Forschung: Weniger Abfall – weniger Transport- und Lagerkosten

Forschungsprojekt beschäftigt sich mit Absatzprognosen im Lebensmittelhandel.
Auch externe Faktoren, wie etwa der Wochentag, spielen bei Absatzprognosen im Lebensmittelhandel eine Rolle. (Foto: Fotolia/ehaurylik)
Auch externe Faktoren, wie etwa der Wochentag, spielen bei Absatzprognosen im Lebensmittelhandel eine Rolle. (Foto: Fotolia/ehaurylik)

Der Aachener Softwareanbieter Inform GmbH hat zusammen mit der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) und dem Schweizer Unternehmen Prognosix AG ein Forschungsprojekt, das sich mit Absatzprognosen im Lebensmittelhandel beschäftigt, präsentiert. Das Ziel sei es, unter Einsatz von mathematischen Algorithmen Planungsprozesse zu optimieren und somit Lebensmittelabfälle zu reduzieren, die Verfügbarkeit der Produkte zu verbessern, Produktionsprozesse planbarer zu machen sowie Transport- und Lagerkosten zu minimieren.

Erste Projektphase abgeschlossen

„Wir haben soeben eine erste Projektphase hinter uns, in der bestehende Datensätze, die uns Schweizer Lebensmittelhändler und -hersteller zur Verfügung gestellt haben, aufbereitet wurden“, sagt Dr. Peter Kauf, Geschäftsführer der Prognosix AG. Auf Basis dieser Daten seien bereits einige vielversprechende Algorithmen entwickelt worden, die sehr gute Ergebnisse für Absatzprognosen von Artikeln im Früchte- und Gemüse-Sortiment liefern würden.

Großes Potenzial

Als eine Grundlage zur Optimierung der Algorithmen dient die Bestandsoptimierungssoftware „add*ONE“ von Inform. Dabei handelt es sich um ein Add-on-System, das laut Anbieter vorhandene ERP- und Warenwirtschaftssysteme um präzise Prognosen, kostenoptimierte Bestellvorschläge sowie ein effektives Controlling ergänzt. Dr. Ulrich Dorndorf, Leiter Zentrale Entwicklung bei Inform, sieht „großes Potenzial darin, Absatzprognosen insbesondere für die Lebensmittelindustrie zu optimieren“

Wetterlage, Wochentag, Kaufverhalten

Denn Absatzprognosen haben insbesondere für die Lebensmittelbranche einen hohen Stellenwert. Das Besondere bei der Planung von Lebensmitteln ist, dass große Datenmengen (wie Promotionen von bestimmten Artikeln) sowie externe Faktoren berücksichtigt werden müssen. Letztere beziehen sich beispielsweise auf die Wetterlage, den Wochentag oder etwa das Kaufverhalten, wenn beispielsweise Feiertage folgen und tendenziell eher mehr eingekauft wird.

Daten aus erster Hand

Das Projektteam arbeitet mit Datengrundlagen, die von Schweizer Nahrungsmittelhändlern und -produzenten zur Verfügung gestellt wurden. So werden beispielsweise bestehende Datensätze aus 2014 herangezogen und in das Entwicklungssystem integriert. Da erste Absatzzahlen aus 2015 für die untersuchten Artikel bereits vorliegen, ist ein direkter Vergleich möglich. So lässt sich erkennen, welchen Mehrwert die neu entwickelten Algorithmen für die Absatzplanung bringen können.

Softwareprototyp in Arbeit

Das Team arbeitet zurzeit an der Entwicklung eines Softwareprototypen auf Basis der neuen Algorithmen. Dieser soll im August 2015 umfassend evaluiert werden, um die Algorithmen geschäfts- und artikelspezifisch weiter zu optimieren. „Unser Ziel ist es, eine Software zu entwickeln, die vielfältig einsetzbar ist und in jedes beliebige Warenwirtschaftssystem integriert werden kann“, sagt Kauf.