Bäckereien stehen vor der Herausforderung, ihre Absatzmenge für die große Auswahl an Backwaren täglich neu und genau zu kalkulieren. Denn die Erwartung des Kunden ist jeden Tag auf’s neue dieselbe: frische Brötchen, Brote und Süßwaren bis in die Abendstunden bekommen.
Die Schwierigkeit für die Bäcker:innen besteht darin, pro Produkt genau die richtige Menge zu produzieren – sodass am Abend weder zu viel noch zu wenig Ware in der Auslage vorhanden ist.
Für Bäckereien ist es fast unmöglich, die Absatzmenge richtig vorherzusagen. Es besteht in der Regel eine Über- oder Unterproduktion, wodurch höhere Kosten entstehen oder Umsatz entgeht.
Mithilfe Künstlicher Intelligenz und Machine Learning können Prognosen optimiert werden. Die Modelle können hunderte Einflussfaktoren in sekundenschnelle sortieren, analysieren und Muster erkennen.
Durch die Prognosen werden die Bäckereien immer dem Bedarf des Endkunden gerecht. So besteht nie eine Über- oder Unterproduktion und die Bäckerei verschwendet keine Lebensmittel.
Bäckereien stehen vor der Herausforderung, ihre Absatzmenge für die große Auswahl an Backwaren täglich neu und genau zu kalkulieren. Denn die Erwartung des Kunden ist jeden Tag auf’s neue dieselbe: frische Brötchen, Brote und Süßwaren bis in die Abendstunden bekommen.
Die Schwierigkeit für die Bäcker:innen besteht darin, pro Produkt genau die richtige Menge zu produzieren – sodass am Abend weder zu viel noch zu wenig Ware in der Auslage vorhanden ist.
Ist nicht ausreichend Ware vorhanden, entgeht dem Handwerksbetrieb häufig Umsatz. Ist hingegen zu viel Ware vorhanden, muss diese am Folgetag reduziert verkauft, anderweitig verwertet oder im schlimmsten Fall entsorgt werden. In jedem Fall verursacht eine unzureichende Planung kostspielige Konsequenzen, sowohl in Form von erhöhten Kosten als auch in Form von Umsatzeinbußen.
Bei der Herstellung von Backwaren bestehen die Gesamtkosten aus weit mehr als dem, was man auf den ersten Blick sieht. Neben den direkten Kosten sind auch die dafür notwendige Ressourcen wie Energie, Löhne und Materialverbrauch zu berücksichtigen. Auf einen einzelnen Tag gerechnet mögen die Beträge gering erscheinen, aber über einen längeren Zeitraum hinweg summieren sich diese zusätzlichen Ausgaben.
Mithilfe Künstlicher Intelligenz und Machine Learning können Prognosen optimiert werden. Was diese KI-Algorithmen vom Menschen unterscheidet? Die Fähigkeit, schnell und mit Leichtigkeit Hunderte von Einflussfaktoren zu sortieren, zu analysieren und gleichzeitig komplexe Muster in den Daten zu erkennen. Damit kann eine sehr präzise Vorhersage für jeden einzelnen Artikel erstellt werden.
Grundlage für eine fundierte Prognose mittels künstlicher Intelligenz bilden die Verkaufszahlen der Bäckerei sowie der Filialen. Die Belegdaten der einzelnen Filialen werden zusätzliche mit weiteren wertvollen Informationen und Metadaten angereichert, um möglichst genau den Bedarf der einzelnen Standorte zu prognostizieren. So kann jede Filiale Entscheidungen treffen, die auf aktuellen Prognosen über die zukünftige Nachfrage basieren.
Durch den Einsatz von Daten in Kombination mit künstlicher Intelligenz kommen Bäckereien den Nachhaltigkeitszielen nach. Denn so entstehen Lebensmittelabfälle erst gar nicht, da basierend auf den Prognosen die Absatzmengen zielgerichtet geplant werden. Der Endkunde profitiert ebenfalls von der Lösung, denn die Bäckereien, die eher sparsam geplant hatten und in den Abendstunden keine Brötchen, Brote und Süßwaren mehr zur Verfügung stehen hatten, können nun auch diese Kunden noch bedienen.
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Matthias Wurdig
Director Data & AI
