KI kann Verbrauch und Risiken bewerten und daraus bessere Dispositionsvorschläge ableiten. Wirtschaftlich wird das erst, wenn Bestellregeln, ERP-Daten und Freigaben zusammenpassen. Ein geringerer Bestand allein reicht nicht: Die Versorgung muss gleichzeitig stabil bleiben.
Warum hohe Bestände und Fehlteile gleichzeitig auftreten
Ein gut gefülltes Lager kann trotzdem die falschen Artikel enthalten. Sicherheitsbestände beruhen auf überholten Verbräuchen, Wiederbeschaffungszeiten stimmen nicht mehr, und Planungsänderungen kommen zu spät in der Disposition an. Die Folge: Kapital bleibt gebunden, während einzelne Teile die Fertigung stoppen.
Ein KI-Modell löst diesen Widerspruch nicht durch eine pauschale Bestandskürzung. Der Ansatz beginnt je Material: Welche Nachfrage ist zu erwarten? Wie verlässlich ist die Lieferzeit? Welche Menge ist bereits bestellt oder für einen Auftrag reserviert?
Vom Datenstand zum freigegebenen Bestellvorschlag
Eine sinnvolle Lösung verbindet vier Arbeitsschritte:
- Bestände und Bedarfe zusammenführen. Verwendbare Mengen, offene Bestellungen, Reservierungen und Liefertermine müssen auf demselben Datenstand beruhen.
- Verbrauch und Unsicherheit bewerten. Prognosen berücksichtigen die vorhandene Historie. Anläufe, Ausläufe und einmalige Bedarfe brauchen eine eigene Behandlung.
- Dispositionsparameter prüfen. Sicherheitsbestand und Bestellmenge werden unter den vereinbarten Regeln neu bewertet. Mindestmengen und Lieferbedingungen bleiben wirksam.
- Maßnahmen freigeben und zurückmelden. Die Disposition erhält begründete Vorschläge. Vor der Übergabe wird geprüft, ob sich der Bedarf inzwischen geändert hat.
Das vorhandene ERP führt weiterhin Bestände und Beschaffungsbelege. KI ergänzt die Bewertung und Priorisierung. Ob auch eine Buchung automatisiert werden darf, wird für den jeweiligen Vorgang vereinbart.
Praxisfall: 3,7 Mio. Euro weniger Materialbestand
Bei einem Kabelhersteller lag der Materialbestand vor Projektbeginn bei 11,9 Mio. Euro. Die Reichweite betrug 51 Tage. Gleichzeitig hatten 4,8 % der Bedarfspositionen Fehlteile. Wiederbeschaffungszeiten von teilweise neun Wochen begrenzten, wie schnell Maßnahmen wirken konnten.
Nach zwölf Wochen lag der Bestand bei 8,2 Mio. Euro, die Reichweite bei 35 Tagen und die Fehlteilquote bei 1,9 %. Die Bestandsreduzierung von rund 31 % entsprach 3,7 Mio. Euro weniger gebundenem Kapital. Die technische Lösung verband SAP MM, eine Datenbasis in PostgreSQL, Prognose- und Berechnungslogik in Python sowie eine Freigabeoberfläche.
Das ist ein konkretes Projektergebnis, keine allgemeine Zusage für jeden Betrieb. Ausgangsbestand, Lieferzeiten, Nachfrage und umsetzbare Maßnahmen bestimmen das Potenzial. Projektfall mit Messmethode und technischer Einordnung ansehen.
Welche Kennzahlen zusammengehören
Bewerten Sie Bestandswert, Reichweite und Fehlteilquote gemeinsam. Ein Bestandsabbau, der Sonderfahrten oder Stillstände verursacht, kann wirtschaftlich schlechter sein als der Ausgangszustand. Nutzen Sie vergleichbare Zeiträume und trennen Sie strukturelle Verbesserungen von veränderten Absatzmengen.
Freigesetztes Kapital ist keine jährlich wiederkehrende Kosteneinsparung. Es reduziert die Kapitalbindung. Laufende Kosten, interne Bearbeitungszeit und mögliche Folgewirkungen werden separat bewertet.
Mit einem abgegrenzten Materialbereich starten
Für den Einstieg eignet sich ein überschaubarer Bereich mit wiederkehrenden Bedarfen und nachvollziehbaren Bestandsbewegungen. Legen Sie die Ausgangswerte, zulässigen Maßnahmen und Freigabegrenzen vor dem Pilot fest. Prüfen Sie auch, wer bei Lieferproblemen eingreift und wie Änderungen dokumentiert werden.
Die erste Frage lautet deshalb: Bei welchen Materialien sind Bestand, Verbrauch und Lieferfähigkeit heute nachvollziehbar genug, um bessere Entscheidungen im Betrieb zu testen?
Quellen und Einordnung
Die genannten Projektergebnisse beziehen sich auf den beschriebenen Einzelfall. Sie sind keine Zusage für andere Unternehmen. Methoden und Voraussetzungen müssen im konkreten Einsatz geprüft werden.
