Zahlen & Studien

Damit die Kundschaft vor vollen Regalen stehen kann, sind KI-Prognosen hilfreich. Symbolbild: Unsplash / Bernard Hermant

Weder der Handel noch die Kundschaft mögen sie – Regallücken. Um sie zu vermeiden, sind vorausschauende Planungen nötig. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) kann aus dem Blick in die Glaskugel eine verlässlichere Prognose werden.

Besonders im Supply-Chain-Management hat die Technologie große Einsatzmöglichkeit. „Damit die Kundschaft vor vollen Regalen stehen kann, sind KI-Prognosen äußerst hilfreich. Darum nutzen einige Handelsunternehmen bereits KI-gestützte Absatzprognosen. Da ist aber noch reichlich Luft nach oben“, erklärt Thomas Kempcke, Logistik-Experte und Autor der Studie „KI in der Supply Chain“.„Wetterprognosen werden beispielsweise noch gar nicht bei der Filialbelieferung berücksichtigt“. Die Studie hat das EHI im Auftrag der Relex Solution durchgeführt.  

Zentraler Erfolgsfaktor

KI gehört kurz- und mittelfristig zu den zentralen Erfolgsfaktoren im Supply-Chain-Management (SCM), da ist sich der Handel ziemlich sicher. 76 Prozent der Unternehmen bewerten sie als (relativ) wichtig. Dennoch stecken KI-Anwendungen im Supply-Chain-Management mehr oder weniger in den Kinderschuhen. Die häufigste Anwendung, die Erstellung von Absatzprognosen, ist bei 16,7 Prozent der Studienteilnehmer*innen bereits erfolgreich umgesetzt, gefolgt von Kampagnenprognosen (9,1 Prozent), Bestandsmanagement (8,0 Prozent) und Warenfluss-Glättung (8,0 Prozent). Alle übrigen Anwendungsmöglichkeiten bleiben unterhalb der Fünf-Prozent-Hürde. Gar nicht angewendet werden zum Beispiel Markdown-Optimierungen oder Wetterprognosen für die Filialbelieferungen. 

Warenverfügbarkeit und Bestandsoptimierung

Bei den wirtschaftlichen Effekten einer KI-Einführung erwarten die Handelsunternehmen die größten Effekte in zwei Bereichen. 80 Prozent rechnen mit positiven Auswirkungen bei der Warenverfügbarkeit und 76 Prozent bei der Bestandsoptimierung. Geringe Effekte sehen die Verantwortlichen im Handel bei Anwendungen mit physischen Abläufen wie Filialprozesse, Durchlaufzeiten oder Handlingskosten. 

Die eigene Belegschaft stellt nach Ansicht der Verantwortlichen im Handel die größte Hürde bei der Umsetzung von KI-Lösungen dar. Einerseits glauben 86 Prozent, nicht über genügend entsprechend qualifiziertes Personal zu verfügen. Zudem befürchten 68 Prozent nicht genügend Akzeptanz bei ihrem Personal vorzufinden. Außerdem scheuen 76 Prozent der Verantwortlichen die Investitionskosten.