Woher weiß ein Bäcker, wie viele Brezeln er heute verkaufen wird? Wie viele Bauernbrote, Erdbeerschnitten und belegte Brötchen? Aus Erfahrung, sicher. Besser als Erfahrung ist jedoch: künstliche Intelligenz. Da ist man sich bei der Bäckereikette Höflinger-Müller sicher. Seit dem Einsatz der KI Charly wissen die Mitarbeiter in den Filialen genau, wie viele Backwaren sie in der nächsten Stunde anbieten müssen. Wo es früher Diskussionen gab, welche Mengen die richtigen seien, herrscht jetzt Einigkeit: Charly weiß es besser.
„So richtig greifbar ist KI für viele noch nicht“, sagt Marek Schula, kaufmännischer Leiter der Bäckerei, die 150 Filialen in München und Umgebung betreibt. Schula vergleicht täglich Charlys Prognosen mit dem tatsächlichen Umsatz. Er sagt: „Wir Bäcker sind ja eigentlich Old Economy.“ Aber: „Bei uns ist super einfach und anschaulich zu sehen, wie KI gewinnbringend eingesetzt werden kann.“
Tatsächlich zeigt sich an der bayerischen Bäckereikette, wie der Mittelstand vom Einsatz künstlicher Intelligenz mit profitieren kann: Dank der KI-Verkaufsprognosen sind die Waren der Bäckerei frischer und besser verfügbar, es gibt weniger Retouren, und das Personal wurde entlastet.
KI-Prognose: Mehr Planbarkeit, weniger Retouren
Früher hätten sie oft Probleme gehabt, die richtige Menge an Backwaren zu produzieren, sagt Schula. Wer zu wenig backt, verkauft weniger. Wer zu viel backt, vergeudet Ressourcen. Um es besser zu machen, suchte sich der Betrieb Hilfe und stieß auf das Start-up Delicious Data. Die Gründer Valentin Belser und Jakob Breuninger sind auf ihre Geschäftsidee 2017 in der Stuttgarter Uni-Mensa gekommen: Die Nachfrage müsse sich besser prognostizieren lassen, glaubten sie – und entwickelten eine künstliche Intelligenz, die auf Basis historischer Verkaufsdaten und externer Daten wie Wetter und Feiertage die zukünftige Nachfrage prognostiziert.
Franz Höflinger, Geschäftsführer von Höflinger-Müller, war angetan, aber gab sich mit einer täglichen Absatzprognose noch nicht zufrieden: Ob das denn nicht auch stündlich ginge? Es ging. Seit 2022 ist jede Filiale mit einem Tablet für die „intelligente Tagesplanung“ ausgestattet. Eine App darauf gibt den Mitarbeitern alle ein bis zwei Stunden vor, welche Teigrohlinge sie aufbacken sollen: Vorgaben: acht Butterbrezeln, sechs Kartoffelbrote – zum Beispiel.
Die Vorhersagen der KI Charly basieren auf Deep Learning, einer Form von KI und maschinellem Lernen, die mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze menschliches Lernverhalten nachahmt. Dadurch kann die KI ihre Vorhersagen mittels großer Datenmengen selbstständig anpassen und verbessern. Sie sorgt so dafür, dass weniger über den Bedarf hinaus produziert wird. Ziel ist es, die Produktionsmengen genau zu steuern, sodass ein Kunde am Abend noch etwas Auswahl hat, aber dennoch möglichst wenig übrigbleibt.
Höflinger-Müller: Absatz schwankt mit dem Wetter
Anfangs habe es unter den Mitarbeitern Bedenken gegeben, ob das funktionieren könne. Doch nach der Einführung seien die Mitarbeiter dankbar gewesen, dass ihnen die Verantwortung für die Mengenkalkulation abgenommen wurde, berichtet Schula. Er glaubt, dass die KI-Anwendung auch das Geschäft anderer handwerklicher Betriebe effizienter machen kann, das von Metzgern zum Beispiel. Eine Voraussetzung ist aber ein einheitliches Kassensystem, das mit dem Internet verbunden ist. Dieses hat Höflinger-Müller bereits 2016 eingeführt, sodass die KI auf Verkaufsdaten mehrerer Jahre zurückgreifen konnte. Die Daten pro Stunde und Wochentag werden laufend mit externen Daten wie Wetter, Ferien und Feiertagen angereichert.
Denn je nach Wetter schwankt der Appetit der Kunden und Kundinnen: „Bei schönem Wetter kaufen die Leute mehr Butterbrezeln und Erdbeerschnitten und setzen sich gemütlich nach draußen“, sagt Schula. „Bei Außentemperaturen über 30 Grad geht der Verkauf bei uns massiv zurück, weil bei dieser enormen Hitze niemand Hunger hat. Die optimale Temperatur für unseren Verkauf liegt zwischen 20 und 30 Grad.“ Es ist also kompliziert – manchmal zu kompliziert für den Menschen.
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