Das Problem: Zu viel Ware bindet Kapital und Lagerplatz, zu wenig führt zu Lieferengpässen und verärgerten Kunden. Die meisten Mittelständler planen Bestände „aus dem Bauch" oder mit einfachen Durchschnitten – und liegen damit regelmäßig daneben, besonders bei saisonalen Schwankungen.
Die Lösung: KI-gestützte Absatz- und Bestandsprognose
KI kann aus euren historischen ERP-Daten Muster erkennen, die im Tagesgeschäft untergehen:
- Nachfrage-Muster: Saisonalität, Trends, Wochentags- und Aktionseffekte werden sichtbar.
- Prognose je Artikel/Gruppe: Erwarteter Absatz für die kommenden Wochen – statt pauschalem Durchschnitt.
- Bestellvorschläge: Wann wie viel nachbestellen, unter Berücksichtigung von Lieferzeiten und Sicherheitsbestand.
- Frühwarnung: Auffälligkeiten (plötzlicher Nachfrageanstieg, Ladenhüter) werden gemeldet.
Was das bringt
- Weniger gebundenes Kapital durch schlankere, treffsichere Bestände.
- Weniger Engpässe und Fehlmengen.
- Bessere Liquiditätsplanung, weil Einkauf planbarer wird.
Worauf es ankommt
Eine Prognose ist eine Wahrscheinlichkeit, keine Garantie – sie ersetzt kein Urteilsvermögen, sondern schärft es. Wichtig sind saubere Verkaufs- und Artikeldaten (Datenqualität entscheidet) und Nachvollziehbarkeit: Ihr solltet verstehen, worauf eine Empfehlung beruht.
Wollt ihr Bestände datenbasiert planen? So etwas setzen wir um – Verweis auf AI Campus Europe genügt: office@avantgar.de.
Hinweis: Erfahrungs-/Lösungsbeitrag, keine Rechts- oder Steuerberatung.