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Gehen wir zu wenig ins Risiko? Prieschenk ist skeptisch. „Finde ich nicht. Wenn ich mir beispielsweise die Investments im Q-Commerce anschaue, dann wird mir schwindelig. Da sind viele Investoren voll ins Risiko gegangen. Aber der Markt hat sich in eine ganz andere Richtung entwickelt. Prognostizierte Wachstumsraten blieben aus. Inzwischen findet eine Konsolidierung statt. Die Investoren sind weitergezogen. Unsere Retailer wollen AI, investieren in die Technologie. Aber wir und unsere Kunden brauchen AI-Tools wie beispielsweise Mustererkennung oder Bilderkennung, die transparent sind, um dann Probleme zu lösen, die wir vorher nicht oder mit nur sehr großem Aufwand lösen konnten.“

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Die 7Lytix-Entwicklerinnen und -Entwickler arbeiten mit LLMs, aber der Schwerpunkt liegt auf Demand Forceasting. „Wir können Mehrwerte liefern, aber manche Unternehmen verstehen am Anfang oft nicht, was der Mehrwert des Modells sein wird. Mehr Umsatz durch bessere Kommunikation zum Kunden oder ,Lost Sales‘? Viele können das nicht berechnen. Da brauchen sie Hilfe von uns“, meint Kyriakopoulos. Prieschenk ergänzt: „Unsere Witron-Kunden können sehr gut rechnen und haben über Jahrzehnte ihr Geschäft perfektioniert. Aber ich verstehe, was Herr Kyriakopoulos meint: Zunächst muss geklärt werden, wohin überhaupt optimiert werden soll. Der Retailer fragt sich: Will ich das Supply-Chain-Netzwerk optimieren, die Lagergröße, näher am Kunden sein, Durchlaufzeiten minimieren, Lieferzyklen verändern, Food Waste und Stock-Out reduzieren oder weniger Bestand im Lager haben? Dahingehend haben wir gemeinsam mit unseren Kunden aus verschiedensten Erdteilen sehr viel gelernt. Auch, dass die Anforderungen bei Feiertagen in Finnland andere sind als bei Feiertagen in den USA oder dass ein Montag andere Anforderungen bereithält als ein Donnerstag.“ Kyriakopoulos stimmt dem zu. „Wir brauchen erst eine Anforderung und dann ein AI-Tool dafür. Und nicht überall brauchen wir ein Deep Learning.“

Wie viel Genauigkeit wird gebraucht?

Wie funktioniert sein Demand Forecasting? „Am Anfang müssen wir einen Überblick über die Daten bekommen. Das ist für viele Handelsunternehmen eine mühselige Arbeit. Es geht nicht nur um Lagerware, sondern auch darum, wie viele Waren in der Filiale sind, wie viel verkauft wurde, welche Einflussfaktoren wie Promotions es gibt, wie viele ,Lost Sales‘ ich in der Filiale habe und vieles mehr“, erklärt Franziskos Kyriakopoulos. Dazu kommen Kundenkarten, Jahreszeiten, die Lage der Filiale oder Aktionen. „Und wir müssen wissen, was im Verteilzentrum ist, im Backroom der Filiale, in den Lkw auf der Straße, denn die Optimierung endet nicht in der Filiale. Ebenso gilt es, konzern- oder abteilungsübergreifende Restriktionen sowie Data-Lakes zu vermeiden. Zumeist ist ein Großteil der notwendigen Daten bekannt, aber verschiedene Abteilungen verfolgen leider unterschiedliche Interessen.“ Dem stimmt Helmut Prieschenk zu: „Auch bei einer ganzheitlichen Logistikplanung darf nicht ausschließlich das Verteilzentrum betrachtet werden oder die Schwerpunktinteressen einzelner Logistikbereiche beziehungsweise prozessbeeinflussende Abteilungen wie die des Einkaufs oder des Versands. Es gilt, die komplette Supply Chain in den Optimierungsprozess mit einzubeziehen – sowohl intern als auch extern – und Silos so weit als möglich zu vermeiden, sowohl physikalisch als auch IT-technisch.“

„Die Daten fließen in ganz einfache Modelle“, so Kyriakopoulos weiter. Die Baseline bilden die Erfahrungen der Menschen. Das ist noch nicht KI. Wir sprechen von Regressionen. Dann fragen wir uns: Sind wir besser geworden? Es folgen Zeitreihenanalysen, erste Machine-Learning-Methoden. Wir müssen immer schauen: Wie viel Genauigkeit erreichen wir durch die nächste Stufe versus wie hoch ist der Mehrwert für den Kunden und Anwender?“

Und Witron? Prieschenk: „Wir müssen schauen, dass die Mechanik zum Modell passt. Denn die Physik muss ebenso funktionieren. Liefere ich Cases oder Pieces? Oder einen Artikel sogar in beiden Varianten? Wie oft wird eine Filiale beliefert? Was ist, wenn sich das Artikelspektrum ändert?“

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