KI-basierte Prognosen für regionale Hersteller und Händler

Mit Dr. Lukas Kagerbauer und Dr. Nikolai Stein

Die Absatzplanung passt sich automatisch an Wetterdaten, Feiertage und lokale Events an – damit reduzieren sich Überbestände und die Effizienz steigt.

Wie können kleine und mittelständische Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre Absatz- und Nachfrageplanung zu optimieren? Im Rahmen des Transferprogramms KI-Regio werden KMU eben dabei von Forscherinnen und Forschern der Julius-Maximilians-Universität unterstützt.

Wir beleuchten:

•  Die Rolle von regionalen Daten, wie z. B. Passantenzahlen oder Wetterinformationen, und die Vorteile eines gemeinsamen Ökosystems, das Forschung und Praxis in Mainfranken verbindet.
•  Wie können Unternehmen durch datenbasierte Ansätze ihre Planungsprozesse verbessern?
•  Warum KI-basierte Prognosen mehr als nur „nice to have“ sind.
•  Konkrete Use Cases wie die stündliche Besucherprognose für den Einzelhandel oder Nachfrageplanung bei regionalen Erzeugern.
•  Beispiele wie das erfolgreiche Startup BäckerAI, das durch KI optimale Bestellmengen für Bäckereien ermittelt und gleichzeitig Lebensmittelverschwendung reduziert.  
• Herausforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) beim Aufbau einer geeigneten Datenbasis und der Einführung von KI-Lösungen.