KI-Lösungen · Use Case

Filialbestände im Lebensmittelhandel prognostizieren

KI-Prognosen schätzen für jede Filiale und jeden Artikel, wie viel Ware voraussichtlich gebraucht wird. Sie berücksichtigen Verkaufsverlauf, Wetter, Feiertage und Aktionen und helfen, Regallücken wie Überbestände zu vermeiden.

Ihre Filialen bekommen für jeden Artikel einen Bestellvorschlag aus Verkaufsverlauf, Wetter und Kalender. Das senkt Verluste und Lücken zugleich.

Worum es geht

Lebensmittelmärkte bestellen täglich tausende Artikel, die schnell verderben. Bestellt ein Markt zu wenig, bleiben Regale leer und Kunden gehen; bestellt er zu viel, landet Ware im Müll. Prognosemodelle lernen aus dem Verkaufsverlauf jeder Filiale und jedes Artikels und verbinden ihn mit Einflussgrößen wie Wetter, Feiertagen, Ferien und Aktionen. Aus der erwarteten Nachfrage entsteht ein Bestellvorschlag, den Marktleitung oder Disposition prüfen und anpassen. Die Modelle werden laufend mit den tatsächlichen Verkäufen abgeglichen und verbessert. Besonders bei Frischware und Aktionsartikeln liefern sie genauere Werte als pauschale Faustregeln.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Mittel
  • Technologie: Zeitreihenprognose, maschinelles Lernen, Einbindung externer Daten (Wetter, Kalender)

Passende Branchen

  • Einzelhandel
  • Lebensmittel- & Getränkeindustrie

Typische Einsatzmuster

  • Eine Marktleiterin erhält morgens einen Bestellvorschlag für Frischware und passt wenige Positionen an.
  • Vor einem Feiertag steigert das System die Menge für Grillartikel, weil Vorjahre und Wetterprognose das nahelegen.
  • Die Zentrale vergleicht Prognose und tatsächliche Verkäufe und verbessert die Modelle für Artikelgruppen mit großen Abweichungen.

Voraussetzungen

  • Saubere Verkaufs- und Bestandsdaten je Filiale und Artikel über einen ausreichend langen Zeitraum.
  • Die Anbindung externer Daten wie Wetter, Ferien und Aktionskalender.
  • Eine klare Regel, wer Vorschläge prüft und bei Abweichungen entscheidet.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Weniger Abschriften bei verderblicher Ware
  • Weniger Regallücken und entgangene Verkäufe
  • Bessere Planung von Lieferungen und Personal
  • Einheitliche Datenbasis über alle Filialen

Für Beschäftigte

  • Weniger Zeit für manuelle Bestellrunden
  • Nachvollziehbare Bestellvorschläge mit Begründung
  • Mehr Zeit für Kunden und Frischetheke

Für Privatpersonen

  • Seltener leere Regale bei beliebten Artikeln
  • Frischere Ware durch bedarfsgerechte Lieferung
  • Weniger Lebensmittelverschwendung

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Die Qualität der Verkaufs- und Bestandsdaten bestimmt die Qualität der Prognose
  • Besondere Ereignisse und neue Artikel sind schwer vorherzusagen
  • Systeme müssen an Warenwirtschaft und Lieferkette angebunden werden

Für Beschäftigte

  • Misstrauen gegenüber Vorschlägen, die der eigenen Erfahrung widersprechen
  • Verantwortung bei Fehlmengen bleibt unklar, wenn Vorschläge übernommen werden
  • Einarbeitung in neue Bestellmasken

Für Privatpersonen

  • Keine direkte Einflussmöglichkeit auf Sortiment oder Menge
  • Fehlprognosen führen trotzdem zu leeren Regalen
  • Wenig Transparenz darüber, wie Bestellungen entstehen

Wirkung

Klassische Dispositionssoftware rechnet mit festen Faktoren und Mittelwerten. Lernende Modelle erkennen viele Einflüsse gleichzeitig, etwa Wetter, Kalender und Aktionen, und lernen für jede Filiale und jeden Artikel eigene Muster, die sich ändern.

Für Unternehmen

Händler mit präziser Nachfrageplanung bieten frischere Regale bei geringeren Verlusten und können Preise stabiler halten.

Jede Abschrift und jede Regallücke kostet Marge. Bessere Prognosen verschieben beides in die richtige Richtung, ohne mehr Fläche oder Personal zu brauchen.

Die Bestellung wird von der täglichen Handarbeit zur Prüfung von Vorschlägen. Lieferungen und Personal lassen sich besser planen.

Für Beschäftigte

Disponenten und Marktleiter sehen zuerst einen Vorschlag und prüfen ihn gegen ihr Wissen über Lage und Ereignisse. Routinebestellung fällt weg, Ausnahmen bleiben.

Die Rolle verschiebt sich vom Bestellen zum Überwachen und Eingreifen bei Abweichungen.

Wichtig sind der Umgang mit Prognosewerten, Plausibilitätsprüfung und das Melden von Sonderereignissen an das System.

Für Privatpersonen

Kunden erleben seltener Regallücken und frischere Ware. Dass dahinter eine Prognose steht, merken sie nicht.

Weniger vernichtete Lebensmittel stärken die Akzeptanz des Handels.

Quellen

Redaktionell zugeordnete Tätigkeiten

Die Lösung passt zur Tätigkeit in einem fachlichen Kontext, aber nicht automatisch zu jedem Beruf mit dieser Tätigkeit.