KI-Modell sorgt für optimal gefüllte Lager
Mercatory-Universität und Universität Neapel Federico II: Ladenhüter und Engpässe vermieden
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Früchte: Neue Lagersoftware optimiert den Einkauf (Foto: Elizabeth Ekman, pixabay.com) |
Rom/Neapel (pte003/20.08.2025/06:10)
Forscher der Mercatory-Universität und der Universität Neapel Federico II modellieren mit einer neuen KI-gestützten Methode die Veränderungen von Lagerbeständen - wenn weder die Kundennachfrage noch der Nachschub durch Lieferanten vorhersehbar sind und entgangene Umsätze nicht ausgeglichen werden können. Der Ansatz liefert genauere Schätzungen als gängige Faustregeln der Branche und könnte Unternehmen helfen, kostspielige Ladenhüter und Engpässe zu vermeiden.
Modell weiterentwickelt
Das Team baut auf dem "Economic Order Quantity"-Modell (EQQ) auf. Dabei handelt es sich um ein Instrument, das Lagerverwaltern bei der Entscheidung über die Bestellmenge hilft. Laut dem Standard-EOQ-Modell ist die Nachfrage stabil und die Lieferungen treffen pünktlich ein. Das neue Modell ist realistischer und berücksichtigt, dass Nachfrage und Angebot von Tag zu Tag schwanken können.
In diesem Modell werden die tägliche Nachfrage und das tägliche Angebot als eine Reihe einfacher "Ja-oder-Nein"-Ereignisse behandelt: Eine Einheit wird entweder verkauft oder nicht, und eine Einheit wird entweder geliefert oder nicht. In der Wahrscheinlichkeitstheorie werden diese Ereignisse als Bernoulli-Versuche bezeichnet. Werden diese über mehrere Tage hinweg kombiniert, ergeben sich statistische Muster in der Verteilung der Nachfrage und der Verteilung der Lieferzeiten. Mit diesem Ansatz kann das Modell sowohl gleichmäßige Tagesumsätze als auch stark schwankende Nachfrage erfassen.
Besser als Schätzverfahren
Das Modell liefert wichtige Kennzahlen wie den durchschnittlichen Lagerbestand, die Dauer eines Lagerzyklus, die Häufigkeit von Lagerengpässen und die "Füllrate" in hoher Präzision. Die Füllrate ist der Anteil der Kundennachfrage, der sofort aus dem Lagerbestand bedient wird. Ein wichtiges Ergebnis ist eine neue Formel für den durchschnittlichen Lagerbestand, die sich bei unregelmäßiger Nachfrage und unzuverlässigen Lieferungen als besser geeignet erweist als derzeitige Verfahren.
Den Experten nach sind diese Angaben in vielen realen Situationen von Bedeutung. Ein Supermarkt kann Früchte vom Vortag nicht verkaufen, weil sie verdorben sind. Ein Einzelhändler kann einen Werbeartikel nach Ablauf der Werbeaktion nicht mehr versenden, und eine Fabrik kann einen dringenden Auftrag für Ersatzteile verlieren, wenn diese zum Zeitpunkt des Bedarfs nicht vorrätig sind. In all diesen Fällen können selbst kleine Fehler bei der Schätzung des durchschnittlichen Lagerbestands erhebliche finanzielle und reputationsbezogene Kosten verursachen. Diese lassen sich mit dem neuen Modell einsparen, weil die Prognosen genauer sind. Eingelagert wird nur so viel Ware, wie auch verkauft werden kann.
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