Analytische Modelle im Bestandsmanagement dienen dazu, operative Steuerungsparameter entlang der gesamten Supply Chain datenbasiert, statt erfahrungsbasiert zu definieren. Die Modelle berechnen z.B. optimale Bestellmengen, Losgrößen für die Produktion sowie Sicherheitsbestände, die exakt auf das gewünschte Service-Niveau und die Nachfragevolatilität abgestimmt sind.

Darüber hinaus ermöglichen Projektionen und die Simulation verschiedener Nachschubstrategien einen Blick in die Zukunft. Bei strukturellen Planungen (wie etwa dem Neubau eines Logistikzentrums) bilden diese Berechnungen unter Einbeziehung von Wachstumserwartungen die mathematische Grundlage für die Dimensionierung künftiger Lagerplätze und Bereitstellflächen für die Fertigung.

Die Bewegungsanalyse differenziert zwischen Micro-Bewegungen (Materialfluss innerhalb eines Produktions- oder Logistikstandortes, oft mit Fokus auf Peak-Zeiten) und Makro-Bewegungen (Routen zu Kunden, globale Produktionsversorgung, Materialbeschaffung).

Durch die Auswertung von Saisonverläufen, Transportkosten und Hauptmaterialflussbewegungen werden komplexe physische Prozesse digital messbar. Diese Bewegungsdaten eignen sich hervorragend als Basis für Prognosen, um künftige Absatzmengen, Wareneingänge oder die zu erwartende Arbeitslast in Lager und Fertigung statistisch abzusichern und Ressourcen effizient zu planen.

Stammdaten gelten in der betrieblichen Logistik- und Produktionspraxis oft als vernachlässigter Bereich, bei dem nur rudimentäre Pflichtfelder im ERP-System gepflegt werden. In der analytischen Praxis sind sie jedoch die Basis jeder belastbaren Berechnung. Artikel und Bauteile müssen nach Gängigkeit, Wertigkeit, Regelmäßigkeit oder ihrem Status im Lebenszyklus segmentiert werden.

Fehlende Datenpunkte in Planungsprojekten lassen z.B. sich durch KI-basierte Schätzfunktionen ergänzen, die von bekannten Attributen auf unbekannte Werte schließen. Ein aggregierter Pflegezustands-Indikator macht die Qualität der Stammdaten quantitativ messbar und zeigt, an welchen Stellen Pflegeaufwand für einen reibungslosen Betrieb tatsächlich notwendig ist.       

Dieser Bereich verbindet Erkenntnisse der Bestands- und Bewegungsdatenanalyse. Das Ziel ist es, systemische Engpässe in Intralogistik-Peaksituationen oder unwirtschaftlich positionierte Lagerartikel zu identifizieren.

Die Methodik stützt sich hier stark auf Szenarioanalysen: Wie verändern sich Materialströme, wenn Artikel verdichtet, in anderen Behältern gelagert oder Handlingsschritte weggelassen werden? Mit Hilfe von Simulationsmodellen lassen sich Infrastruktur, Personal und Ablauflogiken kombiniert untersuchen. Gerade in der Kommissionierung (z.B. durch Reallokation) oder bei Produktions- und Montageprozessen lassen sich Auswirkungen auf Wege- und Durchlaufzeiten mathematisch belegen, bevor reale Veränderungen am Hallenlayout erfolgen.

Im Rahmen einer SC-Analyse werden Fragestellungen betrachtet, die über den isolierten Logistik- oder Produktionsstandort hinausgehen. Zentrale Themen sind komplexe Liefer- und Nachschubbeziehungen, Resilienzbetrachtungen gegenüber globalen Störungen und strategische Standortbestimmungen im Netzwerk.

