KI im Handel Teil 1: Order Management durch maschinelles Lernen revolutionieren

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind allgegenwärtig und auf Plattformen wie LinkedIn wird man regelrecht mit potenziellen Anwendungsfällen überflutet. Die Nutzung von Anwendungen wie ChatGPT, Midjourney, Gemini und DeepL ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Immer mehr Unternehmen integrieren KI in ihre Produkte und Dienstleistungen. Oftmals wird KI jedoch vor allem dazu eingesetzt, den Marketing-Effekt zu verstärken, während die beworbene Lösung tatsächlich nur „dekorative Kosmetik“ darstellt. Dennoch gibt es eine Vielzahl von Szenarien, in denen KI bereits jetzt als Wegbereiter für Innovationen gilt.

Künstliche Intelligenz (KI) kann, wenn sie gezielt und durchdacht eingesetzt wird, erheblich positive Effekte in Order Management Systemen (OMS) entfalten. In dieser Blog-Reihe bieten wir einen umfassenden Einblick in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im OMS-Bereich. Im ersten Artikel konzentriere ich mich auf maschinelles Lernen und dessen praktische Anwendungsfälle im Order Management. Ich präsentiere Beispiele, bei denen KI unmittelbar wirksam sein kann, beleuchte jedoch auch die damit verbundenen Risiken: Wenn Ihre zugrunde liegenden Daten unstrukturiert sind, ist KI leider keine Hilfe.

KI schafft viele Möglichkeiten und Chancen, aber mit großer Macht geht auch große Verantwortung einher. Wenn KI ohne Aufsicht agiert und kritische Entscheidungen trifft, können bei unsachgemäßer Handhabung schwerwiegende Folgen entstehen. KI sollte stets überwacht werden, eine Kontrollinstanz muss vorhanden sein, und eine Backup-Strategie ist unverzichtbar. Zudem hängen die Ergebnisse von KI stark von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Sind diese veraltet, isoliert oder fehlerhaft, kann der Einsatz von KI-Agenten zu gravierenden Problemen führen. Aus diesem Grund hat unsere Muttergesellschaft, REWE, ein KI-Manifest verabschiedet, das sich auf die ethischen Aspekte des KI-Einsatzes innerhalb der gesamten Unternehmensgruppe konzentriert. Die bewusste Auseinandersetzung mit den potenziellen Problemen und Risiken der KI ist essenziell, um sie zu vermeiden und das Beste aus jedem KI-Projekt herauszuholen.

Maschinelles Lernen (ML) fokussiert sich darauf, Algorithmen zu entwickeln, die Anwendungen ermöglichen, eigenständig aus Daten zu lernen und entsprechend zu reagieren, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist.

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben 24 Lagerstandorte, der durchschnittliche Warenkorb umfasst 4 Artikel, und Sie arbeiten mit 4 verschiedenen Transportunternehmen zusammen. Die Algorithmen sind in der Lage, Millionen oder sogar Milliarden möglicher Routenoptionen zu analysieren und Ihnen die optimalen Lösungen basierend auf Ihren spezifischen Kennzahlen vorzuschlagen. Diese Kennzahlen können von der schnellsten Route oder niedrigsten Lieferkosten bis zur Mitarbeiter-Auslastung oder Lagerverwaltung reichen.

Da jedes Unternehmen einzigartig ist, variieren auch die Ziele bei den Routing-Entscheidungen. Mit optimierten Algorithmen wie denen von fulfillmenttools haben Sie die Flexibilität und Kontrolle über die gewünschten Ergebnisse.

Berechnen Sie die Anzahl der Routing-Optionen Ihres Unternehmens hier.

KI kann nahtlos in IoT-Geräte und Lagerverwaltungssysteme integriert werden, um Unternehmen Echtzeit-Einblicke in ihre Bestände über mehrere Standorte hinweg zu bieten. Dadurch können fundierte Entscheidungen sofort getroffen werden. Mit diesen Echtzeit-Informationen können Unternehmen proaktiv auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren und Unterbrechungen in ihrer Lieferkette vermeiden. Zudem optimiert KI die Bestandszuweisung durch Analyse verschiedener Faktoren wie Nachfrage, Vorlaufzeiten und standortspezifische Variablen. Die Fähigkeit, Produkte schnell und zuverlässig zu liefern, verbessert das Kund:innenerlebnis, stärkt die Loyalität und den Ruf des Unternehmens am Markt.

KI verbessert  die Bestandsplanung und steigert die Effizienz von Unternehmen erheblich. Durch die Analyse historischer und Echtzeitdaten wird die zukünftige Nachfrage präzise prognostiziert, sodass Unternehmen ihre Lagerbestände optimal managen und Verschwendung minimieren können. Das Vermeiden von Fehlbeständen und Überbeständen steigert nicht nur die Kund:innenzufriedenheit, sondern führt auch zu signifikanten Kosteneinsparungen. Aus ökologischer und nachhaltiger Perspektive ist dies besonders wertvoll, da eine effizientere Ressourcennutzung und die Reduzierung von Überproduktion die Erreichung ökologischer Ziele fördern.

Die KI-gestützte Bedarfsprognose kann die Außenwahrnehmung Ihres Unternehmens positiv beeinflussen. Zudem unterstützt KI die Anpassung der Personalkapazitäten an den prognostizierten Bedarf, was zu reibungslosen Betriebsabläufen führt. Dies ist entscheidend für den effizienten Einsatz von Humanressourcen und die Vermeidung von Engpässen.

Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen und Echtzeitdatenintegration ermöglicht es Machine Learning Unternehmen, ihre Routenplanung zu optimieren, die Bestandsverwaltung zu verbessern und Bedarfsprognosen gezielt zu verfeinern. Wie in diesem Artikel beschrieben, nutzt fulfillmenttools diese Fähigkeiten, um maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die unterschiedliche Unternehmensziele wie Kosteneffizienz, termingerechte Lieferung oder Ressourcenmanagement abdecken.

Bei der Implementierung dieser leistungsstarken Technologien ist es essenziell, ethische Überlegungen und robustes Datenmanagement zu berücksichtigen. Das KI-Manifest der REWE Group unterstreicht die Verpflichtung zu verantwortungsvollen KI-Praktiken, um sicherzustellen, dass technologische Fortschritte mit ethischen Standards und Unternehmenswerten in Einklang stehen. Indem wir uns der Risiken bewusst sind und eine strenge Überwachung aufrechterhalten, können wir die Vorteile von KI und maschinellem Lernen voll ausschöpfen und gleichzeitig potenzielle Fallstricke vermeiden.

Wir laden Sie ein, diese Blog-Reihe weiter zu verfolgen. Wir werden noch tiefere Einblicke in KI-Anwendungen geben, die die Zukunft des Order Managements gestalten. Freuen Sie sich auf unseren kommenden Artikel, in dem wir die Vorteile von KI für Order Routing näher beleuchten.