Nachfrageprognose in der Logistik
Wie sieht die KI-basierte Nachfrageprognose in der Logistik aus und welche Vorteile bringt sie? Wie können Sie Ihre logistische Planung so gestalten, dass sowohl das saisonale Geschäft berücksichtigt wird, als auch die damit einhergehende Ressourcen? In dieser Case Study beschreiben wir, wie eine Nachfrageprognose in der Logistik funktioniert, und warum Sie KI in Ihrem Unternehmen brauchen und wie wir diese konkrete Lösung bei unserem Kunden implementiert haben.
Wie plant man die Nachfrage für einen Logistiker?
Unser Kunde ein führendes Logistikunternehmen beauftragte uns für eine KI-Lösung zur Vorhersage des saisonalen Geschäfts. Schwer absehbare saisonale Schwankungen bedrohten dessen Profitabilität und so kam es nicht selten vor, dass unvorhergesehen Personal entfällt, die Nachfrage die Planung übersteigt oder Routen verschwenderisch geplant werden.
Vor diesen Herausforderungen stand unser Kunde
Hoher manueller Aufwand
Bisher waren die Daten nicht selten in Excel-Tabellen wiederzufinden, welches nicht nur in der Erstellung, sondern auch in der Pflege der Daten sehr zeitaufwendig, fehleranfällig und nicht unbedingt treffsicher ist.
Schwache Einhaltungsquote
Aufgrund der tausender Logistikbewegungen am Tag, kurzfristigen Nachfragen und einer komplexen Routenplanung kam es zu einer niedrigen Einhaltungsquote.
Hohe Kosten
Die Excel basierte Analyse kostet viel Zeit und verursacht somit unnötige Kosten durch ineffiziente manuelle Planungen der Kapazitäten.
Gemeinsam mit dem Logistikleiter setzten wir uns an die Entwicklung einer optimalen Lösung.
Die Idee: Ein smartes Tool für die Nachfrageprognose – auf Basis von Künstlicher Intelligenz. Mit diesem sollen sich kurzfristige Vorhersagen mit einem Zeitraum von zwei Wochen präzise bestimmen lassen.
Wie entwickeln wir so ein intelligentes Modell?
1.
Zunächst sammeln wir die Daten aus vorherigen Logistikprozessen, transformieren diese und werten sie schließlich aus.
2.
Anschließend implementieren wir diese Daten in ein Modell, basierend auf Deep Learning.
3.
Um ein präzises Modell präsentieren zu können, lernen wir über hundert Modelle mit Trainingsdaten an.
Unter anderem berücksichtigen wir dabei folgende Variablen:
- Standort
- Jahreszeit
- Ferienzeiten der einzelnen Bundesländer
- Regionen und regionale Gegebenheiten
- Personal
- Historische Wetterdaten (wie bspw. durchschnittliche Temperatur der letzten 10 Tage)
Das Modell, welches sich am Ende am zuverlässigsten zeigt, verwenden wir dann in der Praxis.
In der folgenden Grafik ist der Prozess der Entwicklung eines KI-basierten Prognosemodells abgebildet:
Zunächst werden die relevanten Daten aus den Datenquellen für das Modell-Modeling extrahiert, bereinigt und schließlich in das Modell eingepflegt. Der Algorithmus liest die Daten und erkennt aus ihnen Muster und Zusammenhänge. Diese dienen als Grundlage für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
Das Ergebnis der Nachfrageprognose für den Logistiker
Die Logistik- und Standortleiter können sich auf ein valides, intelligentes Tool verlassen.
- Ressourcen passend zu planen
- Termine einzuhalten
- Rechtzeitig auf äußere Faktoren zu reagieren
Besonders wichtig war uns dabei, ein Tool zu entwickeln, welches immer wieder in Echtzeit neue Daten auswirft. Deshalb haben wir uns für den Prognosezeitraum von zwei Wochen entschieden. So konnten unter anderem Personaleinsatzpläne passend gestellt, als auch genügend LKWs geplant werden.
Welche Probleme konnten durch eine KI-gestützte Prognose vermieden werden?
- Unzufriedene Kunden, die auf Ihre Lieferung warten
- Zu hohe Personalkosten durch manuelle Prozesse
- Frustrierte Mitarbeiter durch ineffiziente Planung
Sie haben Fragen zum Thema Demand Forecasting? Dann melden Sie sich! Wenn Sie sich für weitere spannende Fakten rund um das Thema KI interessieren, schauen sie auch gerne bei unseren Leistungen vorbei.
Auch Sie möchten Ihr Nachfrage besser prognostizieren? Das unterstützen wir! Kontaktieren Sie uns doch gerne.
Ihr Ansprechpartner
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte