Nachhaltige Prognosen für nachhaltigen Absatz

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Neues Forschungsprojekt soll optimierte Absatzprognosen im Lebensmittelhandel bringen

INFORM, Spezialist für Optimierungssysteme, präsentiert zusammen mit der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) und dem Schweizer Unternehmen Prognosix ein Forschungsprojekt, das sich mit Absatzprognosen im Lebensmittelhandel beschäftigt. Das Ziel ist es, mit der Optimierung von Planungsprozessen, Lebensmittelabfälle zu reduzieren, die Verfügbarkeit der Produkte zu verbessern, Produktionsprozesse planbarer zu machen sowie Transport- und Lagerkosten zu minimieren. Unter Einsatz von mathematischen Algorithmen forscht derzeit ein interdisziplinäres Team aus Vertretern der Zürcher Hochschule und der im Projekt beteiligten Unternehmen. Seitens der ZHAW beteiligen sich drei Forschungsgruppen aus dem Institut für Angewandte Simulation, dem Institut für Wirtschaftsinformatik sowie dem Institut für Marketing Management und profitieren von einer Förderung des Projektes durch die Kommission für Technologie und Innovation (KTI) des Schweizer Bundes.

„Wir haben soeben eine erste Projektphase hinter uns, in der bestehende Datensätze, die uns Schweizer Lebensmittelhändler und -hersteller zur Verfügung gestellt haben, aufbereitet wurden. Auf Basis dieser Daten konnten wir bereits einige vielversprechende Algorithmen entwickeln, die sehr gute Ergebnisse für Absatzprognosen von Artikeln im Früchte- und Gemüse-Sortiment liefern“, sagt Dr. Peter Kauf, Geschäftsführer der PrognosiX AG. Als eine Grundlage zur Optimierung der Algorithmen dient die Bestandsoptimierungssoftware add*ONE von INFORM. Dabei handelt es sich um ein intelligentes Add-on-System, das vorhandene ERP- und Warenwirtschaftssysteme um präzise Prognosen, kostenoptimierte Bestellvorschläge sowie ein effektives Controlling ergänzt. „INFORM bietet die algorithmisch beste Lösung im Bereich der Absatzprognose, die wir zurzeit auf dem Markt sehen. Wir können die Interfaces von add*ONE nutzen, um die Planung durch eine signifikante Optimierung der bereits sehr guten Prognosefunktion in add*ONE auf ein neues Level zu bringen“, so Kauf ferner.

Der Handel muss heute mehr denn je den hohen Ansprüchen seitens der Konsumenten gerecht werden. Die Herausforderung in diesem Fall für Händler besteht darin, beste Qualität zu garantieren, die jederzeit verfügbar ist. „Wir sehen großes Potenzial darin, Absatzprognosen insbesondere für die Lebensmittelindustrie zu optimieren und wir freuen uns, dass wir mit PrognosiX und der ZHAW gemeinsam an einer nachhaltigen Lösung arbeiten“, so Dr. Ulrich Dorndorf, Leiter Zentrale Entwicklung bei INFORM.


Relevante Einflussfaktoren identifizieren und miteinbeziehen

Absatzprognosen haben insbesondere für die Lebensmittelbranche einen hohen Stellenwert. Das Besondere bei der Planung von Lebensmitteln ist, dass große Datenmengen (wie Promotionen von bestimmten Artikeln) sowie externe Faktoren berücksichtigt werden müssen. Letztere beziehen sich beispielsweise auf die Wetterlage, den Wochentag oder etwa das Kaufverhalten, wenn beispielsweise Feiertage folgen und tendenziell eher mehr eingekauft wird. „Gerade der Verkauf bzw. die Verfügbarkeit von Früchten wie zum Beispiel Beeren ist stark vom Wetter abhängig. Für derartige Prognosen spielen Faktoren wie Luftdruck, Sonnenscheindauer oder auch Temperatur eine mitentscheidende Rolle, die Voraussagen spannend machen“, meint Prof. Dr. Thomas Ott, Leiter des Forschungsprojekts seitens der ZHAW.

Datensätze optimal evaluieren

Das Projektteam arbeitet mit Datengrundlagen, die von Schweizer Nahrungsmittelhändlern und -produzenten zur Verfügung gestellt wurden. So werden beispielsweise bestehende Datensätze aus 2014 herangezogen und in das Entwicklungssystem integriert. Da erste Absatzzahlen aus 2015 für die untersuchten Artikel bereits vorliegen, ist ein direkter Vergleich möglich. So lässt sich erkennen, welchen Mehrwert die neu entwickelten Algorithmen für die Absatzplanung bringen können. Diese Ergebnisse sind für die Weiterentwicklung der Algorithmen entscheidend.

Das Team arbeitet zurzeit intensiv an der Entwicklung eines Softwareprototypen auf Basis der neuen Algorithmen. Dieser soll im August 2015 umfassend evaluiert werden, um die Algorithmen geschäfts- und artikelspezifisch weiter zu optimieren. „Unser Ziel ist es, eine Software zu entwickeln, die vielfältig einsetzbar ist und in jedes beliebige Warenwirtschaftssystem integriert werden kann“, konstatiert Kauf. „Am Ende des Tages sollen Absatzplaner mit einem guten Gefühl nach Hause gehen, was ihre Planung für die nächsten Tage anbelangt.“

Zukunftsmusik

Neben dem Lebensmittelhandel profitieren insbesondere auch Gastronomie und Hotellerie von optimierten Prognosetools, die es ermöglichen, Abfälle zu reduzieren und den Bestand besser vorauszuplanen. Großes Potenzial für die Ergebnisse des Forschungsprojektes liegt ebenso im Bereich Gesundheitswesen, da auch hier externe Faktoren eine gewichtige Rolle spielen. So ist zum Beispiel während der Skisaison eine gute, auf Extremsituationen ausgerichtete Personalplanung für Krankenhäuser entscheidend. „Viele Unternehmen sind heute noch nicht aktiv in der Verwertung der relevanten Daten für Prognose und Absatzplanung. Es liegt also noch viel Potenzial im Bereich der Logistik bzw. im Supply Chain Management“, so Kauf abschließend.

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