KI für die Beschaffung von Rohstoffen

Einkaufsentscheidungen stützten sich hauptsächlich auf jüngste Erfahrungen und individuelles Wissen. Ohne einen gemeinsamen Blick auf Nachfrage, Preise und Lieferzeiten drohten sowohl Überbestände als auch Engpässe.

• Nachfrageschwankungen waren schwer vorherzusehen.
• Preisschwankungen erschwerten die Einkaufsplanung.
• Lieferverzögerungen gefährdeten die Versorgung mit wichtigen Materialien.
• Sicherheitsbestände banden Kapital und Lagerfläche.

Historische Nachfrage-, Kosten- und Lieferdaten boten eine Grundlage für Prognosen. In Verbindung mit aktuellen Marktsignalen konnten sie dem Einkauf eine quantitative Entscheidungshilfe geben.

• Nachfrage anhand historischer Muster und Saisonalität prognostizieren.
• Lieferzeitabweichungen und Versorgungsrisiken modellieren.
• Kostentrends vor einer Bestellung bewerten.
• Einkaufsoptionen anhand von Szenarien vergleichen.

Wir entwickelten ein Prognose- und Entscheidungswerkzeug für Bestellzeitpunkt und -menge. Der Einkauf kann Szenarien vergleichen und Modellhinweise mit dem Wissen über Lieferanten verbinden.

• Nachfrage, Kosten und Lieferantenrisiken gemeinsam modellieren.
• Zeitpunkt und Menge von Bestellungen empfehlen.
• Auswirkungen von Preisänderungen oder Verzögerungen testen.
• Die endgültige Entscheidung beim Einkaufsteam belassen.