Prognose von Lieferzeiten
1. Beschreibung
Die Prognose von Lieferzeiten ermöglicht es Unternehmen, die voraussichtlichen Zeitpunkte für den Eingang von Materialien oder Produkten zu planen und zu koordinieren. Diese Analysen können für Unternehmen sehr zeitaufwendig und schwierig sein, da viele unterschiedliche Faktoren berücksichtigt werden müssen.
Um die Prognose von Lieferzeiten zu automatisieren und zu optimieren, kann die Künstliche Intelligenz (KI) angewandt werden. Sind voraussichtliche Lieferzeiten bekannt, lassen sich Einkäufe besser planen, das Risiko von Lieferproblemen vermeiden und das Bestandsmanagement verbessern.
Hier kann KI dabei helfen, Daten wie historische Daten über vergangene Lieferungen zu analysieren und Prognosemodelle zu entwickeln, welche die Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen vorhersagen können. So wird sichergestellt, dass Produkte rechtzeitig ankommen und sowohl Engpässe als auch Überkapazitäten und eventuelle Verschwendungen vermieden werden. Darüber hinaus können der Kundschaft genauere Informationen über Lieferzeiten genannt und so ihre Erwartungen besser erfüllt werden, was wiederum die Zufriedenheit der Kundschaft erhöht.
2. Notwendige Daten
Je nach Anwendungsfall werden unterschiedliche Daten benötigt. Zum einen sind Daten notwendig, in denen Informationen zu den Lieferzeiten vermutet werden. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:
- Historische Daten über vergangene Lieferungen z. B. Lieferzeiten, Produktqualität, Reklamationsdaten
- Transportdaten z. B. Transportmittel, Transportrouten, Versanddaten
- Daten über Lagerbestände und Produktionskapazitäten
- Echtzeitdaten z. B. GPS-Tracking, Verkehrsstaus
Zum anderen sind Daten notwendig, welche die zukünftigen Lieferzeiten beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:
- Wetterdaten z. B. Witterungsbedingungen, Sturmwarnungen
- Weitere externe Einflussfaktoren z. B. Veranstaltungen, Krisen, Demonstrationen
- Informationen über Zollabfertigungen bei internationalen Lieferungen
- Informationen über logistische Engpässe
3. Nächste Schritte
Die Prognose von Lieferzeiten klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:
- Sprechen Sie mit den Kolleg*innen des Einkaufs und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
- Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
- Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.
Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.
4. Beispielprojekt
Die Planung von Instandhaltungs- und Reparaturmaßnahmen ist speziell bei großen und komplexen Produkten, wie Triebwerken, herausfordernd. In einem Forschungsprojekt hat das IFA - Institut für Fabrikanlagen und Logistik in Kooperation mit der MTU Maintenance Hannover GmbH eine modellgestützte Lieferzeitprognose für das Auftragsmanagement in der Instandhaltungs- und Reparaturplanung von Triebwerken entwickelt.
Sie wollen mehr von diesem Projekt erfahren? Besuchen Sie die Webseite des Instituts für Fabrikanlagen und Logistik.