Mit generativer KI das Bestandsmanagement in der Luxusmode revolutionieren

Dr. Hardy Kremer, Vice President of Data Science & Data Engineering bei OMMAX, teilte kürzlich in einem Artikel in Vogue Business seine Erkenntnisse darüber, wie generative KI eingesetzt werden kann, um das Bestandsmanagement für Luxusmodemarken zu revolutionieren:

Wie kann generative KI dabei helfen, Lagerbestände zu optimieren, indem Nachfrageprognosen, Echtzeitüberwachung, dynamische Preisgestaltung und andere Methoden verbessert werden?

• Nachfrageprognose: Die Anwendung von KI-gesteuerten Prognosen auf das Lieferkettenmanagement kann die Fehlerquote um bis zu 50 Prozent senken, was zu einem wesentlich kosteneffizienteren Prozess führt.
  
  Die Luxusmode steht vor großen Herausforderungen in Bezug auf das Bestandsmanagement, einschließlich externer Aspekte wie schnell wechselnde Trends, Saisonalität sowie Aktionen und Reaktionen der Konkurrenz. Diese Herausforderungen werden durch lange Vorlaufzeiten noch erschwert. Wird auf diese Entwicklungen nicht reagiert, besteht die Gefahr einer kostspieligen Über- oder Unterbevorratung. Eine weitere Herausforderung ist die Fähigkeit, auf Echtzeit-Einsichten in die Lieferkette sowie auf negative Kundenreaktionen in einer Vielzahl von digitalen Kanälen zu reagieren. All diese Aspekte haben die grundlegende Herausforderung gemeinsam, auf globale Entwicklungen in Echtzeit zu reagieren.
• Trendanalyse: Generative KI ermöglicht es Luxusmodemarken, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu analysieren, z. B. Modeschauen, Streetstyle, soziale Medien und Influencer. Die neuesten Gen AI Large Language Models (LLM) können unstrukturierte Textquellen zusammenfassen, kombinieren, schlussfolgern, analysieren und bewerten, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Sie können Tools (z. B. Preisplattformen, Kalkulatoren, Google-Suche) nutzen und analytische Geschäftsfragen für einen bestimmten Datensatz beantworten. Anhand aller Bestandsdaten über alle Standorte hinweg kann KI die Frage "Wo besteht das Risiko einer Über- oder Unterbevorratung auf der Grundlage der aktuellen Verkaufszahlen" in spezifische Formate und (API-)Schnittstellen umwandeln. Sie kann als perfekter Klebstoff zwischen Menschen, IT-Systemen und anderen KI-Technologien fungieren, wie z. B. fortschrittliche Nachfrageprognose-Technologien oder dynamische Preisgestaltungsalgorithmen.
  
  Gen AI ermöglicht es Marken, digitale Feeds (Web, soziale Medien) sowie ihre Lieferkettenprotokolle zu überwachen. Sie kann die Daten entsprechend den Geschäftsanforderungen schnell strukturieren und auswerten und sie an Verbraucher und Verbrauchersysteme weiterleiten, damit diese sofort handeln können.
  
  Die größte Chance für Gen AI im Bestandsmanagement liegt in der Fähigkeit, Echtzeitanforderungen zu erfüllen und manuelle, menschliche Prozessschritte (z. B. die Analyse von Lieferketten- oder Bestandsdaten) durch intelligente Automatisierung und vernetzte Systeme zu ersetzen, wodurch der gesamte Bestandsmanagementprozess erheblich beschleunigt wird.
• Personalisierung und Individualisierung: Generative KI-Modelle können zur Analyse von Kundendaten, einschließlich Kaufhistorie, Vorlieben und demografischen Daten, verwendet werden, um personalisierte Empfehlungen und maßgeschneiderte Produkte anzubieten. Luxusmodemarken können generative KI nutzen, um individuelle Kundenpräferenzen zu verstehen, maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu schaffen und ihr Sortiment entsprechend zu optimieren. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern verringert auch die Gefahr von Überbeständen und Preisnachlässen.
• Management der Lieferkette: Generative KI kann Luxusmodemarken bei der Optimierung ihrer Lieferkettenprozesse unterstützen. Durch die Analyse von Daten in Bezug auf Lieferanten, Produktionskapazitäten, Vorlaufzeiten und Transportlogistik können generative KI-Modelle Marken dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen über Beschaffung, Produktionsplanung und Bestandszuweisung zu treffen. Auf diese Weise können Luxusmarken ihre Lieferkettenprozesse rationalisieren, Kosten senken und die betriebliche Effizienz insgesamt verbessern.

Wo liegen hier die Grenzen für generative KI? Welche Faktoren kann sie nicht berücksichtigen?

• Datenbeschränkungen: Generative KI hängt stark von der Qualität und Quantität der Daten ab. Wenn historische Daten unzureichend oder verzerrt sind, können auch die generierten Prognosen und Erkenntnisse weniger genau oder verzerrt sein. Begrenzte oder qualitativ schlechte Daten können die Wirksamkeit generativer KI-Modelle beeinträchtigen.
  
  Die wichtigsten Einschränkungen der generativen KI, nämlich Verzerrungen und Halluzinationen, sind für die Bestandsverwaltung nicht besonders relevant. Relevantere Herausforderungen ergeben sich eher aus der Perspektive des geistigen Eigentums des Unternehmens (möchte ich meine internen Daten an eine externe Cloud-API senden?) und beim Einsatz der Modelle in der Produktion. Die Bestandsverwaltung ist ein komplexer Bereich, und der Aufbau entsprechend hoch skalierbarer und zuverlässiger KI-Systeme, die mit anderen IT-Systemen interagieren, erfordert erhebliche technische Kompetenz.
• Unvorhersehbare Ereignisse: Generative KI-Modelle haben möglicherweise Schwierigkeiten, die Nachfrage bei unvorhergesehenen Ereignissen wie Naturkatastrophen, Wirtschaftskrisen oder Pandemien genau vorherzusagen. Diese Ereignisse können zu erheblichen Störungen und Verhaltensänderungen führen, die durch historische Daten nicht angemessen erfasst werden können. In künftigen Notfällen werden sich Menschen zwar wahrscheinlich auf KI stützen, um Entscheidungen zu treffen, aber letztlich müssen die wichtigen Entscheidungen immer noch von Menschen getroffen werden.