Unbemerkte Fehlbestände in Filialen erkennen

Zielgruppe

Einzelhandelsfilialen, Inventarverantwortliche

Herausforderung

Physische Inventuren zeigten, dass die Hälfte der Fehlbestände bei Target den Inventarsystemen unbekannt waren – das heißt, die Systeme zeigten Artikel als verfügbar an, obwohl die Regale leer waren. Traditionelle Tracking-Methoden konnten diese Diskrepanzen, verursacht durch Versandfehler, Diebstahl oder falsch platzierte Artikel, nicht erkennen. Mit über 100.000 SKUs in fast 2.000 Filialen war eine manuelle Erkennung unmöglich.

Lösungsansatz

Target schuf das Inventory Ledger, um jede Inventaränderung in Echtzeit zu verfolgen. Sie entwickelten ein Ensemble von KI-Modellen, die jeweils auf verschiedene Produktkategorien spezialisiert sind und an Millionen von gelabelten Beispielen für unbekannte Fehlbestände trainiert wurden. Das System erkennt automatisch Muster, die auf Inventarfehler hindeuten, und löst daraufhin die Nachbestellung aus.

Mehrwert

Target berichtet von einem 'erheblichen Umsatzanstieg' für Produkte, die ohne die KI nicht verfügbar gewesen wären. Die Lösung eliminierte die Notwendigkeit teurer Regalkanten-Kameras und Sensoren, die sich in großem Maßstab als schwer zu warten erwiesen hatten.

Diesen Use Case anwenden

Fehlbestände in Ihrem Inventar lassen sich kaum mit Standard-KI-Lösungen bewältigen. Wahrscheinlich werden Sie Ihre einzigartigen Daten nutzen müssen, genau wie Target das getan hat. Ein solches Datenprojekt erfordert Zeit, um Ihre individuelle Datensituation zu analysieren – kann sich aber mit hochwertigen Vorhersagen auszahlen, die es Ihnen ermöglichen, früher zu handeln. Eine zentrale Frage, um eine eigene Lösung zu starten, ist: Welche Informationsquellen können Ihnen zeigen, dass Ihre Bestandsdaten falsch sind? Und wie erkennen Sie solche Situationen heute?

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