KI-gestützte Nachfrageprognose optimiert Produktionsplanung in der Fleischverarbeitung
Das fleischverarbeitende Unternehmen GS Schmitz steuerte seine Produktion bislang über manuelle Tabellen und personengebundenes Erfahrungswissen, was bei Personalwechseln riskant und bei volatiler Marktnachfrage ineffizient war. Im Rahmen einer kostenfreien Potenzialanalyse des Mittelstand-Digital Zentrums Magdeburg wurde ein Konzept für KI-gestützte Nachfrageprognosen auf Basis historischer Bestell- und Absatzdaten sowie externer Einflussfaktoren wie Wetter und Feiertage entwickelt.
Vertiefung
Ergänzend wurde ein digitales Assistenzsystem mit Spracherfassung skizziert, das ERP-Daten direkt per Sprache erfassen und so manuelle Eingabefehler reduzieren soll. Voraussetzung für die Umsetzung war die Bereitstellung und Aufbereitung historischer Absatz- und Beschaffungsdaten sowie ganztägige Mitwirkung von Betriebsleitung und IT-/Planungspersonal. Als nächster Schritt wurde die Entwicklung eines KI-Prototyps mit strukturierter Dokumentation des vorhandenen Erfahrungswissens angestoßen. Der Fall zeigt exemplarisch, wie mittelständische Lebensmittelproduzenten mit begrenzten Digitalisierungsressourcen datenbasierte Prognosen in bestehende Planungsprozesse integrieren können.