Decision Support & Optimierung
Verkaufsdatenanalyse
Die Großbäckerei Herrmann Armbruster in Baden-Württemberg setzt KI zum Thema Verkaufsprognosen ein. Dieses mittelständische Unternehmen mit über 700 Mitarbeitern, das 70 eigene Filialen, 40 Discounter-Filialen und einige Großkunden beliefert, setzt die KI-Software BäckerAI ein, um seine Produktionsmengen präziser vorherzusagen. Die KI-Lösung analysiert historische Verkaufsdaten in Kombination mit externen Faktoren wie Wetter und lokalen Ereignissen, um für jede einzelne Filiale eine maßgeschneiderte Prognose zu erstellen. Dadurch kann die Bäckerei ihre Produktion optimal an den tatsächlichen Bedarf anpassen. Die Prognosegenauigkeit liegt bereits bei beeindruckenden 95 %, was zu einer signifikanten Reduzierung von Lebensmittelverschwendung und gleichzeitiger Umsatzsteigerung führt. Die KI lernt kontinuierlich aus neuen Daten und passt sich den spezifischen Gegebenheiten jeder Filiale an, wodurch die Vorhersagen stetig verbessert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es der Bäckerei, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen, Kosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit durch optimale Produktverfügbarkeit zu steigern.
Optimieren von Lieferrouten
Intelligente Tourenplanungssysteme in Logistikunternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um komplexe Lieferrouten unter Berücksichtigung zahlreicher Faktoren zu optimieren. Die KI analysiert Echtzeit-Verkehrsdaten, historische Lieferinformationen, Kundenzeitfenster, Fahrzeugkapazitäten und Fahrer-Arbeitszeiten, um die effizientesten Routen zu berechnen. Dabei passt sich das System dynamisch an unvorhergesehene Ereignisse wie Verkehrsstörungen oder kurzfristige Kundenänderungen an und schlägt alternative Routen vor. Dies ermöglicht es Disponenten, schnell auf Veränderungen zu reagieren und die Tourenplanung in Echtzeit anzupassen. Beispielsweise bietet die PASS Consulting Group mit der KI-basierten Tourenplanungssoftware PASS MAPS eine solche Lösung an. Diese Software wird in Zusammenarbeit mit der Universität Würzburg im Rahmen des Forschungsprojekts FaST-KI entwickelt. PASS MAPS nutzt künstliche Intelligenz, um präzise Fahr- und Standzeitprognosen für die Tourenplanung zu erstellen. Das System optimiert Auslieferpläne nicht nur nach wirtschaftlichen Aspekten, sondern berücksichtigt auch Kundenorientierung und Nachhaltigkeit. Es ermöglicht eine kontinuierliche Nachsteuerung und passt sich flexibel an reale Verkehrsbedingungen an. Durch die Integration mit Plattformen wie Webfleet Pro M können Disponenten Aufträge direkt an Fahrer übermitteln und den Fortschritt in Echtzeit verfolgen, was eine effiziente und agile Logistiksteuerung ermöglicht.
Optimieren der Netzwerk-Performance
Eine intelligente Lastverteilung und proaktive Problemerkennung in einem Unternehmensnetzwerk zur Optimierung der Netzwerkperformance wird oftmals durch den Einsatz von KI-unterstützten Lösungen ermöglicht. KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich Netzwerkdaten in Echtzeit, um Muster zu erkennen und potenzielle Engpässe oder Ausfälle vorherzusagen. Basierend auf diesen Analysen trifft das System automatisch Entscheidungen zur Optimierung des Netzwerkverkehrs, indem es beispielsweise Datenströme umleitet oder Ressourcen dynamisch zuweist. Gleichzeitig werden IT-Administratoren frühzeitig über mögliche Probleme informiert, sodass sie präventive Maßnahmen ergreifen können, bevor es zu Leistungseinbußen oder Ausfällen kommt. Als Lösungsbeispiel ist in diesem Bereich die KI-native Netzwerkplattform von Juniper Networks zu nennen. Diese Plattform nutzt den virtuellen Netzwerkassistenten Marvis, der eine Konversationsschnittstelle bietet und präskriptive Aktionen für das Self-Driving Network™ durchführt. Marvis optimiert die Netzwerkleistung, indem er Betriebsabläufe rationalisiert und Benutzererfahrungen vom Client bis zur Cloud verbessert. Die Plattform setzt maschinelles Lernen ein, um das Onboarding zu vereinfachen, Einblicke in den Netzwerkstatus zu liefern und ein KI-gestütztes Management zu ermöglichen. Dies unterstützt Unternehmen dabei, ihre Netzwerkinfrastruktur effizienter zu gestalten und auf sich ändernde Anforderungen schneller zu reagieren.
