Advanced Retail Analytics

Kompetenzbereich: Data Analytics und Foresight

Handel ist Wandel – Die Herausforderungen in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken des Handels durch künstliche Intelligenz meistern

Nicht erst seit Covid-19 oder der Blockade des Suezkanals durch die „Ever Given“ ist deutlich gewor-den, wie komplex und langwierig sich die Zusammenhänge in globalen Wertschöpfungsnetzwerken darstellen. Schwer vorhersehbarer Kundenbedarf, unzuverlässige Lieferpfade und Lieferanten, hoher Kostendruck durch verschärften Wettbewerb und strengere Auflagen zum Beispiel im Kontext Lieferkettengesetz führen zu einem enormen Ausmaß an Unsicherheit im operativen und strategischen Supply Chain Management. Entscheidungen werden oftmals basierend auf impliziten Erfahrungswissen und eher reaktiv denn proaktiv getroffen – dies führt zu kostenintensiven Eilaufträgen, falschen Lagerbeständen, nicht erfülltem Kundenbedarf, Produktverschwendung, Leerkilometer sowie Redundanzen und erschwert nachhaltiges Wirtschaften.

Ziel des Forschungsbereichs „Advanced Industrial Analytics“ ist es, zu beforschen, wie komplexe Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data für industrielle SCM-Use Cases eingesetzt, optimiert und skaliert werden können. Im Zentrum stehen dabei Methoden aus dem Bereich Machine Learning & Predictive Analytics, die darauf abzielen, Muster in Wertschöpfungsnetzwerken zu erkennen, und prädiktive Insights und Vorhersagen über das zukünftige Netzwerkverhalten abzuleiten. 

Durch die Identifikation konkreter Anwendungsfälle in der Industrie und die Entwicklung von neuen Algorithmen, Methoden und Werkzeugen tragen unsere Forscherinnen und Forscher dazu bei, den Einsatz von Advanced Analytics in der Industrie zu erleichtern und zu verbessern. In enger Zusammenarbeit mit unseren Industriepartnern werden Unternehmensindividuelle Fragestellungen und Lösungsansätze entwickelt, und als Entscheidungsgrundlage in bestehende oder neue Systeme integriert.

Die Anwendung von Advanced Industrial Analytics kann Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren, Engpässe zu vermeiden und Risiken zu minimieren. Durch die Nutzung fortschrittlicher Datenanalyse-Technologien können Unternehmen Einblicke in komplexe Zusammenhänge gewinnen und fundierte, prädiktive Entscheidungen treffen, um Beschaffungs-, Lagerhaltungs-, Logistik- und Demandmanagement-Entscheidungen besser fundiert und proaktiver zu treffen.

Der Forschungsbereich „Advanced Industrial Analytics“ unterstützt seine Unternehmenspartner dabei, die Kontrolle über ihre Lieferkette zu behalten und proaktiv auf Veränderungen in der Marktnachfrage, auf Beschaffungsseite und im Unternehmensumfeld eingehen zu können. Indem die richtigen Fragestellungen and Daten definiert, relevante Datensätze identifiziert und aufbereitet, sowie geeignete Machine Learning Modelle angewendet und ihre Ergebnisse Entscheidungs-unterstützend implementiert werden, können Unternehmen vorausschauend Engpässe vermeiden, Verfügbarkeit erhöhen und Effizienz verbessern. Unsere Forschungsprojekte fokussieren dabei auf verschiedenste Use Cases entlang industrieller Supply Chains.

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