Automatisierte Material­disposition

(Gen)AI automatisiert Materialdisposition, basierend auf Verkaufsdaten, Lieferzeiten, Sicherheitsmargen etc.

Herausforderung

Ansatz

Ergebnis

Die Materialdisposition stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Einkauf und Logistik müssen Bedarfe frühzeitig erkennen, um Lieferengpässe zu vermeiden, gleichzeitig dürfen Lagerbestände nicht unnötig hoch sein.

In der Praxis ist dieser Balanceakt oft schwierig, da Verkaufszahlen, Lieferzeiten und Sicherheitsmargen manuell bewertet werden müssen. Das führt zu Verzögerungen, fehlerhaften Prognosen und hohen Kosten durch Über- oder Unterbestände. Eine datengetriebene, automatisierte Lösung war erforderlich, um den Prozess zu stabilisieren und effizienter zu gestalten.

Durch den Einsatz von Generativer KI (GenAI) wurde ein System entwickelt, das die Materialdisposition automatisiert und auf Basis aktueller Daten optimiert.
Die Lösung analysiert historische Verkaufsdaten, berücksichtigt Lieferzeiten, Sicherheitsmargen und weitere Parameter. Sie erstellt daraus präzise Bedarfsvorhersagen. So können Bestellungen automatisiert ausgelöst und Ressourcen effizient gesteuert werden.

Die Lösung umfasst:

• Datenbasierte Prognosen: KI analysiert Verkaufsverläufe, saisonale Schwankungen und Markttrends

• Automatische Bedarfsermittlung: Berechnung optimaler Bestellmengen auf Grundlage von Lieferzeiten, Sicherheitsmargen und Absatzmustern

• Echtzeit-Updates: Kontinuierliche Anpassung der Disposition bei veränderten Verkaufszahlen oder Lieferbedingungen

• Systemintegration: Anbindung an ERP- und Warenwirtschaftssysteme für durchgängige Prozessautomatisierung

• Transparente Dashboards: Visualisierung von Bedarfen, Beständen und Lieferzeiten zur besseren Entscheidungsunterstützung

Die automatisierte Materialdisposition durch KI steigert die Planungsgenauigkeit und reduziert den manuellen Aufwand erheblich. Dispositionen werden datengetrieben gesteuert, wodurch Lieferfähigkeit und Effizienz spürbar steigen. Gleichzeitig sinken Kosten durch optimierte Bestellmengen und geringere Lagerbestände.

Ergebnisse im Überblick:

• Höhere Prognosegenauigkeit: KI erkennt Muster und Trends frühzeitig und verbessert Bedarfsplanung und Verfügbarkeit

• Weniger manuelle Arbeit: Dispositionsprozesse laufen automatisch im Hintergrund

• Optimierte Bestände: Vermeidung von Überlagerungen und Fehlmengen

• Kosteneinsparungen: Reduzierter Aufwand bei Einkauf, Lagerhaltung und Nachbestellungen

• Bessere Reaktionsfähigkeit: Echtzeitdaten ermöglichen schnelle Anpassungen bei Nachfrage- oder Lieferveränderungen

Branche

Fertigungsindustrie

Projektdauer

4 Monate