Oft werden strategische "Was-wäre-wenn"-Fragen datenbasiert für das Management aufbereitet: Wie wirken sich zusätzliche Hubs oder Zusammenlegungen auf Netzwerkbestände und Servicegrade aus? Welche logistischen Konsequenzen haben strukturelle Veränderungen im Sortiment? Ist eine physische Trennung oder Zusammenlegung von Produktion und Logistik im Netzwerk sinnvoll? Eine fundierte mathematische Analyse bewertet diese Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen. Optimierungsmaßnahmen können untersucht und abgeleitet werden

Data Mining – gehen über das klassische deskriptive BI-Reporting hinaus. Klassische statistische Verfahren dienen oft als Erstdiagnose: Mittels Mustererkennung werden Saisonalitäten sichtbar, Clustering gruppiert Kundenstrukturen, und Prognosemodelle leiten Arbeitsbelastungen oder künftige Absätze ab.

Für komplexere Anforderungen bietet die KI-Toolbox spezifische Ansätze: So lässt sich beispielsweise zum Zeitpunkt einer Bestellung im E-Commerce die Retourenwahrscheinlichkeit ermitteln, um Optimierungsparameter vorausschauend anzupassen. Der Vorteil von KI-basierten Modellen liegt oft in der hohen Qualität der Ergebnisse und manchmal einer deutlich gesteigerten Berechnungsgeschwindigkeit.

Analytische Verfahren stoßen an Grenzen, wenn statt eines plausiblen Wertes das mathematische Optimum gefordert ist. In diesen Fällen werden Optimierungsalgorithmen oder spezialisierte Tools für Netzwerk- und Standortplanung eingesetzt.

Simulationsmodelle bilden Logistikzentren, Produktionen oder mehrstufige Supply Chains virtuell ab. In dieser Umgebung wird das Systemverhalten auf Veränderungen (wie schwankende Auftragslasten oder Kapazitätsausfälle) getestet. Während Analytik auf Verdichtung und Vereinfachung zielt, erlaubt die Simulation das detaillierte Austesten von "Was-wäre-wenn"-Szenarien in hoher Auflösung. Dies schafft ein belastbares Verständnis für die reale Systemdynamik.

Moderne Prozesse im Supply Chain Management – von Dispositionsprozessen bis zur Auftragseinlastung in Logistikanlagen – erfordern zunehmend Entscheidungen, die auf Datenmustern und Regeln basieren. Algorithmen verarbeiten dabei komplexe Datenstrukturen Bewegungsdaten, Bestände, Zeitreihen, Stammdaten usw. und verbinden sie zu belastbaren Entscheidungsparametern. Sie können auch Entscheidungen selbst fällen oder als „Man-in-the-Loop“-System Entscheidungen qualifiziert vorbereiten.

Eine transparente Ist‑Analyse macht sichtbar, wie sehr manuelle, langsame oder fehleranfällige Entscheidungen die Leistungsfähigkeit von Prozessen begrenzen. Sie zeigt eindrücklich, welche Potenziale ungenutzt bleiben, solange Entscheidungslogiken nicht automatisiert unterstützt werden.

Zeitreihen und Zustandsmessungen dienen als Benchmark für Verbesserungen. Einer erfolgreichen Umsetzung von Analyseergebnissen stehen jedoch oft wirtschaftliche Risiken, technische Restriktionen oder kulturelle Vorbehalte im Weg. Digitale Zwillinge in Form von Simulationsmodellen lösen dieses Problem: Sie fungieren als Sandbox, in der neue Algorithmen und Systemverhalten ohne reales Risiko getestet werden können. So lassen sich Wirkzusammenhänge nachweisen und der Nutzen vorgeschlagener Lösungen datenbasiert beweisen.

Bei der Modellierung datengetriebener Anwendungsfälle steht die methodische Flexibilität und Systemstabilität im Vordergrund. Der analytische Kern basiert auf Python, während für den Aufbau komplexer Simulationsmodelle und digitaler Zwillinge „State of the art“ Simulationssoftware eingesetzt wird. Im Anschluss werden die Visualisierungen für das Management kundenindividuell und zielgruppengerecht aufbereitet.

Auch mit gängigen Analyseplattformen (z.B. AWS, MS Azure, SAP) arbeiten wir aktiv.