KI als Partner im Bestandsmanagement

In Zeiten globaler Unsicherheiten und steigenden wirtschaftlichen Drucks stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Bestände effizient zu steuern, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden. Künstliche Intelligenz hat sich dabei von einem Trendthema zum Wettbewerbsfaktor entwickelt. Doch KI ist nicht gleich KI – die technologische Evolution reicht von einfachen, regelbasierten Systemen bis hin zu autonomen Agenten, die komplexe Entscheidungsprozesse eigenständig übernehmen. Ein Blick auf die Entwicklungsstufen zeigt, wie Unternehmen heute ihre Liquidität sichern und die Effizienz in der Disposition massiv steigern können.

Unternehmen agieren heute in einem Umfeld, das von gestörten Lieferketten, volatilen Märkten und einem hohen Kostendruck geprägt ist. Im Bestandsmanagement bedeutet Wertschöpfung in diesem Kontext vor allem eines: Kapitalbindungen so gering wie möglich zu halten und gleichzeitig eine maximale Lieferfähigkeit sicherzustellen. KI fungiert in diesem Spannungsfeld als Partner, indem sie präzise Prognosen liefert und Routinetätigkeiten automatisiert. Durch KI-gestützte Forecasts lassen sich Bestände bei gleichbleibender Verfügbarkeit um bis zu 30 Prozent reduzieren.

Sicherheitszuschläge “aus dem Bauch heraus“ vermeiden

Die traditionelle Bedarfsplanung stößt dort an ihre Grenzen, wo menschliche Kapazität endet. Ein Disponent, der tausende Artikel betreut, kann kaum für jeden Artikel täglich die optimale Bestellmenge unter Berücksichtigung von Saisonalität, Trends und Werbeaktionen berechnen. Die Praxis zeigt, dass manuelle Planung oft reaktiv ist. Das Ergebnis sind Sicherheitszuschläge “aus dem Bauch heraus“, die zwar das Gewissen beruhigen, aber die Lagerhallen füllen und die Liquidität unnötig binden.

KI-gestützte Systeme setzen hier an. Sie fungieren als Assistent, der riesige Datenmengen in Echtzeit analysiert. Der Fokus verschiebt sich weg von der reinen Datenverwaltung hin zur strategischen Steuerung.

Wie KI sich entwickelt: Vier zentrale Entwicklungsstufen

Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, ist ein Verständnis der verschiedenen technologischen Entwicklungsstufen notwendig. Remira, Experte für intelligente Softwarelösungen, unterteilt diese Evolution in vier wesentliche Bereiche:

Rule-Based Static AI: Dies ist die klassische Form, in der Softwareentscheidungen auf Basis statischer, unveränderlicher Parameter trifft. Oft kommen hier einfache Mittelwertsberechnungen zum Einsatz. Die KI agiert innerhalb starrer Regeln, die von Mitarbeitern vorgegeben werden.

Dynamic Rule-Based AI: In dieser Stufe gibt das Unternehmen zwar noch die Grenzen der Regeln vor, doch die KI bestimmt die optimalen Parameter innerhalb dieses Rahmens selbstständig. Solche Systeme erkennen bereits Saisonalitäten und Veränderungen im Nachfrageverhalten.

Multi Time Series AI: Hier verlässt die Technologie die klassischen Prognoseverfahren und wechselt in den Bereich des Machine Learning. Es werden nicht mehr nur einzelne Zeitreihen betrachtet, sondern eine Vielzahl externer Einflussfaktoren in die Berechnung einbezogen, was zu einer deutlich höheren Prognosegüte führt.

Agentic AI: Die höchste Evolutionsstufe markiert der Einsatz autonomer Agenten. Diese kleinen Programme übernehmen das Verhalten von Mitarbeitern komplett autonom. Ein Agent wird durch ein Ereignis getriggert und durchläuft eigenständig einen definierten Prozess, um ein valides Ergebnis zu liefern – ohne manuelles Eingreifen.

Messbare Business-Impacts und Prozessoptimierung

Der Einsatz intelligenter Systeme führt zu einer signifikanten Entlastung der Mitarbeiter. In der Praxis zeigt sich mitunter, dass der manuelle Dispositionsaufwand durch Automatisierung um bis zu 75 Prozent gesenkt werden kann. Dadurch gewinnen Fachkräfte wertvolle Zeit für strategische Aufgaben. Ein weiterer wesentlicher Vorteil ist laut Remira die Reduzierung von Out-of-Stock-Situationen um 30 bis 50 Prozent. Durch die bessere Warenverfügbarkeit bei gleichzeitig optimierten Beständen wird Working Capital freigesetzt, was die Liquidität des Unternehmens direkt verbessert.

Besonders bei Unternehmen mit mehreren Standorten oder Lagerstufen soll KI ihre volle Stärke entfalten: Durch eine standortübergreifende Optimierung lassen sich die Bestände zusätzlich um 10 bis 15 Prozent senken. Die KI reagiert dynamisch auf Veränderungen in den Lieferwegen oder in der Nachfrage und passt die Parameter kontinuierlich an das aktuelle Marktgeschehen an.

Der Weg zum KI-gestützten Bestandsmanagement

Trotz der klaren Vorteile nutzen laut einer aktuellen Remira-Umfrage unter Kunden und Interessenten noch immer rund 64 Prozent der Unternehmen keine KI in ihrem Bestandsmanagement. Die Gründe? Skepsis oder fehlendes internes Know-how. Der Einstieg muss aber nicht komplex sein. Wichtig ist es, den eigenen Status quo zu bestimmen und die passende KI-Lösung für die individuellen Anforderungen zu finden. Ob es um die Automatisierung von Routinen oder die präzise Bedarfsplanung geht – KI ist heute kein „Nice-to-have“ mehr, sondern die Grundlage für eine resiliente und wertschöpfende Supply Chain.

Optimierung bis auf Artikelebene

Die Analyse der technologischen Entwicklungsstufen verdeutlicht: KI im Bestandsmanagement ist bereits ein Werkzeug mit unmittelbarem Impact auf die Bilanz. Ein Vorteil liegt in der Skalierbarkeit und Präzision: Während menschliche Disponenten in der Flut aus Daten und Artikeln zwangsläufig priorisieren müssen, sichert die KI eine lückenlose Optimierung bis auf Artikelebene – und das rund um die Uhr.