KI macht die Planung smarter – Wöhler Technik schließt Innovationsprojekt erfolgreich ab
Wie kann man in einem volatilen Markt besser vorhersagen, was Kunden morgen brauchen? Diese Frage hat Wöhler Technik gemeinsam mit dem Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der TH OWL im Rahmen des Kompetenzzentrums Arbeitswelt.Plus aufgegriffen – und jetzt mit vielversprechenden Ergebnissen beantwortet.
Prognosen, die mitlernen: KI unterstützt jetzt die Absatzplanung
Ob saisonale Schwankungen, geopolitische Veränderungen oder wirtschaftliche Unwägbarkeiten – die Absatzplanung steht unter Druck. Klassische Methoden stoßen dabei oft an ihre Grenzen. Deshalb wurde in den vergangenen Monaten intensiv daran gearbeitet, ein KI-gestütztes Tool zu entwickeln, das historische Daten, Branchentrends und das Wissen der Expert:innen intelligent zusammenführt.
Das Ergebnis: Ein lernfähiges Prognosemodell, das die bisherigen Hochrechnungen um ein Vielfaches übertrifft. Es ermöglicht jetzt erstmals monatliche Vorhersagen, die sich kontinuierlich weiterentwickeln – mit jedem neuen Datenpunkt und jedem Feedback aus der Praxis.
Erste Schritte gemacht – Potenzial erkannt
In einem ersten Use Case wurden Python-basierte Skripte in das Controlling-Tool integriert und die KI mit den Vertriebsdaten gefüttert. Die Prognosen sehen vielversprechend aus: Sie sind plausibel, dynamisch und deutlich näher an der Realität als bisherige Verfahren. In den kommenden Monaten wird das neue Tool parallel zur bisherigen Absatzplanung genutzt – so kann Wöhler Erfahrungen sammeln und Vertrauen aufbauen.
Blick über den Tellerrand: Marketing als nächster Use Case
Ein spannender Nebeneffekt: Die Daten aus der Absatzprognose eröffnen ganz neue Perspektiven im Marketing. Denn sie können jetzt nicht nur besser planen, was sie verkaufen – sondern auch, wem. Die Frage „Wer könnte die Produkte noch brauchen?“ lässt sich mit der KI künftig datenbasiert beantworten.
Warum das Projekt ein echter Gewinn ist
- Bessere Planbarkeit: Sie reagieren schneller und gezielter auf Marktveränderungen.
- Weniger Bestandsrisiken: Sowohl Über- als auch Unterdeckungen können reduziert werden.
- Mehr Kundenverständnis: Die Analyse von Kaufverhalten hilft, Angebote besser auf Kundenbedürfnisse zuzuschneiden.
- Wissensaufbau im Team: Die Mitarbeit am Projekt hat das Know-how im Umgang mit KI-Technologien deutlich gestärkt.
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