04 JAN, 2026 · Lebensmittelindustrie, Herstellung von Tiefkühlprodukten
Prädiktive Lagerlogistik: Slotting, Validierung von Bestandsniveaus und Auftragsprognose
Ein Hersteller von Tiefkühllebensmitteln mit eigenen Marken, der über Großhandel, Handelsketten und Gemeinschaftsverpflegung vertreibt. 28.000 Artikelnummern, eigenes WMS und ERP, mehrere Hundert Partner-Webshops. Eine KI-Schicht aus vier prädiktiven Use Cases, die den Lagerbetrieb mit den Daten der bestehenden Systeme optimiert – angebunden direkt auf Datenbankebene.
- Artikelnummern, auf die die Lösung ausgelegt ist
- 28.000+
- prädiktive Use Cases auf einer gemeinsamen Datenschicht
- 4
- im Lagerbetrieb, für den die Lösung konzipiert ist
- 55 Mitarbeitende
Die Daten sind schon da – sie arbeiten nur nicht
Die Eigenmarkenprodukte des Herstellers gehen aus dem Fertigwarenlager an Großhandel, Handelsketten und Gemeinschaftsverpflegung. Das Unternehmen verfügte über integrierte ERP-, WMS- und Webshop-Systeme. Trotzdem wurde nach Erfahrung entschieden, was wo im Lager liegt und wie hoch Mindest- und Höchstbestand an den Kommissionierplätzen sein sollen. Die Aufgabe: aus den vorhandenen Transaktionsdaten eine Entscheidungsunterstützung zu machen, ohne ein neues System einzuführen.
Technische Umsetzung und geschäftliche Wirkung
Direkte Datenbankintegration über drei Systeme
Die Lösung würde direkt auf die Datenbanken von ERP, Lagerverwaltungssystem und Webshop zugreifen – ohne Web Scraping und ohne manuellen Export. Die Analyseschicht würde separat laufen, sodass die Produktivsysteme nicht zusätzlich belastet würden.
Vier prädiktive Modelle
1. Saisonales Slotting: Artikel mit saisonalen Absatzspitzen rücken näher an den Warenausgang.
2. KI-Validierung der Min-/Max-Bestände an den Kommissionierplätzen: weniger Nachschubvorgänge und weniger leere Kommissionierplätze.
3. Auftragsprognose: Die Auslastung lässt sich anhand von Aufträgen vorausplanen, die im ERP bereits sichtbar, aber noch nicht an das Lager übergeben sind.
4. Prognose von Warenkorbabbrüchen: auf Basis der Warenkorbdaten aus dem eigenen Webshop und den Partner-Webshops.
Erwartete geschäftliche Wirkung und ROI
Die Kommissionierwege werden kürzer, Überstunden und Engpässe in Spitzenzeiten nehmen ab, und die Schichtkapazität lässt sich an die erwartete Auslastung anpassen. In der PoC-Phase ermitteln wir den ROI auf Basis der eigenen Ausgangsdaten des Auftraggebers (Überstunden, Personalkosten, Abbruchrate im Warenkorb), nicht anhand von Branchendurchschnitten.
Entscheidungsunterstützung statt Blackbox
Jede Empfehlung erscheint mit Begründung in einem Dashboard. Änderungen an Slotting und Bestandsniveaus gibt die Lagerleitung frei. Die Module lassen sich unabhängig voneinander einführen, sodass Sie mit dem Use Case mit der größten Wirkung starten können.