Künstliche Intelligenz
für exaktere Absatzprognosen
in der Lebensmittelindustrie nutzen:
Verschwendung gleich am Anfang vermeiden
Konzept: Das 'Rundum-Sorglos-Paket'
Aufgabenstellung und übergreifende Zielsetzung
Das Projekt 'Social Innovation Challenge Baden-Württemberg' bringt relevante Akteure aus unterschiedlichen Sektoren zusammen, um gemeinsam (technologische) Lösungen z.B. für Herausforderungen im Feld der 'Nachhaltigen Produktion' zu identifizieren.
Idee & Ansatz unseres Lösungsvorschlags
- Ressourcen-Einsatz reduzieren
- Ressourcen effizient einsetzen
- wir empfehlen:
So früh wie möglich in der Wertschöpfungskette ansetzen!
Unser Ansatz:
- den KMU die Nutzung moderner KI-basierter Prognosesysteme in ‚Phase 0‘ einer Kreislaufwirtschaft vorschlagen,
- um damit bessere Prognosen der tatsächlich benötigten Produktmengen und Produktionsfaktoren zu erreichen.
- So wird gleich zu Beginn des Kreislaufes die Gewinnung bzw. Produktion von Ressourcen oder Rohstoffen auf den ‚tatsächlichen Bedarf‚ abgestimmt,
- so dass die Produktionsmengen optimal darauf angepasst werden können.
- Das ermöglicht die initiale Reduktion der in einer Kreislaufwirtschaft zu verplanenden Ressourcen und damit auch
- die Reduktion von Verschwendung
(denn z.B. wegen Haltbarkeitsrestriktionen bewirken zu üppig geplante Produktionsmengen heute regelmäßig noch unnötigen Ausschuss). - Zwischenfazit:
- Die wichtigste Frage lautet also:
„Wie stelle ich von vornherein sicher, dass ich gar nicht erst Produkte produziere oder Ressourcen bereitstelle, die am Ende gar nicht benötigt werden (und wo wir uns dann darum kümmern müssen, sie doch noch irgendwie einer sinnvollen Nutzung zuzuführen)!?„ - Wer die optimalen (Bestell- & Produktions-) Mengen kennt, kann in allen Geschäftsbereichen optimal wirtschaften, da er weder mit zu viel noch mit zu wenig Ressourcen umgehen muss
- Die zweitwichtigste Frage lautet:
„Wie kann ich mit Produkten und Ressourcen umgehen, die doch nicht benötigt werden!?„
- Die wichtigste Frage lautet also:
- Vorhersagen von Absatzmengen gibt es schon seit Jahrzehnten
(Kalender, Excel, ERP-Reports, BI, statistische Verfahren) - Sie funktionierten „OK“
- Aber: Heutzutage geht das noch viel besser! …und einfacher!
- Unser Arbeitsergebnis: Im Mittelpunkt steht ein Lösungsansatz, der eine primäre Problem-Ursache von Ressourcenverschwendung in einem Wirtschaftskreislauf adressiert, mittels:
- eines innovativen, technologie-getriebenen Ansatzes mit
‚Künstlicher Intelligenz‚ (KI) bzw. ‚Predictive Analytics‘.
- Entlang der Wertschöpfungskette von Produktions-Unternehmen gibt es zahlreiche Felder zur Verbesserung:
- Produktion, (Waren-/ Produktionsmittel-) Einkauf, Lager, Logistik,
bis hin zu - Personaleinsatz-Planung, Werbeaktions-/ Preisgestaltungs-Planung
- Produktion, (Waren-/ Produktionsmittel-) Einkauf, Lager, Logistik,
- Dazu haben wir ein Konzept (Vorgehen) für Sie entwickelt (bzw. schlagen dies heute als Arbeitsergebnis vor)!
- Ein für Unternehmen leicht umzusetzendes ‚Rundum-Sorglos-Paket‘, damit Sie Ihr modernes Prognosesystem schnell bekommen.
