01/03/2023 – KI-gestützte Absatzplanung und Forecast
Intelligenz trifft Intuition
In einem Markt, der sich ständig den Vorhersagen der Menschen widersetzt und in dem sich die Rahmenbedingungen fast täglich ändern, bildet die Fähigkeit auf der Grundlage genauer und zeitnaher Daten zu planen, den Schlüssel zur Zukunftssicherung. Immer vorausgesetzt, die Daten liegen in digitalem Format vor – versteht sich. Die komplexe und mathematische KI-Technologie ermöglicht eine menschlichen Möglichkeiten weit überlegene Vorhersage-Qualität – und sei es ‚nur‘ mit Blick auf den erforderlichen Zeitaufwand bei der Verarbeitung und Analyse gigantischer Datenmengen.
Puma ist Anwender der KI-basierten Forecasting und Datenanalyse-Plattform von Board International im Modemarkt. Im Bild: Blick in den der Flagship store der Active wear-Marke am Unternehmenssitz in Herzogenaurach. © Puma AG
„Google‘s Cloud-managed Database Services unterstützen Macy’s bei der Schaffung eines unvergesslichen Einkaufserlebnisses für unsere Kunden. Anstelle von lokalen Operationen beschleunigen wir damit zudem die Digitalisierung in einer für unsere Branche und unser Unternehmen unsicheren Zeit“, so Mohamed Nazeemudeen, Director Software Engineering bei der US-Kaufhauskette mit 727 Filialen. © Macy's Inc
Der Modemarkt mit seinen kurzen Produktlebenszyklen bildet das Paradebeispiel für den Bedarf an völlig neuen Planungsansätzen. Immer mehr Marken und Einzelhändler jonglieren eine komplexe Mischung von Absatzkanälen über digitale, physische Franchise- und Marktplatz-Verkaufsstellen. Damit ändert sich die zu erwartende Nachfrage kontinuierlich. Die aktuellen Störungen entlang der Supply Chain verstärken den Effekt. Dabei wurden die vertikalen und Einzelhandels-Geschäftsmodelle auf den Kopf gestellt, weit bevor Covid ihre schwächsten Glieder entlarvte. Der traditionelle Ansatz für Prognosen und Planung – intuitiv, chanel-orientiert und unflexibel – stimmte schon lange nicht mehr mit den Realitäten im Handel überein.
Denn der fußt auf Analysen vorangegangener Saisons und Verkaufs-KPIs (Key Performance Indicator) und somit einem Warenplan, der auf ungefähre, gemittelte Daten über die Zielgruppe des Absatzkonzepts kalibriert wurde. Dagegen greift intelligente Planungsstrategie auf dieselbe historische Verkaufsleistung zurück, aber auch auf Daten wie Besucherzahlen, eCommerce-Verhaltensmuster, Materialverschwendung, Retourenzahlen, Produktdaten aus PLM- und anderen Systemen, Beschaffungs- und Lieferketten-Indikatoren und viele mehr.
Und genau hier kommt KI ins Spiel: Wo große oder gar gigantische Datenmengen verarbeitet und analysiert werden, kann Künstliche Intelligenz erheblichen Mehrwert bringen.
Technologie trifft Vorhersagen – Menschen die Entscheidungen
Was grundsätzlich für Künstliche Intelligenz heute (und nach Mathematiker- und IT-Experten-Meinung die nächsten 40 bis 50 Jahre) gilt, zählt auch hier: Die hohe Effizienz – entsprechende Rechnerkapazitäten vorausgesetzt – ist nicht zu toppen. Aber beim kognitiven Denken, auch wenn Emotionen und Kreativität gefordert sind, ist natürliche Intelligenz überlegen.
Als einer der führenden Anbieter bei intelligentem Forecast und Entscheidungsfindungs-Software etablierte sich beispielsweise Board International bei Einzelhandels- und Markenkunden in der Modebranche – darunter Burberry, H&M und Puma. Zu features wie vollständigem Reporting über Unternehmensleistung in Echtzeit-Ansicht und dynamischer, ortsunabhängiger Finanzplanungs- und Analyseberichte nutzen insgesamt rund 2.000 Anwender weltweit bereits die prädiktive, KI-gesteuerte Prognose- und Entscheidungsfunktionen der Entwickler mit aus Boston/USA mit Europazentrale im Schweizerischen Chiasso.
KI hilft Warenverfügbarkeit zu prüfen & steuern
Markt und Möglichkeiten hat längst die Alphabet-Tochter aus dem kalifornischen Mountain View erkannt und ist auf den Zug der AI-basierten Software Tools auch für Ihre Cloud-verwalteten Datenbank-basierten Services aufgesprungen. So stellte Google Cloud kürzlich eine KI-gestützte Lösung für die Warenverfügbarkeits- und Bedarfsprüfung vor. Zielsetzung: Das Einkaufserlebnis bei E-Commerce zu verbessern und stationäre Einzelhandelsformate dabei zu unterstützen, ihre Systeme im Hinblick auf die Produktverfügbarkeit zu transformieren und zu verstehen, wo real Nachschub benötigt wird.
Aufbauend auf ihrer Vertex AI Vision und unterstützt durch zwei maschinelle Lernmodule – einen Produkt- und einem Etiketten-Detektor – nimmt Google Cloud für sich in Anspruch, eine diffizile Problemstellung zu lösen: Wie kann man Produkte aller Art in großem Umfang allein auf der Grundlage der visuellen und textlichen Merkmale identifizieren und die ermittelten Daten dann in verwertbare Erkenntnisse umsetzen?
"Mit der Zusatzfunktion müssen Google Cloud-Nutzer keine Zeit, Mühe und Investitionen in die Datenerfassung und das Training ihrer eigenen KI-Modelle investieren", heißt es in der begleitenden Erklärung des US-Tech-Unternehmens zum Start des Prototyps: "Durch die Nutzung von Googles Datenbank mit Milliarden von einzigartigen Merkmalen kann unsere KI Produkte aus einer Vielzahl von Bildtypen identifizieren, die aus unterschiedlichen Winkeln und von abweichenden Ausgangspunkten aufgenommen wurden." Darüber hinaus betont Google den hohen Grad an Flexibilität bei den Bildtypen, die für die Warenprüfung bereitgestellt werden: Die Bilder können von einer an der Decke angebrachten Kamera oder vom Mobiltelefon stammen, überzeugen wir uns bei einem Test. Ebenso gut könnte die Kamera auf einem Roboter montiert sein, der im Laden unterwegs ist und die Regale kontrolliert.