Foto: vulcano - shutterstock.com
Um das Preis- und Lifecycle-Management zu optimieren, setzt das Nürnberger Mode-Unternehmen Wöhrl auf Künstliche Intelligenz (KI). Der Mittelständler beschäftigt in Deutschland über 1.400 Mitarbeiter und betreibt 29 Filialen.
Verlässliche Absatzprognosen fehlten
In Zeiten volatiler Geschäftsentwicklungen sah sich das Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, dass Artikel abgeschrieben wurden, die vielleicht gar nicht hätten abgeschrieben werden müssen. Das Problem dabei, Wöhrl fehlte der Blick in die Zukunft, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten prognostizieren zu können.
PLM mit KI
Letztlich musste eine vorausschauende Strategie her, die ein Product-Lifecycle-Management ermöglicht. Deshalb entschied sich das Unternehmen dazu, eine KI-Technologie zur operativen Verbesserung seiner Kennzahlen einzusetzen.
Die Wahl fiel dabei auf eine Lösung von aifora. Das Düsseldorfer Unternehmen prognostiziert auf KI-Basis die Nachfrage pro Artikel, Lokation und Kanal, damit der Handel die passenden Merchandising-Entscheidungen treffen kann.
Dynamic Pricing realisieren
Foto: Wöhrl
Konkret nutzt Wöhrl das Lifecycle-Modul von aifora für die Abschriftenoptimierung, um so ein Dynamic Pricing zu realisieren. Hierzu verwendet die Software aktuelle und historische Transaktions- und Bestandsdaten.
Anhand der Daten errechnet das KI-Tool die zu erwartende Nachfrage für jedes Produkt sowie die optimale Abschriftenmenge zum richtigen Zeitpunkt. Dabei berücksichtigt die Software eine ausgewogene Preisstrategie, um den Umsatz während der gesamten Saison zu maximieren.
KI entlastet Mitarbeiter
Laut Thomas Rothe, Vorstand Einkauf, Supply Chain Management, E-Commerce und Logistik bei Wöhrl, ließ sich das KI-Tool dank seines modularen Aufbaus problemlos in die bestehende Datenstruktur von Wöhrl integrieren. Mit Hilfe der KI konnte der Mittelständler nicht nur sein Geschäftsergebnis optimieren, indem er die Ertragsquote um vier Prozent steigerte, sondern auch für die Mitarbeiter Freiräume für andere Tätigkeiten schaffen.
Rothe veranschaulicht dies an einem Beispiel: "Dank KI kann sich die Einkäuferin bei Wöhrl viel mehr auf die Sortimente, also ihre kreative Kerntätigkeit, konzentrieren. Die administrativen Tätigkeiten, die ebenfalls viel Zeit in Anspruch nehmen, übernimmt nun die KI".
Künftige KI-Projekte
Angesichts der positiven Erfahrung plant man bei Wöhrl bereits das nächste KI-Projekt. Künftig soll mit KI-Hilfe das Replenishment und die intelligente Allokation des Warenlagers optimiert werden.