KI-gestützte Prognosen
KI-gestützte Prognosen erkennen Muster in Daten und ermöglichen präzise Vorhersagen zu Nachfrage, Auslastung oder Besucherströmen. Unternehmen können schneller reagieren, besser planen und Entscheidungen datenbasiert treffen. Besonders KMU profitieren von dieser Effizienzsteigerung.
KI gestützte Prognosen – Der Schlüssel zur Wettbewerbsfähigkeit für kleine und mittlere Unternehmen?
In naher Zukunft wird KI das Rückgrat jedes Teams sein.
– Michael Katzlberger, CEO Katzlberger Consulting
Dieses Zitat verdeutlicht, wie wichtig der rechtzeitige Einstieg in die Nutzung von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen ist. Zwar ist KI aktuell noch als Ergänzung im Einsatz, wird aber bald voraussichtlich entscheidend für nachhaltige Wettbewerbsvorteile sein.
Wie KI-Prognosen Unternehmen unterstützen können, welche Hürden besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) betreffen und welche Lösungen es gibt, erfahren Sie im Folgenden.
Wachsende Bedeutung von KI
In den letzten Jahren hat das Interesse an KI in der Unternehmenswelt deutlich zugenommen:
Im Vergleich: 2023 waren es nur 55%.
Quelle: Riemer, J., https://in4mation.blog/ki-als-innovationstreiber/
Einsatz von KI-Prognosen
Wartungsprognose
Mithilfe von KI kann vorhergesagt werden, wann eine Maschine wahrscheinlich gewartet werden muss.
Beispiel: Bei der Produktion von Schrauben können mithilfe von Nutzungs- und Sensordaten, sowie historischen Daten Hinweise auf Ausfälle der Maschinen prognostiziert und ein Handwerker zur frühzeitigen Reparatur beauftragt werden.
Bedarfsprognose
Zukünftige Bedarfe können basierend auf früheren Verkaufsdaten und weiteren Nebenbedingungen vorhergesagt werden.
Beispiel: Ein Lebensmittelhändler ermittelt seinen Bedarf an Grillfleisch fürs Wochenende auf Basis von Verkaufszahlen der letzten Jahre, Wettervorhersagen und lokalen Events.
Risikobewertung
Potenzielle Gefahren können mit KI identifiziert und Auswirkungen abgeschätzt werden.
Beispiel: Ein Autoverkäufer wird von einem Lieferanten beliefert, der bei Regenwetter immer mehrere Tage verzögert liefert. Mit Einbezug dieser historischen Lieferdaten, einer Wetterprognose und dem Lagerbestand kann ermittelt werden, wie hoch das Risiko ist, dass ein Kunde länger als versprochen auf sein Auto warten muss.
Ressourcen-Optimierung
Auf Basis von KI-basierten Modellen können Ressourcen ideal gekauft und eingesetzt werden.
Beispiel: Ein Callcenter plant die optimale Anzahl an Mitarbeitenden pro Schicht mithilfe von historischen Anrufdaten, Uhrzeit und Wochentag.
Preisprognose
Optimale Preisgestaltung durch Vorhersage der Preisentwicklung und Nachfrage.
Beispiel: Ein Gartenmöbelhändler nutzt Wetterdaten, vergangene Verkaufszahlen und saisonale Trends, um seine Preise flexibel und marktgerecht anzupassen.
Bildquelle: 1, 2, 4 (Pixabay), 5 (Pexels)
Welche Vorteile ergeben sich durch die Nutzung von KI-Prognosen?
Eine erste Antwort auf diese Frage kann der stv. Hauptgeschäftsführer der IHK und Lehrbeauftragte der JMU Würzburg, Dr. Lukas Kagerbauer, in seinem Podcast „Arbeit Bildung Zukunft“ geben:
Bildquelle: Uni Würzburg
Lukas Kagerbauer erklärt am Beispiel des Kooperationspartners AIPERIA:
AIPERIA ist ein innovatives Start-up, das eine KI-gestützte Software zur optimierten Bedarfsplanung für frische Lebensmittel entwickelt hat. Mithilfe präziser Prognosen ermöglicht die Technologie eine exakte Ermittlung des tatsächlichen Produktbedarfs. Dies führt nicht nur zu einer Steigerung von Umsatz und Absatz, sondern reduziert zugleich Überproduktion und Lebensmittelverschwendung deutlich.
Praxisbeispiel
KI-Prognosen können beispielsweise bei der Produktionsplanung von Bäckereien einen sehr hilfreichen Beitrag leisten.
Bildquelle: AIPERIA
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur den Absatz möglichst genau vorherzusagen, sondern dabei auch Kosten, Lieferketten und Verfügbarkeiten im Blick zu behalten, da ungenaue Planungen schnell zu Lieferengpässen, Überproduktion oder unzufriedenen Kunden führen können.
Genau an diesem Punkt setzt AIPERIA an: Durch die intelligente Verknüpfung verschiedenster Daten, wie beispielsweise Verkaufszahlen, Wetterdaten und Feiertagen, entwickelt die KI ein hochpräzises Prognosemodell. Dieses ermöglicht es Unternehmen, die optimale Produktionsmenge zu ermitteln, die sowohl wirtschaftlichen Anforderungen als auch dem tatsächlichen Kundenbedarf entspricht.
Du würdest gerne weiter hören?
Klicke hier, um zum vollständigen Podcast zu gelangen.
Wie gestaltet sich die Implementierung von KI in der Realität?
Quelle: Statistisches Bundesamt, https://www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2024/11/PD24_444_52911.html?templateQueryString=k%FCnstliche+Intelligenz
Diese Zahlen verdeutlichen, dass kleinere Unternehmen seltener auf Künstliche Intelligenz zurückgreifen als größere Betriebe. Der Rückgang der KI-Nutzung mit abnehmender Unternehmensgröße lässt sich vor allem durch folgende Hürden erklären:
Quelle: selbst erstellt mit Daten von Statistischem Bundesamt
Strategien zur Überwindung der Herausforderungen
Um die genannten Hürden zu überwinden, können KMU folgende Strategien verfolgen:
Bildquelle: Uni Würzburg
Dr. Nikolai Stein, wissenschaftlicher Mitarbeiter der JMU Würzburg.
Fazit und Zukunftsausblick
KI-Prognosen bieten ein enormes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Angesichts der zunehmenden Relevanz von KI in nahezu allen Wirtschaftsbereichen ist es auch für KMU entscheidend, verbundene Chancen zu erkennen und ihre Einstiegsschwierigkeiten zu überwinden, um langfristig erfolgreich zu bleiben. Mittlerweile gibt es hierfür vielfältige Unterstützungsangebote, die den Einstieg erleichtern. In der Region Mainfranken wurde beispielsweise das Projekt KI-Regio von der JMU Würzburg ins Leben gerufen, das praxisnahe Lösungen und gezielte Hilfestellung für KMU in der Region bietet, um die Digitalisierung aktiv mitzugestalten.