KI in der Mengenplanung: Was kostet eine Schale zu viel?

Zwei Pläne verfehlen die Nachfrage um gleich viele Schalen. Welcher günstiger ist, entscheiden Fehlmengen, Verwertung und die Grenzen der Produktion.

Am Montag um 14 Uhr muss eine Produktionsleiterin entscheiden, wie viele Schalen frischer Birnen sie für den Dienstag packen lässt. Der Verkauf rechnet mit einem guten Tag. Im Kühlraum stehen noch zwei Paletten, aber eine davon erfüllt morgen die vereinbarte Resthaltbarkeit eines wichtigen Abnehmers nicht mehr. Soll die Leiterin eine weitere Charge einplanen? Eine KI kann ihr eine Nachfrageprognose liefern. Ob die zusätzliche Charge wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt davon ab, was mit der letzten verkauften und der ersten übrig gebliebenen Schale passiert.

Das Beispiel ist fiktiv. Den betrieblichen Hintergrund kennen wir aus der Arbeit an Branchensoftware. Unser Venture Deepico entwickelt Cloud-ERP für die Lebensmittelindustrie. Dort gehören Einkauf, Bestand und Produktion zusammen. Wer einen Prognosepiloten budgetiert, sollte deshalb zuerst mit den Personen sprechen, die Bestände freigeben, Aufträge annehmen und übrig gebliebene Ware verwerten. Deepico und sein Einsatzgebiet

Was kostet eine Schale zu viel?

Finance kann die erste Sitzung mit zwei konkreten Belegen eröffnen. Der erste ist die Abrechnung einer Restmenge. Was blieb nach Rabatt, Transport und Sortierarbeit tatsächlich übrig? Der zweite ist ein Auftrag, der nur teilweise bedient wurde. Konnte der Kunde auf eine andere Packungsgrösse ausweichen? Dann wäre es falsch, den ganzen entgangenen Umsatz als Schaden anzusetzen. Relevant ist der Unterschied zum realistischen Ersatzgeschäft.

Bei der Übermenge zählen die zusätzlichen Kosten der Ware abzüglich ihres Verwertungserlöses. Bei der Fehlmenge zählt der entgangene Deckungsbeitrag, gegebenenfalls ergänzt um belegbare Zusatzkosten. Ein entgangener Deckungsbeitrag und eine teure Ersatzlieferung können alternative Folgen desselben Engpasses sein. Wer beide pauschal addiert, bewertet den Nutzen einer besseren Prognose zu hoch. Einkauf und Verkauf sollten deshalb für jeden Kostensatz den Beleg und den Geltungsbereich festhalten.

Zwei Pläne mit demselben Mengenfehler

Nehmen wir für eine vereinfachte Entscheidung an, jede fehlende Schale koste CHF 4 und jede überschüssige CHF 1. Eine kurzfristige Nachproduktion sei ausgeschlossen. Die Tabelle vergleicht zwei mögliche Pläne über zwei Tage. Die angenommene Nachfrage ist vollständig bekannt, die Ware lässt sich nicht auf den nächsten Tag übertragen. Sämtliche Zahlen dienen der Illustration.

Der mittlere absolute Fehler beträgt bei beiden Plänen zehn Schalen pro Tag. Trotzdem kostet Plan B über die zwei Tage CHF 18 weniger. Sein Nachteil bleibt sichtbar: Sechs zusätzliche Schalen müssen verwertet oder abgeschrieben werden. Kostet eine überschüssige Schale wegen teurer Entsorgung ebenfalls CHF 4, kosten beide Pläne je CHF 80. Schon eine geänderte Annahme hebt den finanziellen Vorteil auf. Genau deshalb gehört der Preis eines Fehlers ins Pflichtenheft. Wie Prognosen unterschiedlich gewichtete Abweichungen berücksichtigen können, beschreibt die Forschung zur probabilistischen Nachfrageplanung. Fachbeitrag zur Nachfrageprognose

Welche Entscheidung lässt der Betrieb überhaupt zu?

Eine Prognose von 107 Schalen hilft wenig, wenn die Anlage nur ganze Gebinde fertigt und die Linie nach dem Produktwechsel gereinigt werden muss. Im Pilot sollten daher alle Verfahren denselben Schritt durchlaufen: Aus der geschätzten Nachfrage wird unter Berücksichtigung der verfügbaren Ware, der Losgrösse und der zugesagten Liefermenge ein machbarer Plan. Erst diese Pläne vergleicht das Team. So fällt auf, wenn ein besserer Modellwert am Ende zur exakt gleichen Charge führt.

Nicht jede Grenze lässt sich sinnvoll in Franken bewerten. Vielleicht hat der Vertrieb eine Mindestverfügbarkeit für einen Rahmenvertrag zugesagt. Oder der Betrieb hat eine verbindliche Obergrenze für vermeidbare Lebensmittelabfälle. Beide Grenzen werden vor dem Versuch festgelegt. Ein Plan kann auf der Kostenseite gewinnen und trotzdem ausscheiden. Die Entscheidung darüber gehört zu den Verantwortlichen für den Vertrag und die Produktion.

Wofür sich ein Pilot lohnt

Beginnen Sie mit einer Produktfamilie, einem Standort und einem festen Bestellschluss. Wählen Sie einen Bereich, in dem die Disposition tatsächlich handeln kann und für den es belastbare Verlustbelege gibt. Lassen Sie das Team zunächst die heute freigegebenen Mengen protokollieren. Eine einfache Vergleichsregel, etwa die Nachfrage des letzten vergleichbaren Wochentags, zeigt zusätzlich, wie viel Nutzen schon ohne ein aufwendiges Modell erreichbar wäre. Für alle Varianten gelten dieselben Einschränkungen.

Für den Investitionsantrag fehlt dann noch die Hürde, ab der ein Betrieb wirtschaftlich wäre. Angenommen, der laufende Aufwand für Datenpflege, Modellbetrieb und Kontrolle betrage CHF 24’000 im Jahr. Bei 240 vergleichbaren Planungstagen muss die neue Planung im Mittel CHF 100 pro Tag an vermeidbaren Kosten einsparen, allein um diesen Aufwand zu decken. Die einmalige Einführung käme hinzu. Die CHF 18 aus dem Zweitagesbeispiel sind kein Schätzwert für diese Jahresrechnung. Den erwartbaren Tagesnutzen muss der Pilot erst ermitteln.

Was die Geschäftsleitung freigibt

Der COO benennt die Person, die den Plan vor Bestellschluss ändern darf. Der CFO bestätigt Kostensätze und Budgethürde. Der CIO klärt, ob das Team den damaligen Datenstand überhaupt wiederherstellen kann. Vereinbaren Sie vorab, welche Kombination aus geringerem Aufwand, Lieferfähigkeit und Restmengen einen Ausbau rechtfertigt. Fordern Sie die Auswertung getrennt für normale Tage und Aktionszeiten an. Ein guter Durchschnitt ist wenig tröstlich, wenn ausgerechnet die vertraglich zugesagten Mengen fehlen.

Bringen Sie für die erste Besprechung einen Fehlmengenbeleg, eine Abschrift und den damaligen Produktionsplan mit. Damit lässt sich in einer Sitzung bestimmen, welche Entscheidung Ihr Pilot verbessern soll und woran Sie das erkennen würden. Eine Planungsentscheidung mit Deep Impact prüfen

Ergänzend zur Kalkulation: Was kostet ein gelöster KI-Fall?