Dynamische Preisanpassung
Im E-Commerce wird der Einsatz von maschinellem Lernen zur dynamischen Preisgestaltung häufig genutzt, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. KI-Systeme analysieren dabei große Datenmengen, um Preise in Echtzeit an die Marktnachfrage, Wettbewerbssituation und individuelle Kundenmerkmale anzupassen. Diese Systeme berücksichtigen Faktoren wie die Preisentwicklung einzelner Produkte, Kaufhistorie, Alter, Standort und Online-Nutzungsverhalten der Kunden, um die Preisakzeptanz jedes einzelnen Kunden vorherzusagen und die Verkaufswahrscheinlichkeit zu optimieren. Die Vorteile von KI-gestützter Preisoptimierung machen sich Online-Händler wie beispielsweise Zalando zunutze. Zalando setzt auf maschinelles Lernen, um Preise dynamisch anzupassen und personalisierte Angebote zu erstellen. Dabei werden Faktoren wie Saisonalität, Lagerbestand, Wettbewerbspreise und individuelle Kundenpräferenzen berücksichtigt, um die optimale Preisgestaltung für jedes Produkt zu ermitteln. Dies ermöglicht es Zalando, seine Gewinnmargen zu verbessern und gleichzeitig wettbewerbsfähige Preise anzubieten, was zu einer Steigerung des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit führt.
KI-gestützte Entscheidungsfindung
Ein Produktionsunternehmen hat sich bei der Suche nach einem System für eine Entscheidungsunterstützung für das Implementieren eines interaktiven KI-Softwaresystems entschieden. Dieses KI-basierte System analysiert eine Vielzahl von Daten, darunter Produktionszyklen, Lieferketten, Markttrends und Ressourcenverfügbarkeit, um Entscheidungsträgern in Echtzeit optimierte Handlungsempfehlungen zu liefern. Das System bereitet komplexe Informationen visuell auf und ermöglicht es Managern, fundierte Entscheidungen unter Berücksichtigung aller relevanten Aspekte zu treffen. Es kann beispielsweise bei der Anpassung von Produktionsmengen oder der Optimierung von Lieferwegen unterstützen, indem es Szenarien durchspielt und die potenziellen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen aufzeigt. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelt in dem Forschungsbereich „Systemische KI für Entscheidungsunterstützung“ (SAIDE) zukunftsorientierte Lösungen für derartige Anwendungsfälle. SAIDE arbeitet an der neuesten Generation intelligenter Unternehmensinformationssysteme, die Benutzer mit umfangreichen KI-fähigen Funktionen unterstützen. Diese Systeme automatisieren den Entwurf komplexer Datentransformations- und Analysepipelines, was nicht nur die Entscheidungsfindung beschleunigt, sondern auch dazu beiträgt, datengestützte Entscheidungen zu demokratisieren, indem auch Nicht-IT-Experten direkt Erkenntnisse aus den Daten gewinnen können.
.
