SW-MOTECH
Auftragsentwicklung · MVP
SW-MOTECH wollte die künftige Produktnachfrage für die Lieferkettenplanung nutzen. Bei einem großen Sortiment wird es aufwendig, den Bedarf für jeden Artikel von Hand abzuschätzen. Kurzfristige Lieferanforderungen wirken sich zugleich auf Kosten entlang der Lieferkette aus.
IAP entwickelte eine Prognose-KI, die historische Absatzverläufe auswertet und ihre Vorhersagen mit einer verständlichen Fehlerbewertung verbindet. Damit kann die Planung erkennen, welche Prognosen als Orientierung dienen und welche Artikel besondere Aufmerksamkeit benötigen.
Die Entwicklung berücksichtigte die kundenseitige Einteilung des Sortiments in Artikelgruppen. IAP wählte Prognoseverfahren aufgabenspezifisch aus und richtete die Bewertung an den jeweiligen Produktkategorien und dem Geschäftsziel aus. Grundlage der Prognosen waren die historischen Absätze.
Zur Bewertung gehört mehr als eine einzige durchschnittliche Fehlerzahl. Die Lösung betrachtet Fehlerverteilungen und übersetzt sie in Noten von 1 bis 5. Dabei kommen gespiegelte Dichtedarstellungen zum Einsatz, mit denen sich die Verteilung der Prognosefehler untersuchen lässt. So wird sichtbar, wie gut sich eine Vorhersage im Vergleich zu den untersuchten Fehlern einordnet.
Die Anwendung liest ein für den Kunden standardisiertes Datenformat ein. Mitarbeitende können einen Artikel auswählen und dessen bisherigen Absatz zusammen mit der Prognose, den dargestellten Unsicherheitsgrenzen und der Fehlernote betrachten. Prognosen, Grafiken und Verarbeitungsprotokolle lassen sich speichern.
Bei wichtigen Artikeln oder ungünstigen Fehlernoten unterstützt die interaktive Darstellung die gezielte Untersuchung. Fachwissen über Sonderereignisse, etwa einen ungewöhnlich hohen Einzelabsatz, hilft dabei, auffällige Verläufe einzuordnen. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz verbindet automatisierte Berechnung mit der Erfahrung der Personen, die die Planung verantworten.
IAP stellte die Lösung als Docker-Container mit einer über den Browser bedienbaren Oberfläche bereit. Die Berechnungen erfolgen lokal und nutzen mehrere Prozessorkerne. Nach der Einrichtung kann die Anwendung ohne Programmierkenntnisse bedient werden.
Die vorausgehende Machbarkeitsstudie (PoC) zeigte eine Verringerung des mittleren absoluten prozentualen Prognosefehlers. Sie lieferte außerdem die Grundlage für die kundenspezifische Verfahrensauswahl und die Bewertung erwartbarer Fehler. Daraus entstand der MVP für die Entscheidungsunterstützung in der Lieferkettenplanung. Wie SW-MOTECH den Nutzen einordnet, beschreibt Jürgen Swora in seiner vollständigen Originalaussage unten.
SW-MOTECH
The custom-made forecasting AI developed by IAP-GmbH provides important insights into future demands for our products that allows us to reduce overall supply chain costs. The acquisition of the competitor off-the-shelf software would have been ten-times more costly with no better forecasts.
General Manager
Originalaussage · Englisch
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