Computergestützte Disposition für Frischware.
Eine Absatzprognose auf Filialebene, die Abschriften bei Frischware senkt — ein Modell pro Artikel und Filiale, täglich neu trainiert, für dynamische Nachbestellungen und Preisaktionen.
Die Herausforderung
Warum Teams in der Branche Handel & Konsumgüter nicht weiterkommen.
Jede Filiale hat eine eigene Nachfragekurve
Eine zentrale Prognose für alle Standorte bestellt für kleine Filialen immer zu viel und für stark frequentierte zu wenig. Bei Frischware zeigt sich dieser Fehler als sichtbare Abschrift.
Backwaren, Molkerei und Obst haben harte Haltbarkeitsrechnungen
Zu wenig bestellen kostet Umsatz. Zu viel bestellen kostet Abschriften. Die optimale Menge hängt von Wochentag, Wetter, lokalen Ereignissen und Aktionsüberschneidungen ab — nichts davon erfasst ein statischer Meldebestand.
Preis und Nachfrage sind verwoben
Eine Preisreduzierung am Freitag um 18 Uhr räumt das Regal, verfälscht aber das Modell für die nächste Woche. Nichts im Kassendatenstrom kennzeichnet „das war ein Abverkauf“ — das Modell muss es aber wissen.
Der Ansatz
Wie Initium das auf SAP BAIP umsetzen würde.
Ein konkretes Lösungsmuster, das unsere SAP-BAIP-Architekten für Sie entwerfen und umsetzen würden. Keine Foliensammlung — eine umsetzbare Referenzarchitektur.
Eine Prognose je Filiale × Artikel × Tag
Zeitreihen-ML in HANA Cloud erstellt eine tägliche Absatzprognose je Filiale und Artikel. Eingangsdaten: mehrjährige Kassendaten, Wetter, lokale Ereignisse, Aktionskalender und die Haltbarkeitsökonomie der Warengruppe.
Empfehlungen für Nachbestellung und Preisreduzierung
Die Prognose steuert jeden Morgen zwei Entscheidungen: was für morgen bestellt und was heute reduziert wird. Filialleiter sehen die Empfehlung mit Konfidenzbändern, keine Blackbox.
Rückkopplung, die das Modell verbessert
Abweichende Entscheidungen der Filialleitung werden mit Begründungscode erfasst. Der tatsächliche Abverkauf fließt ins nächste Training. Modell-Drift wird je Filiale überwacht.
Abschriften im Blick der Geschäftsleitung
SAC-Dashboards zeigen Abschriftentrends nach Warengruppe, Filiale und Region. Category Manager sehen, welche Filialen welche Maßnahmen brauchen.
Der SAP-BAIP-Stack
Die Komponenten, die wir nutzen würden — und warum.
Daten & Analytics
SAP HANA Cloud
Einheitliches Modell aus mehrjährigen Kassendaten, Wetter und Kalender
KI & ML
SAP Predictive Analysis Library (PAL)
Zeitreihenprognose je Filiale und Artikel
Daten & Analytics
SAP Analytics Cloud + Digital Boardroom
Dashboards zu Abschriften je Warengruppe für Merchandising und Betrieb
Integration
SAP Integration Suite
Kassendaten, Wetterdaten, Aktionskalender und Nachbestellung an S/4HANA
Anwendung
SAP Build
App für Filialleiter mit Empfehlungen zu Nachbestellung und Preisreduzierung
Der Nutzen
Wie die Zahlen aussehen.
Richtwerte auf Basis vergleichbarer SAP-BAIP-Projekte mit diesem Muster. Ihre Ausgangslage bestimmt die tatsächliche Veränderung.
20–35 %
weniger Abschriften bei Frischware
Prognosen auf Filialebene treffen die tatsächliche Nachfrage besser als jeder zentrale Meldebestand.
3–8 %
mehr Umsatz mit Frischware
Bessere Verfügbarkeit zu Stoßzeiten sichert Umsätze, die vorher verloren gingen.
1 Sicht
auf Abschriften je Filiale × Warengruppe
Das Merchandising sieht endlich, welche Filialen dauerhaft Abschriften haben, und kann handeln.
Wie wir liefern würden
Von der Analyse in den Produktivbetrieb — ohne sechsmonatige Ausschreibung.
Phase 01
3 WochenAnalyse
2–3 Pilotfilialen auswählen, Frischware kategorisieren, aktuelle Abschriften als Basis messen, die Datenstrecke dimensionieren.
Phase 02
8–10 WochenPilot
Prognose für 3 Warengruppen in den Pilotfilialen liefern. Filialleiter-App im Produktivbetrieb. Veränderung der Abschriftenquote messen.
Phase 03
6–9 MonateRollout
Auf weitere Filialen und Warengruppen ausweiten. Automatisierte Preisreduzierungen ergänzen. Das alte Dispositionswerkzeug ablösen.
Möchten Sie sehen, wie das in
Ihrer Landschaft aussieht?
30-minütiges Erstgespräch. Wir gehen die Referenzarchitektur mit Ihrem Team durch, dimensionieren den Pilot für Ihre Datenmengen und nennen einen Festpreisumfang für die erste Phase.
Verwandte Anwendungsfälle
Bereit, Intelligenz in Ihre SAP-Landschaft zu bringen?
Sprechen Sie mit unseren Spezialistinnen und Spezialisten für SAP BAIP und KI. Die meisten Projekte gehen in vier Wochen von der Analyse bis zum ersten Deployment.