Künstliche Intelligenz kann in den zunehmend komplexen Entscheidungsszenarien des Supply Chain Managements zu schnelleren und zu besseren Ergebnissen führen. Ein wichtiger Anwendungsfall sind dispositive Aufgaben wie die Optimierung der Lieferbereitschaft bei reduzierten Beständen.
Hohe Lieferfähigkeit der eigenen lagerhaltigen Produkte (SKU) ist zentral für die Wettbewerbsfähigkeit von Handelsunternehmen und Lagerfertigern. Oft wird sie jedoch mit hohen Beständen erkauft, was Liquidität bindet und das Risiko mit sich bringt, auf unverkäuflichen Warenbeständen sitzen zu bleiben. Dieses Dilemma versuchen Supply Chain Management und Vertrieb gelegentlich zu entkommen, indem sie für verschiedene Felder des Produktsortiments unterschiedliche Lieferbereitschaftsgrade vorgeben, über die die meisten ERP-Systeme dann den erforderlichen Sicherheitsbestand berechnen können.
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