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In einem Marktumfeld, das von volatilen Bedarfen und fragilen Lieferketten geprägt ist, stößt das klassische, manuelle Bestandsmanagement zunehmend an seine Grenzen. Dieser Hintergrundbericht beleuchtet, wie Unternehmen durch den gezielten Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) den Spagat zwischen maximaler Lieferfähigkeit und minimierter Kapitalbindung meistern. Von regelbasierten Systemen bis hin zur zukunftsweisenden Agentic AI wird aufgezeigt, wie die technologische Evolution die Disposition revolutioniert. Praxisprojekte zeigen, dass sich dank KI – je nach Ausgangslage – Bestände um bis zu 30 % und manueller Planungsaufwand um bis zu 75 % reduzieren lassen.

In Zeiten globaler Unsicherheiten und steigenden wirtschaftlichen Drucks stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Bestände effizient zu steuern, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden. Künstliche Intelligenz hat sich dabei von einem Trendthema zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor entwickelt. Doch KI ist nicht gleich KI – die technologische Evolution reicht von einfachen, regelbasierten Systemen bis hin zu autonomen Agenten, die komplexe Entscheidungsprozesse eigenständig übernehmen. Ein Blick auf die Entwicklungsstufen zeigt, wie Unternehmen heute ihre Liquidität sichern und die Effizienz in der Disposition massiv steigern können. Dabei geht es nicht um den Ersatz des Menschen, sondern um eine Symbiose, die Bestände senkt und gleichzeitig die Lieferfähigkeit maximiert.

Unternehmen agieren heute in einem Umfeld, das von gestörten Lieferketten, volatilen Märkten und einem hohen Kostendruck geprägt ist. Im Bestandsmanagement bedeutet Wertschöpfung in diesem Kontext vor allem eines: Kapitalbindungen so gering wie möglich zu halten und gleichzeitig eine maximale Lieferfähigkeit sicherzustellen. Wer hier ineffizient arbeitet, riskiert Wettbewerbsnachteile durch zu hohe Betriebskosten oder Fehlbestände. KI fungiert in diesem Spannungsfeld als wertvoller Partner, indem sie präzise Prognosen liefert und Routinetätigkeiten automatisiert. Die Ergebnisse aus der Praxis sprechen für sich: Durch KI-gestützte Forecasts lassen sich Bestände bei gleichbleibender Verfügbarkeit um bis zu 30 Prozent reduzieren.

Die Grenzen der klassischen Disposition

Die traditionelle Bedarfsplanung stößt dort an ihre Grenzen, wo menschliche Kapazität endet. Ein Disponent, der tausende Artikel betreut, kann kaum für jeden Artikel täglich die optimale Bestellmenge unter Berücksichtigung von Saisonalität, Trends und Werbeaktionen berechnen. Die Praxis zeigt, dass manuelle Planung oft reaktiv ist. Das Ergebnis sind Sicherheitszuschläge “aus dem Bauch heraus“, die zwar das Gewissen beruhigen, aber die Lagerhallen füllen und die Liquidität unnötig binden.

KI-gestützte Systeme setzen genau hier an. Sie fungieren nicht als Blackbox, sondern als hochperformanter Assistent, der riesige Datenmengen in Echtzeit analysiert. Der Fokus verschiebt sich weg von der reinen Datenverwaltung hin zur strategischen Steuerung.

Die vier Stufen der KI-Evolution im Bestandsmanagement

Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, ist ein Verständnis der verschiedenen technologischen Entwicklungsstufen notwendig. REMIRA, seit über 30 Jahren Experte für intelligente Softwarelösungen, insbesondere im Bereich Absatzprognose und Bestandsmanagement, unterteilt diese Evolution in vier wesentliche Bereiche:

Rule-Based Static AI: Dies ist die klassische Form, in der Softwareentscheidungen auf Basis statischer, unveränderlicher Parameter trifft. Oft kommen hier einfache Mittelwertsberechnungen zum Einsatz. Die KI agiert innerhalb starrer Regeln, die von Mitarbeitern vorgegeben werden.

Dynamic Rule-Based AI: In dieser Stufe gibt das Unternehmen zwar noch die Grenzen der Regeln vor, doch die KI bestimmt die optimalen Parameter innerhalb dieses Rahmens selbstständig. Solche Systeme erkennen bereits Saisonalitäten und Veränderungen im Nachfrageverhalten.

Multi Time Series AI: Hier verlässt die Technologie die klassischen Prognoseverfahren und wechselt in den Bereich des Machine Learning. Es werden nicht mehr nur einzelne Zeitreihen betrachtet, sondern eine Vielzahl externer Einflussfaktoren in die Berechnung einbezogen, was zu einer deutlich höheren Prognosegüte führt.

