KI-basierte Optimierung der Bedarfsplanung
Die GROUP SCHUMACHER aus Eichelhardt in Rheinland-Pfalz ist ein Global Player im Bereich Landtechnik, der Komponenten und Verschleißteile für Erntemaschinen entwickelt, produziert und vertreibt. Das vielfältige Produktsortiment des Unternehmens führt zu langen Planungszeiten für die Beschaffung von Rohmaterial. Eine weitere Herausforderung sind Schwankungen der Kundenbedarfe, die hohe Lagerbestände und Überproduktion zur Folge haben. Im Rahmen des KI-Pilotprojekts soll mit Hilfe von KI eine effizientere Planung von Bedarf und Beschaffung ermöglicht werden.
Landtechnik aus Rheinland-Pfalz seit 1968
Die GROUP SCHUMACHER ist ein international tätiges, familiengeführtes Unternehmen in der Landtechnik. Seit der Gründung im Jahr 1968 hat sich die Gruppe auf die Entwicklung und Produktion innovativer Komponenten für Erntemaschinen und die Gehölzpflege spezialisiert. Mit über 600 Mitarbeitenden an sieben Standorten in Deutschland, den USA, Brasilien, Russland und China ist die GROUP SCHUMACHER weltweit tätig.
Herausforderung: Schwankende Kundenbedarfe und begrenzte Lagerkapazitäten
In einem dynamischen Marktumfeld stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Angebot und Nachfrage immer präziser aufeinander abzustimmen. Schwankende Kundenbedarfe und begrenzte Lagerkapazitäten erschweren die Planung und führen häufig zu Überproduktion. Eine präzise vorausschauende Bedarfsplanung ist wichtig für eine bedarfsgerechte Produktion. Klassische Planungsprozesse reagieren auf Veränderungen meist verzögert und bieten wenig Flexibilität, um auf kurzfristige Entwicklungen zu reagieren. Ziel dieses KI-Pilotprojektes ist es, durch intelligente und datenbasierte Prognosen eine höhere Planungssicherheit zu schaffen und damit die Produktions- und Beschaffungsprozesse nachhaltig zu verbessern.
Präzise Bedarfsprognosen durch den Einsatz von KI
Im Rahmen des KI-Pilotprojekts wird ein KI-System entwickelt, das anhand historischer Verkaufs-, Einkaufs- und Abschreibungsdaten sowie weiterer global zusammenhängenden Daten präzise Prognosen der Kundenbedarfe erstellt.
Ziel ist es, durch die intelligente Auswertung dieser Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um daraus eine fundierte Planung für den Einkauf abzuleiten. Die Künstliche Intelligenz dient dabei als zentrales Werkzeug zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung und trägt dazu bei, Beschaffungs- und Produktionsprozesse smarter zu steuern.
Nachhaltige Unternehmensentscheidungen durch bessere Planbarkeit und weniger Überproduktion
Der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Bedarfsprognose leistet einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung der betrieblichen Wertschöpfung und der Ressourceneffizienz des Unternehmens. Durch die präzise Analyse der verfügbaren historischen Daten kann das entwickelte KI-System zukünftige Kundenbedarfe zuverlässig vorhersagen. Dies ermöglicht eine bedarfsgerechte Beschaffung von Rohmaterialien. Dadurch werden ungenutzte Rohmaterialien und überproduzierte Artikel reduziert. Diese Reduktion wirkt sich direkt positiv auf einerseits die Nachhaltigkeit und andererseits die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens aus, da Lagerkosten und Ausschüsse reduziert und Produktionsressourcen effizienter eingesetzt werden. Das entwickelte KI-Model stärkt Planbarkeit, reduziert Risiken und fördert nachhaltige Unternehmensentscheidungen.
Weitere Informationen zur Ressourceneffizienz folgen noch.
Technologie
Fähigkeit der KI: Datenanalyse u. Vorhersage
KI-Modell: KI-basierter Assistent generiert Empfehlungen für die Bedarfsplanung
Wertschöpfung
Phase: Einkaufsplanung & Produktion
Ziel der KI: Bessere Bedarfsplanung
Ressourceneffizienz
Datengestützte Bedarfsplanung führt zur genaueren Planung, wodurch ungenutzte Rohmaterialien und Überproduktion reduziert werden.