- ff.
Das Konzept hierzu
Das hier vorgeschlagene ‚Konzept‘ beschreibt einem KMU was zu tun und zu beachten ist, um die Potenziale und Anwendungsbereiche von Prognosesystemen der nächsten Generation besser zu verstehen und in einem Pilotprojekt konkret im eigenen Unternehmen zu testen.
Das Konzept schlägt den KMU dazu folgende Schritte vor:
- Die Möglichkeiten von Produktions-Mengen-Prognosen erklären (Vermittlung).
- Predictive Analytics als technologischen Ansatz erläutern (Technologie-Verständnis).
- Den Interessenten ein (spielerisches, rudimentäres) Testen von KI an einem echten System ermöglichen, um ein erstes Gefühl dafür zu vermitteln
- Ein Vorgehen zur Durchführung eines KI-Pilotprojekts zur Verbesserung von (Absatz- und Produktions-) Mengenplanung erarbeiten (Projektkonzeption).
- Die Zusammenarbeit mit einem passenden KI-Lösungsanbieter ausprobieren (Pilotprojekt).
- Eine Art Blaupause für ein solches Prognosesystem erstellen (für produktives Pilotsystem).
- Den Wert dieses Ansatzes testen (Nutzenanalyse).
- Unterstützung zur Fördermittelsuche für ein Pilotprojekt erhalten (Finanzierung).
- ein Rundumsorglos-Paket für das einfache und kostengünstige Ausprobieren eines modernen Absatz-/Produktionsmengen-Prognose-Systems bei sich im Unternehmen, und gleichzeitig
- ein umfangreiches Lösungsdesign, inkl. benötigte Konzepte und Kontakte, die leicht für ein interessiertes KMU aufzugreifen und umzusetzen ist.
- Ein interessiertes KMU muss sich also ’nur noch entscheiden‘ und könnte direkt mit seinem Pilotprojekt beginnen.
- Was, wie und mit wem zu tun ist, wurde bereits in diesem Konzept vorgezeichnet und
- muss nicht neu vom KMU ergründet werden.
Wie sieht es in Ihrem Unternehmen aus?
Wäre es für Sie nutzbringend, Ihre Absatzmengen (viel) besser vorhersagen zu können? ...und darauf aufbauend Verbesserungen erreichen können bei:
Produktions-Planung
Personaleinsatz-Planung
Material-Einkaufs-Planung
Lager- & Logistik-Planung
Planung von Werbung & Aktionen
Anpassung von Preisen
Lassen Sie uns formlos 15 Minuten sprechen, um das Vorgehen für Sie zu umreißen
Jetzt Sie!
Einfacher als mit unserem Konzept können Sie nirgendwo ein Prognosesystem der nächsten Generation erhalten!
Unverbindlich, super-einfach, kostenlos!
Stellen Sie sich selbst nur diese eine Frage:
"Wäre es für mein Unternehmen vorteilhaft, wenn ich meine (Absatz-) Mengen um 10-20% besser vorhersagen könnte!?"
Carsten Nolte: www.thinktory.com/NP-KI/
Geben Sie uns einfach nur ein kurzes Signal, und schon geht es los!Organisation und Umfang
- Der Lösungsansatz (auf Basis des vorgeschlagenen Konzepts) kann von einem KMU aufgesetzt werden, in Form eines
- vorbereitetes Kooperationsprojekts bzw. Pilotprojekts mit verschiedenen Partnern und
- auf Basis vorbereiteter Konzepte und Blaupausen.
- Das Budget für ein solches Pilotprojekt wird auf ca. 10.000 bis 15.000 Euro geschätzt. Es gibt hier zahlreiche Förderungsmöglichkeiten!
- In diesem Rahmen kann der erste Prototyp eines Prognosesystems angefertigt und auf die Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt werden.
- Gemeinsam mit kompetenten Partnern sind das Vorgehen und die Technik einfach zu finalisieren und mittels interessierter Test-KMU zu verproben.
