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Planung mittels Predictive Analytics

Im Kampf gegen Warenschwund im Einzelhandel sei Wissen Macht. "Predictive Analytics liefert dieses Wissen, indem historische Daten, maschinelles Lernen und statistische Algorithmen genutzt werden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. In diesem Kontext kann Predictive Analytics Muster und Trends bei Diebstahl und Betrug erkennen, so dass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können," erklärt Bührmann. Werde beispielsweise ein bestimmtes Produkt häufig gestohlen, könne der Einzelhändler gewarnt werden und die Sicherheitsmaßnahmen für dieses Produkt verstärken. "Predictive Analytics kann auch dabei helfen, Probleme wie Mitarbeiterdiebstahl oder Differenzen in der Lieferkette aufzudecken. Diese Fähigkeit, interne Ursachen von Inventurdifferenzen zu erkennen und zu bekämpfen, kann für Händler von entscheidender Bedeutung sein."

Einsatz von Computer-Vision-Systemen zur Diebstahlprävention

Wie Bührmann erläutert, können auch Computer-Vision-Systeme den Warenschwund erheblich reduzieren. Diese Systeme nutzen ein Netzwerk von Kameras mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning-Modellen und Predictive Analytics, um Diebstähle zu erkennen und Verantwortliche sofort zu benachrichtigen, um diese zu verfolgen. Diese Lösungen sind jederzeit einsatzbereit und überwachen alle Bereiche des Geschäfts gleichzeitig. Sie können helfen, Betrugsszenarien zu erkennen und zu verhindern. Beispielsweise können sie Situationen erkennen, in denen Kunden das Geschäft verlassen, ohne einen Artikel zu bezahlen. Sie können den Status und den Standort von Produkten in Lagerräumen verfolgen, um Diebstähle zu verhindern, und bekannte Ladendiebe erkennen, sobald sie ein Geschäft betreten.

KI-gestützte Prognosen zum Ausgleich von Angebot und Nachfrage

Was kann KI in der Lagerhaltung leisten? "Eine der größten Herausforderungen im Einzelhandel ist die Aufrechterhaltung des empfindlichen Gleichgewichts zwischen Angebot und Nachfrage," sagt Agnes Bührmann. "Eine Überbevorratung kann zu erhöhten Inventurdifferenzen führen, da Artikel veralten oder ablaufen und unerwünschte Abschriften verursachen, während eine Unterbevorratung zu Umsatzeinbußen führt. KI-gestützte Nachfrageprognosen bieten Einzelhändlern ein differenzierteres und genaueres Verständnis von Nachfragemustern, so dass sie fundiertere Entscheidungen über das Bestandsmanagement treffen und letztlich die Profitabilität erhöhen können." KI-Algorithmen könnten aktuelle Markttrends, historische Verkaufsdaten und sogar Ernährungstrends analysieren, um die künftige Nachfrage genauer vorherzusagen und Händlern dabei zu helfen, optimale Lagerbestände zu halten. KI könne Einzelhändlern auch dabei helfen, die Auswirkungen externer Faktoren wie Wettermuster auf die Nachfrage zu verstehen, wenn beispielsweise unerwartete Hitzewellen oder Wintereinbrüche das Nachfrageverhalten erheblich beeinflussen.

Inventarverwaltung und Sicherheitsmanagement mit KI-gesteuerten Robotern

KI-fähige Roboter können dazu beitragen, Warenschwund zu minimieren, indem sie Regale auf Bestandsgenauigkeit scannen und potenzielle Gefahren erkennen, die zu Produktschäden führen könnten. Ahnes Bührmann weiß, dass Rewe und Dm Roboter testeten, die mittels mobiler Sensoren einen digitalen Zwilling der Filiale erstellen, um Effizienz- und Produktivitätspotenziale zu heben. Ein weiteres Beispiel sei die amerikanische Kette BJ's Wholesale Club, die einen autonomen Roboter einsetzt, um die Genauigkeit der Preise und die Verfügbarkeit der Produkte am richtigen Ort zu gewährleisten. Einzelhändler könnten KI-gesteuerte Roboter auch für Sicherheitsdienste nutzen. 

Reduzierung menschlicher Fehler und Effizienzsteigerung durch automatisiertes Bestandsmanagement

Außerdem können laut Bührmann automatisierte, KI-gestützte Bestandsverwaltungssysteme Inventurdifferenzen stark reduzieren. Diese Systeme können den Lagerbestand in Echtzeit verfolgen, automatisch Produkte nachbestellen, wenn der Lagerbestand niedrig ist, und Anomalien erkennen, die auf Diebstahl oder Betrug hindeuten könnten. Durch die Verringerung der Abhängigkeit von manuellen Prozessen können diese Systeme die Genauigkeit und Effizienz erhöhen, was zu weniger Schwund führt und es dem Personal ermöglicht, sich auf ihre eigentlichen Aufgaben zu konzentrieren. Darüber hinaus können stärker automatisierte Bestandsverwaltungssysteme Einzelhändlern helfen, ihre Lieferketten effizienter zu verwalten. "Durch die Verfolgung und Prüfung der Bestände in Echtzeit können sie potenzielle Probleme in der Lieferkette, wie verspätete Lieferungen oder Lieferengpässe, erkennen, bevor sie sich auf die Bestände des Einzelhändlers auswirken. So können Unter- und Überbestände vermieden und Out-of-Stock-Situationen weiter reduziert werden", erklärt die Handelsexpertin.

Insgesamt sieht sie KI-Einsatz als Game Changer: "So groß die Herausforderungen sind, die Warenschwund im Einzelhandel mit sich bringt, so vielversprechend sind die potenziellen Lösungen, die KI bietet. Es geht nicht nur darum, Warenschwund zu reduzieren - es geht darum, die Art und Weise zu verändern, wie Einzelhandelsmanagement betrieben wird."