Agentic AI: Die höchste Evolutionsstufe markiert der Einsatz autonomer Agenten. Diese kleinen Programme übernehmen das Verhalten von Mitarbeitern komplett autonom. Ein Agent wird durch ein Ereignis getriggert und durchläuft eigenständig einen definierten Prozess, um ein valides Ergebnis zu liefern – ohne manuelles Eingreifen.

Messbare Business-Impacts und Prozessoptimierung

Der Einsatz intelligenter Systeme führt zu einer signifikanten Entlastung der Mitarbeiter. In der Praxis zeigt sich, dass der manuelle Dispositionsaufwand durch Automatisierung um bis zu 75 Prozent gesenkt werden kann. Dadurch gewinnen Fachkräfte wertvolle Zeit für strategische Aufgaben. Ein weiterer wesentlicher Vorteil ist die Reduzierung von Out-of-Stock-Situationen um 30 bis 50 Prozent. Durch die bessere Warenverfügbarkeit bei gleichzeitig optimierten Beständen wird Working Capital freigesetzt, was die Liquidität des Unternehmens direkt verbessert.

Besonders bei Unternehmen mit mehreren Standorten oder Lagerstufen entfaltet die KI ihre volle Stärke: Durch eine standortübergreifende Optimierung lassen sich die Bestände zusätzlich um 10 bis 15 Prozent senken. Die KI reagiert dynamisch auf Veränderungen in den Lieferwegen oder in der Nachfrage und passt die Parameter kontinuierlich an das aktuelle Marktgeschehen an.

Der Weg zum KI-gestützten Bestandsmanagement

Trotz der klaren Vorteile nutzen laut einer aktuellen REMIRA-Umfrage unter Kunden und Interessenten noch immer rund 64 Prozent der Unternehmen keine KI in ihrem Bestandsmanagement. Die Gründe? Skepsis oder fehlendes internes Know-how. Der Einstieg muss aber nicht komplex sein. Wichtig ist es, den eigenen Status quo zu bestimmen und die passende KI-Lösung für die individuellen Anforderungen zu finden. Ob es um die Automatisierung von Routinen oder die präzise Bedarfsplanung geht – KI ist heute kein „Nice-to-have“ mehr, sondern die Grundlage für eine resiliente und wertschöpfende Supply Chain.

Fazit: Die Weichen für die autonome Supply Chain sind gestellt

Die Analyse der technologischen Entwicklungsstufen verdeutlicht: KI im Bestandsmanagement ist längst kein futuristisches Experiment mehr, sondern ein erprobtes Werkzeug mit unmittelbarem Impact auf die Bilanz. Der entscheidende Vorteil liegt in der Skalierbarkeit und Präzision: Während menschliche Disponenten in der Flut aus Daten und Artikeln zwangsläufig priorisieren müssen, sichert die KI eine lückenlose Optimierung bis auf Artikelebene – und das rund um die Uhr.

Unternehmen sollten den Übergang zur KI-gestützten Disposition nicht als reines IT-Projekt, sondern als strategische Neuausrichtung verstehen. Dabei gilt: Der Mensch wird nicht ersetzt, sondern befreit. Durch die Automatisierung von Routineentscheidungen (Management by Exception) rückt der Disponent in die Rolle des Strategen, der Ausnahmesituationen steuert und die Supply Chain proaktiv gestaltet.

Angesichts der Tatsache, dass noch immer über 60 Prozent der Unternehmen auf diese Effizienzpotenziale verzichten, bietet sich aktuell eine wertvolle Chance zur Differenzierung im Wettbewerb. Wer heute den Schritt von starren Regeln hin zu intelligenten, agentenbasierten Systemen geht, sichert sich nicht nur liquide Mittel durch optimierte Bestände, sondern schafft die notwendige Resilienz für die Herausforderungen der globalen Märkte von morgen. Die Technologie ist bereit – es liegt an den Entscheidern, sie zum Partner zu machen.

 

Ansprechpartner für Journalisten: Till Konstanty • till(at)konstant.de

 

PR KONSTANT ist die PR-Agentur von REMIRA.

Folgende Pressebilder werden ausschließlich für ein redaktionelles Umfeld zur Verfügung gestellt. Nur für diesen Zweck dürfen die Bilder ohne weitere Absprache Verwendung finden. Wir weisen darauf hin, dass einige der verwendeten Bilder mithilfe von KI erstellt wurden. Weitere Informationen finden sich im REMIRA-Pressefach und unter https://www.remira.com/de/.