Das Team von pacemaker.ai arbeitet jeden Tag leidenschaftlich daran, Unternehmen mithilfe der KI-basierten Demand-Forecasting- und Product-Carbon-Intelligence-Lösungen in der Optimierung ihrer Lieferketten zu unterstützen – von Bedarfsprognosen bis hin zu datenbasierten Entscheidungen.
Das Team von pacemaker.ai arbeitet jeden Tag leidenschaftlich daran, Unternehmen mithilfe der KI-basierten Demand-Forecasting- und Product-Carbon-Intelligence-Lösungen in der Optimierung ihrer Lieferketten zu unterstützen – von Bedarfsprognosen bis hin zu datenbasierten Entscheidungen.
Das Team von pacemaker.ai arbeitet jeden Tag leidenschaftlich daran, Unternehmen mithilfe der KI-basierten Demand-Forecasting- und Product-Carbon-Intelligence-Lösungen in der Optimierung ihrer Lieferketten zu unterstützen – von Bedarfsprognosen bis hin zu datenbasierten Entscheidungen.
Komplexität ist dabei das zentrale Stichwort. Lieferketten sind durch externe Faktoren wie Kriege, Pandemien und Naturkatastrophen deutlich schwieriger vorhersehbar geworden. Übliche Planungsberechnungen, meist einfache Korrelationen auf Excel-Basis, stoßen schlicht an ihre Grenzen und können keine validen Ergebnisse und Prognosen mehr liefern. Hier kann künstliche Intelligenz ihre Stärken ausspielen.
Mithilfe der Machine Learning Technologie finden wir Mustern in der Vergangenheit, erweitern sie um relevante Einflussfaktoren und projizieren sie in die Zukunft. Die Kombination von internen Unternehmenskennzahlen und externen Daten wie dem Ölpreis, Wetterdaten und Wechselkursen, ermöglicht es uns, mit einer unglaublich hohen Genauigkeit verlässliche Prognosen aufzustellen. Anhand dieser Berechnungen erhalten unsere Kund:innen 20–30 % bessere Prognosen, mit der sie dann die Steuerung ihres Unternehmens ausrichten.
Aber was genau ist erforderlich, um eine Prognose darüber zu erstellen, wie viele Produkte in 18 Monaten verkauft werden? Weniger, als potenzielle Kund:innen oft vermuten , so Christian Jabs. Oft seien diese regelrecht überrascht über die minimalen Anforderungen, die künstliche Intelligenz zur Optimierung der Supply-Chain benötigt. „Es reicht bereits, eine kleine Anzahl von Datenreihen aus dem ERP-System des Kunden – sei es SAP oder sogar Excel – zu exportieren. Schon mit nur drei Spalten (Datum, Produktname und Produktmenge) kann unser Demand-Forecasting-Tool erste wertvolle Erkenntnisse liefern, die eine effizientere Planung der Lagerbestände ermöglichen.
Mit pacemaker.ai optimiert tk accelis Produktions- und Supply-Chain-Prozesse durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und datenbasierter Planung.
Neben effizientem Bestandsmanagement, spiele auch die Personalplanung eine entscheidende Rolle, wenn es um Kostenreduzierung geht. Durch zuverlässige Prognosen der KI-Technologie könne man Auftragsspitzen schon lange im Voraus planen und müsse Fachkräfte nicht erst kurzfristig und somit teurer als nötig ordern, erklärt der Experte. Die Vorteile von künstlicher Intelligenz liegen also auf der Hand. Dennoch zögern noch viele potenzielle Kund:innen aufgrund der bereits erwähnten, wenn auch unbegründeten Skepsis gegenüber dem Neuen. Change-Management sei hier der Schlüssel zum Erfolg und gehört zu den täglichen Aufgaben des gesamten Teams von pacemaker.ai.
Hinter der intelligenten Software steht mittlerweile ein Team aus über 60 Personen. Aktuell zählen zu den angebotenen KI-Technologien Demand Forecasting und Product Carbon Intelligence. „Mit Demand Forecasting liefern wir unseren Kund:innen präzise Absatz-Prognosen, durch die sie bessere Planzahlen generieren, unnötige Lagerbestände verringern und auf diese Weise signifikant Kosten einsparen können“, erklärt Christian Jabs, Geschäftsführer bei pacemaker.ai. „Product Carbon Intelligence bestimmt durch die Analyse komplexer Datensätze den individuellen CO₂-Fußabdruck eines Produkts. Auf dessen Basis kann dann eine fundierte Entscheidungsfindung zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien erfolgen.“ Und das mit Erfolg! pacemaker.ai ist weltweit im Einsatz und so ein fester Bestandteil der Digitalisierungs-Strategie von tk accelis geworden.
Jabs und sein Team können heute mithilfe künstlicher Intelligenz schon einiges zuverlässig voraussehen. Wie sich die Technologie jedoch in den kommenden Jahren entwickeln wird, hängt vor allem von äußeren Faktoren, wie Gesetzgebungen und Regulierungen ab. Jabs blickt optimistisch in die Zukunft: „Technologie war, ist und wird immer Deutschlands wichtigste Ressource sein.“ So seien auch die Herausforderungen der grünen Transformation der Industrie eng mit der Entwicklung innovativer Lösungen wie der Product Carbon Intelligence von pacemaker verknüpft.
Darum setzt sich das Team von pacemaker.ai auch ambitionierte Ziele. „Langfristig wollen wir globaler Marktführer für industrielle KI-Anwendungen werden. Die Basis dafür ist die Kombination von Spitzentechnologie und industrieller Erfahrung. Ich persönlich glaube fest daran und für mich sind wir schon jetzt auf dem richtigen Weg zu diesem Ziel.“
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