Prävention von Kundenabwanderung
Um Kundenabwanderung vorzubeugen, setzen kundenzentrierte Firmen auf künstliche Intelligenz und den Einsatz sogenannter Churn-Prediction-Systeme. Diese Systeme analysieren kontinuierlich Kundendaten, Interaktionsmuster und Verhaltensweisen, um frühzeitig Anzeichen für eine mögliche Kundenabwanderung zu erkennen. Basierend auf diesen Erkenntnissen generiert die KI personalisierte Handlungsempfehlungen für Vertriebsmitarbeiter, um gefährdete Kunden gezielt anzusprechen und zu binden. Das System berücksichtigt dabei Faktoren wie Kaufhistorie, Supportanfragen, Produktnutzung und Kundenfeedback, um maßgeschneiderte Angebote oder Serviceleistungen vorzuschlagen, die die Kundenzufriedenheit steigern und die Bindung festigen können. Diese Systeme kommen auch bei der Verwendung von Chatbots zum Einsatz. So wie der KI-Chatbot „Navina“ bei der Deutschen Bahn. Navina optimiert nicht nur den Kundenservice durch 24/7-Verfügbarkeit und schnelle Problemlösung, sondern trägt auch wesentlich zur Kundenbindung bei. Der Chatbot analysiert Kundenanfragen und -interaktionen, um wiederkehrende Probleme zu identifizieren und proaktiv Lösungen anzubieten. Dies ermöglicht es der Deutschen Bahn, potenzielle Unzufriedenheit frühzeitig zu erkennen und durch gezielte Maßnahmen die Kundenloyalität zu stärken.
Produktionsprozesse optimieren
Um die Produktionsprozesse in der Fertigung zu optimieren, setzen Unternehmen auf eine KI-unterstützte Prozesstransformation. Mithilfe von KI-gestützten Systemen können Unternehmen ihre Produktionsabläufe analysieren, Engpässe identifizieren und Prozesse in Echtzeit optimieren. Die KI-Algorithmen analysieren dabei große Mengen an Maschinen- und Prozessdaten, um wichtige Einflussfaktoren zu erkennen und optimale Prozesseinstellungen vorzunehmen. Dies führt zu einer Reduzierung des Ausschusses, einer Minimierung des Energiebedarfs und einer Steigerung der Gesamteffizienz. Ein konkretes Beispiel für den deutschen Markt ist der Einsatz von KI bei dem Druckmaschinenhersteller König und Bauer. Das Unternehmen nutzt die Manufacturing Data Engine von Google Cloud, um fragmentierte Datenbestände zusammenzuführen und wertvolle Einsichten aus Fertigungsdaten zu gewinnen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Technologien konnten Maschinenstillstände reduziert und die Produktionseffizienz gesteigert werden. Ziel ist es, die Produktivität möglichst vieler Maschinen auf annähernd 100 Prozent zu steigern, was zu einer signifikanten Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit führt.
Datengetriebene Personalisierung
Die datengetriebene Personalisierung von Werbeinhalten und eine möglichst individuelle Kundenansprache sind ein wesentlicher Bestandteil moderner Marketingstrategien. Mithilfe von KI-Algorithmen analysieren Unternehmen große Mengen an Nutzerdaten in Echtzeit und leiten daraus maßgeschneiderte Marketingmaßnahmen ab. Die KI wertet dabei Informationen wie bisheriges Kaufverhalten, Browsing-Historien und demografische Daten aus, um für jeden einzelnen Kunden die relevantesten Produkte, Angebote und Werbebotschaften zu ermitteln. Dies ermöglicht ein hochgradig individualisiertes Kundenerlebnis über verschiedene Kanäle hinweg – von personalisierten E-Mail-Kampagnen über dynamische Website-Inhalte bis hin zu zielgerichteten Social-Media-Anzeigen. So nutzt beispielsweise der Robo-Advisor Quirion KI-Systeme, um für seine Kunden personalisierte Anlageempfehlungen und Portfoliomanagement anzubieten. Dabei analysiert die KI kontinuierlich Marktdaten und individuelle Kundenprofile, um Anlagestrategien in Echtzeit zu optimieren und auf die persönlichen Ziele und Risikopräferenzen jedes einzelnen Anlegers abzustimmen. Durch diesen datengetriebenen Ansatz kann Quirion seinen Kunden eine hochgradig individualisierte Finanzberatung zu deutlich niedrigeren Kosten als traditionelle Vermögensverwalter anbieten.
Bitte etwas Geduld
Hier wird der nächste Use-Case für Decision Support und Optimierung veröffentlicht.
