KIPPOS Food – Absatzprognose für die Lebensmittelindustrie
In der Lebensmittelbranche ist eine präzise Absatzprognose entscheidend: Die Produktion benötigt Wochen bis Monate Vorlaufzeit – etwa bei Anbau und Ernte von Kartoffeln oder Pilzen –, während die Haltbarkeit der Produkte oft stark begrenzt ist. Jede Fehlplanung endet entweder in Überproduktion und Verderb oder in Fehlbeständen und entgangenem Umsatz.
KIPPOS Food ist der vorkonfektionierte Branchen-Layer von KIPPOS für Produzenten frischer Lebensmittel und bereits bei einem Pilotkunden aus der Lebensmittelindustrie im Einsatz.
Was eine gute Prognose berücksichtigen muss
Die Nachfrage nach frischen Lebensmitteln wird von sehr unterschiedlichen Einflüssen bestimmt. KIPPOS Food bildet diese systematisch ab – ergänzt um die Branchenspezifika Anbau-, Ernte- und Reifezyklen, kurze Haltbarkeit sowie Wetter, Saison und Aktionen.
Wiederkehrende Nachfragemuster
Schwankungen durch Wochentage, Feiertage und Jahreszeiten.
Interne Geschäftsentscheidungen
Werbeaktionen inklusive Kannibalisierungs- und Halo-Effekten, Preisänderungen und Sortimentsanpassungen.
Externe Faktoren
Wetter, lokale Events und Kundenfrequenz – Einflüsse, die nicht selbst steuerbar sind.
Unbekannte Faktoren
Nachfrageänderungen ohne erfassten Auslöser – hier ist das Erfahrungswissen Ihrer Planer gefragt.
Systematik der Einflussfaktoren nach Småros & Kaleva, „The Complete Guide to Machine Learning in Retail Demand Forecasting“.
Unser Lösungsansatz
Für eine exakte Prognose kombiniert KIPPOS Food bewährte statistische Verfahren mit moderner KI-gestützter Analyse. Historische Lieferdaten werden mit aktuellen Zusatzfaktoren verknüpft. Dabei werden verschiedene Strategien genutzt:
- Konjunkturfaktor-Heuristik
- Multifaktor-Heuristik inklusive Faktor-Optimierung
- Statistische Modelle, z. B. Meta Prophet
- KI-basiertes Forecasting, z. B. GBM, LSTM, xLSTM
Aus den Faktoren der Vorwochen berechnet KIPPOS Vorschlagswerte. Ihre Planungsexperten können die Faktoren jederzeit anpassen.
So arbeitet Ihr Planungsteam mit KIPPOS Food
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Basisplanung
KIPPOS erstellt den Prognosevorschlag je Artikel und Bedarfsperiode.
- 2
Prüfung
Planer übernehmen den Vorschlag oder passen Sonderfälle an.
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Freigabe
Der freigegebene Stand wird mit Wissenszeitpunkt historisiert.
- 4
Lernen
Der Plan-/Ist-Abgleich verbessert das Modell kontinuierlich.
Ihr Nutzen entlang vier Werttreibern
Kostenreduktion
Weniger Verderb und Überproduktion: Die präzise Abstimmung von Ernte, Produktion und Nachfrage vermeidet teure Fehlplanung und Spätentsorgung.
Umsatzsicherung
Höhere Warenverfügbarkeit: Bessere Steuerung über alle Standorte sichert die Lieferfähigkeit – ohne unnötige Sicherheitsbestände.
Effizienzgewinn
Automatisierte, lernende Planung: Das Modell verbessert sich mit jedem Experten-Feedback und entlastet Ihr Planungsteam.
Risikoresilienz
Human-in-the-Loop als Sicherheitsnetz: Fachexperten korrigieren Sonderfälle und vermeiden Fehleinschätzungen bei unvorhergesehenen Schocks.
Quelle: McKinsey & Company, „AI-driven operations forecasting in data-light environments“, 2022 – branchenübergreifender Erfahrungswert, keine KIPPOS-spezifische Messung.
Aus der Praxis: Pilotkunde Lebensmittelindustrie
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Ausgangslage
Manuelle Absatzplanung mit kurzen Vorlaufzeiten, hohem Verderbsrisiko und starker Wetter- und Saisonabhängigkeit.
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KIPPOS im Einsatz
Statistische und Deep-Learning-Modelle liefern die Basisplanung; Planungsexperten prüfen und passen Sonderfälle an.
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Erste Wirkung
Spürbar präzisere Kurzfrist-Prognosen und ein kontinuierlich lernendes Modell – die Basis für einen belastbaren Business Case.
Konkrete Kennzahlen des Pilotprojekts sind kundenvertraulich.
Mehr zur Plattform: KIPPOS · Weitere Branchenlösung: KIPPOS Insurance
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