Produktverfügbarkeit verbessern, Abfall reduzieren und Abläufe optimieren – diese Ziele erreicht ein Handelskonzern mit einem ausgefeilten Analytics-Portfolio. Die Prognosen berücksichtigen Wetter, Saisonalität, Wochentage sowie Werbeaktionen.
Machine Learning im Einzelhandel: Vorhersagen auf Basis von Machine Learning nutzt der Handelskonzern Müller, um die Platzierung von Produkten in den Regalen zu optimieren, Werbemaßnahmen und Preisstrategien zu steuern, die Produktverfügbarkeit zu erhöhen, Bestände zu optimieren sowie das Wegwerfen von Nahrungsmitteln nach Ende des Mindesthaltbarkeitsdatums zu senken. Zum Einsatz kommt dabei die Analytics-Lösung RELEX Diagnostics von Relex Solutions. Die Implementierung und die Integration neuer Module sowie den fortlaufenden Service übernimmt der IT-Dienstleister infiniteVIU.
Müller ist ein europaweit aktives Einzelhandelsunternehmen. Mit über 950 Filialen und einem breit gefächerten Sortiment von rund 190.000 Artikeln – darunter rund 7.000 Eigenmarkenprodukte – bietet der Konzern eines der umfangreichsten Angebote in Sachen Drogerie, Beauty und Non-Food. Im Portfolio finden sich Parfümerie, Schreibwaren, Spielwaren, Haushaltswaren, Naturkosmetik, Lebensmittel, Strümpfe, Handarbeitsartikel und Entertainment sowie Tierbedarf.
Machine-Learning-Prognosen steuern die Logistik
Die Zusammenarbeit mit dem Analytics-Spezialisten Relex begann bei Müller im Jahr 2018 mit der Einführung von Prognose- und Dispositionslösungen für die Filialen. Drei Jahre später wurde der Einsatz dieser Lösungen auf die Distributionszentren ausgeweitet. Künftig will der Konzern Analytics-Funktionen nutzen, um die Effizienz seiner Lieferkette und betrieblicher Abläufe gezielt zu steigern. Mithilfe von Machine-Learning-Prognosen im Einzelhandel will das Unternehmen die Sortimentsplanung künftig präzise an die Kundennachfrage anpassen. In den Blick geraten dabei komplexe Nachfragemuster und Einflussfaktoren wie Werbeaktionen, Wetter, Saisonalität oder Wochentage. So entstehen nachvollziehbare Vorhersagen.
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Die Lösung MHD Disposition optimiert zudem die Bestandsverwaltung und Warensteuerung bei Produkten mit begrenzter Haltbarkeit, indem Bestellmengen und Zeitpunkte unter Berücksichtigung der Haltbarkeitsdauer intelligenter gesteuert werden. Relex Diagnostics versetzt den Handelskonzern in die Lage, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem es die Ursachen für Fehlbestände transparent macht. So gewinnt Müller Einblicke in seine Lieferkette und kann gleichzeitig Ineffizienzen identifizieren, Engpässe beheben und operative Abläufe optimieren.
„Die langjährige Partnerschaft mit Relex und infiniteVIU hat dazu beigetragen, volle Transparenz und eine hohe Reaktionsfähigkeit über unsere gesamte Lieferkette hinweg zu erreichen – und die vielfältigen Möglichkeiten der Lösung zu nutzen“, berichtet Claudio Angeletti, Leitung Relex Filialdisposition & Regalmanagement bei Müller. „Prognosen auf Basis Künstlicher Intelligenz in unserem Frühwarnsystem helfen uns dabei, Störungen früh zu erkennen und schnell zu reagieren. Das stabilisiert unsere Bestände und senkt die Abfälle von abgelaufenen Nahrungsmitteln“, erklärt Raffaele Muoio, Leitung Relex Lagerdisposition bei Müller. Jürgen Frisch