- Die Zusammenarbeit mit den Partnern und der Nutzen solcher Prognosesysteme können bereits in solch einem Kleinprojekt aussagekräftig von einem interessierten KMU getestet werden.
- Wir schlagen vor, solche Pilotprojekte in einem agilen Vorgehen anzugehen, die Umsetzung pragmatisch und wenig formal zu gestalten, d.h. alles flexibel und schnell an die sich herauskristallisierenden Bedarfe anzupassen.
Umsetzung
Die Umsetzung eines Pilotprojekts kann für ein interessiertes KMU folgende Aktivitäten umfassen:
- Auswahl der Projektpartner
- Mitwirkendes Team benennen und informieren
- Ausformulierung von Projekt-Zielen und -Hypothesen
- Sammlung und Strukturierung der benötigten Daten des Produktionsunternehmen, plus ggf. externen Datenquellen, um die Integration solcher Daten und die IT-Schnittstellen zu planen
- Auswahl des passenden KI-Tools
- Prognose-Modell erzeugen
- Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten (z.B. gefördert per ‚Innovationsgutschein‘)
- Der Umsetzungszeitraum beträgt ca. 3-6 Monate
- Wichtige Faktoren:
- Umsetzungswunsch & -druck des Auftraggebers (‚Push‘)
- vorhandene Datenqualität
Um nun im Nachgang des Challenge Events
- für das o.g. Konzept zu werben,
- KMU für die Durchführung von Pilotprojekten zu gewinnen und
- entsprechende Projekte zu initiieren,
- braucht es verschiedene Akteure:
- Experten und Netzwerke für den Zugang zu Fördermitteln
- KI-Experte (Blueprint, Pilotprojekt, Technik)
- Business-Experten und Projektmanager
- Kunden-Akquisiteur (um interessierte KMU für Pilotprojekte zu identifizieren)
- und nicht zuletzt natürlich interessierte KMU, möglichst aus verschiedenen Wirtschaftszweigen der Lebensmittel-Industrie
Nächste Schritte
In einem nächsten Schritt könnte man nun
- die generelle Projektkonzeption und die benötigte Blaupause dazu entwickeln, wie man in der Praxis ein ‚Prognosesystem für ein KMU aus der Lebensmittel-Industrie designen kann‘ und
- weiter ausarbeiten, welche Ergebnisse ein solches Vorhaben zu liefern hat, inkl.
- der Beschreibung von Funktionen, Schnittstellen und Informationsflüssen eines solchen KI-Prognosesystems.
Weiterhin könnte der Nutzen für KMU noch etwas eingehender beschrieben und die Vorteile im Vergleich zu herkömmlichen Prognosesystemen weiter vertieft werden.
Es bietet sich an, z. B. KMU aus der Lebensmittel-Industrie und den Industrien, wo Haltbarkeit wichtig ist, anzusprechen. Hier kann der Return on Investment (RoI) der Einführung solcher Prognosesysteme schnell sichtbar werden.
- Moderne Prognosesysteme (auf Basis von KI) sollten vitaler Bestandteil der Kreislaufwirtschaft und
- Standard in den KMU-Abläufen der o.g. Industrien werden.
- So können wir intelligent nachhaltiger werden, einfach & schnell.
Lassen Sie uns formlos 15 Minuten sprechen, um das Vorgehen für Sie zu umreißen
Jetzt Sie!
Einfacher als mit unserem Konzept können Sie nirgendwo ein Prognosesystem der nächsten Generation erhalten!
Unverbindlich, super-einfach, kostenlos!
Stellen Sie sich selbst nur diese eine Frage:
"Wäre es für mein Unternehmen vorteilhaft, wenn ich meine (Absatz-) Mengen um 10-20% besser vorhersagen könnte!?"
Carsten Nolte: www.thinktory.com/NP-KI/
Geben Sie uns einfach nur ein kurzes Signal, und schon geht es los!