Kann Künstliche Intelligenz Sicherheits­bestände zuverlässiger vorhersagen, als klassische Methoden sie berechnen?

Wenn Formeln an ihre Grenzen stoßen, eröffnet Machine Learning neue Wege: von aufwändigen Berechnungen hin zu präzisen, dynamischen Bestandsmodellen.

Branche

Produktion

Thema

modellbasierte Sicherheitsbestandsoptimierung

Projektjahr

2024

Herausforderung & Zielsetzung

Wenn klassische Methoden an ihre Grenzen stoßen

Sicherheitsbestände gelten als entscheidender Faktor in der Bestandsplanung – zu niedrig berechnet, drohen Engpässe, zu hoch kalkuliert, entstehen unnötige Kosten. Lange Zeit funktionierte die Berechnung mit etablierten Formeln und umfangreichen Tabellen. Doch die zunehmende Komplexität der Welt nach 2020 stellte diese Methoden vor Grenzen: Schwankende Märkte, unvorhersehbare Ereignisse und vorsorglich hochgefahrene Bestände führten zu Ineffizienzen.

Die vorhandenen Berechnungsansätze waren zwar präzise, aber äußerst komplex, fehleranfällig und nur mit hohem Aufwand anwendbar – die Formelsammlungen umfassten mehrere Seiten und boten kaum Spielraum für flexible Anpassungen.

An diesem Punkt wandten sich das produzierende Unternehmen sowie der Supply-Chain-Experte an unsere Daten- und KI-Spezialisten mit der Bitte, gemeinsam eine zukunftsfähige Lösung zu entwickeln.
 

Ansatz & Herangehensweise

Mit Machine Learning zu dynamischeren Bestandsmodellen

Unser Lösungsansatz war es, maschinelles Lernen als Ergänzung zu bestehenden Berechnungsmethoden zu integrieren. Statt starre Formeln zu optimieren, entwickelten wir datengetriebene Modelle, die Muster erkennen, Zusammenhänge erfassen und präzisere Prognosen ermöglichen.

In enger Zusammenarbeit mit IFM Business Solutions und Trilux starteten wir mit einem kompakten Datensatz und trainierten erste Modelle und optimierten diese mit Hilfe einer erweiterten Datenbasis schrittweis, um die Effizienz und Genauigkeit der Sicherheitsbestandsberechnung zu optimieren. 
 

Lösung

Ein lernfähiges System als Basis für die Bestands­planung der Zukunft

Im Rahmen der Zusammenarbeit konnten schrittweise lernfähige Modelle geschaffen werden, die nicht nur die Bestandsberechnungen optimieren, sondern auch eine Grundlage für zukünftige Entwicklungen liefern. 
Perspektivisch liefert dies die Basis für: 

  • Mehr Präzision bei der Berechnung von Sicherheitsbeständen
  • Weniger Aufwand durch Automatisierung komplexer Rechenprozesse
  • Hohe Flexibilität, um auf Marktveränderungen reagieren zu können
  • Grundlage für weitere Entwicklungen, da das Modell lern- und erweiterungsfähig ist

Durch die enge Zusammenarbeit mit IFM Business Solutions entstand so ein skalierbares, zukunftsfähiges System, welches einen wertvollen Baustein in der zukunftsfähigen und effizienzorientierten Bestandsverwaltung darstellt. 
 

Das sagen unsere Kunden

“NEUROLOGIQ hat durch ihre Expertise und iterative, agile Arbeitsweise ein Modell entwickelt, das in vielen Fällen bereits präzisere Ergebnisse lieferte als bestehende Methoden. Besonders hervorheben möchte ich die professionelle und verständliche Präsentation der Ergebnisse, die nicht nur das Thema greifbar gemacht hat, sondern auch großes Interesse bei unseren Kunden weckte. Wir danken NEUROLOGIQ für die konstruktive, innovative und inspirierende Zusammenarbeit und freuen uns auf weitere gemeinsame Projekte.”

Volker Blöchl: Managing Director - @IFM Business Solutions

Ist Ihre Planung fit für die Zukunft?

Komplexe Berechnungen und Planungsprozesse kosten oft Zeit, binden Ressourcen und sind fehleranfällig. Mit KI-gestützten Lösungen lassen sich diese Herausforderungen nicht nur vereinfachen, sondern auch deutlich effizienter und präziser gestalten. Gerne zeigen wir Ihnen, wie wir auch Ihre Prozesse optimieren können.

Unverbindliche Erstberatung

The NIQ Pathfinder

Marcão da Costa Zuzarte

Chief of Staff

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