren.

Hauptfunktionen moderner KI-Bestandsplattformen

Die heutigen führenden KI-Bestandsmanagementplattformen bieten ausgefeilte Funktionen, die weit über die grundlegende Bestandsverfolgung hinausgehen:

• Präzision der Bedarfsprognose: Verwendung von maschinellem Lernen zur Analyse historischer Verkaufsdaten, saisonaler Trends, Werbeaktionen und externer Faktoren, um die zukünftige Nachfrage mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen
• Automatisierte Festlegung des Bestellpunkts: Dynamische Anpassung des Zeitpunkts der Nachbestellung basierend auf Vorlaufzeiten, Nachfragevariabilität und geschäftlichen Einschränkungen
• Anomalieerkennung: Identifizierung ungewöhnlicher Muster, die auf Probleme in der Lieferkette oder unerwartete Nachfrageverschiebungen hindeuten könnten
• Transparenz der Lieferkette: Bereitstellung von End-to-End-Transparenz über das gesamte Liefernetzwerk
• Integrationsfähigkeiten: Nahtlose Verbindung mit bestehenden ERP-Systemen, E-Commerce-Plattformen und Lieferantennetzwerken

Top-KI-Plattformen für intelligentes Bestandsmanagement

Der Markt für KI-gestützte Bestandsmanagementlösungen ist in den letzten Jahren explodiert. Lassen Sie uns die führenden Plattformen in verschiedenen Marktsegmenten erkunden.

Lösungen für Unternehmen

Große Unternehmen mit komplexen Lieferketten und umfangreichen Bestandsanforderungen benötigen robuste, skalierbare Lösungen. Diese Plattformen der Enterprise-Klasse bieten umfassende Funktionen, erfordern aber in der Regel erhebliche Investitionen.

Plattform	Hauptmerkmale	Am besten geeignet für	Preisspanne
IBM Sterling Inventory Optimization	Erweiterte Bedarfserfassung, Multi-Echelon-Bestandsoptimierung, Watson KI-Integration	Globale Unternehmen mit komplexen Vertriebsnetzen	$$$$ (Benutzerdefinierte Preisgestaltung)
SAP Integrated Business Planning	End-to-End-Supply-Chain-Planung, Echtzeit-Bestandsanalysen, Szenarioplanung	Unternehmen, die bereits SAP ERP-Systeme verwenden	$$$$ (Benutzerdefinierte Preisgestaltung)
Oracle Demand Management Cloud	Wahrscheinlichkeitsprognose, automatisiertes Ausnahme-Management, erweiterte Analysen	Große Einzelhändler und Hersteller	$$$$ (Benutzerdefinierte Preisgestaltung)
Blue Yonder Luminate Platform	Digital-Twin-Technologie, autonome Supply-Chain-Funktionen, ML-gesteuerte Prognose	Einzelhändler und Hersteller, die End-to-End-Supply-Chain-Lösungen suchen	$$$$ (Benutzerdefinierte Preisgestaltung)

Implementierungsüberlegungen für diese Unternehmenslösungen umfassen typischerweise:

• Integrationszeiträume von 6-12 Monaten
• Spezielle Implementierungsteams
• Erhebliche Anforderungen an die Datenaufbereitung
• Benutzerdefinierte Entwicklung für spezifische Geschäftsprozesse

KI-Bestandslösungen für den mittleren Markt

Für mittelständische Unternehmen, die fortschrittliche Funktionen ohne Enterprise-Level-Komplexität benötigen, bieten diese Lösungen ein ausgezeichnetes Gleichgewicht zwischen Funktionalität und Erschwinglichkeit.

Plattform	Hauptmerkmale	Am besten geeignet für	Preisspanne
Manhattan Associates	Erweiterte Bedarfsprognose, Bestandsoptimierung, Omnichannel-Funktionen	Multi-Channel-Einzelhändler und -Distributoren	$$$ (Ab ca. 50.000 $/Jahr)
Toolio	Merchandise-Planung, Open-to-Buy-Management, ML-gesteuerte Prognose	Mode- und Bekleidungseinzelhändler	$$ (Ab ca. 20.000 $/Jahr)
Netstock	Cloudbasierte Bestandsoptimierung, visuelle Analysen, Zusammenarbeit mit Lieferanten	Distributoren und Hersteller	$$ (Ab ca. 15.000 $/Jahr)
Relex Solutions	Einheitliche Einzelhandelsplanung, Optimierung von Frischwaren, Raumoptimierung	Lebensmittel- und Spezialitätseinzelhändler	$$$ (Benutzerdefinierte Preisgestaltung)

Mid-Market-Lösungen bieten in der Regel ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis für wachsende Unternehmen, mit besser vorhersehbaren Implementierungszeiträumen von 2-4 Monaten und weniger erforderlicher Anpassung.