Kundenstory – Renfert GmbH

Wie Renfert komplexe Bedarfsplanung mit KI-Unterstützung vereinfacht. Wir zeigen den Weg, der als Gedanke eines Digitalisierers in einem Praxis-Webinar von AIM begann.

Auch Dentalspezialist Renfert arbeitet in einer Umgebung mit vielen Unbekannten. Manche Zahnarztpraxen horten Produkte, andere wechseln gleich die Anbieter aus Sorge, nicht beliefert zu werden. Akteure des engmaschigen Kunden- und Lieferantennetzwerks funktionieren auch nach der Pandemie nicht nach Plan.

Erfolgreiche Unternehmen akzeptieren das und passen Methoden sowie das eigene Handeln an. Im Fall von Renfert wurde Industrielle Künstliche Intelligenz von AIM erfolgreich in die Lager- und Bedarfsplanung implementiert. Erfahren Sie in unserer Kundenstory, wie Renfert dies gelang. Wir zeigen den Weg, der als Gedanke eines Digitalisierers in einem Praxis-Webinar von AIM begann.

Absatzprognose und Bedarfsplanung mit KI-gestütztem Assistenzsystem

Projektzusammenfassung:

Kunde: Renfert GmbH, Hersteller für Dentaltechnik und Laborprodukte und -services “made in Germany”

Anforderungen: Eine automatisierte Bedarfsplanung, um die Produktionsdisposition zu erleichtern und die Warenverfügbarkeit weiter zu verbessern. Ein KI-gestütztes Assistenzsystem für das Planungsteam bei einem großen Sortiment und unter dynamisch-komplexen Einflussfaktoren und Lieferkettenetzen.

Lösung: AIM unterstützt das Planungsteam mit einer automatisierten KI-Prognose-Lösung, deren Dashboard wesentliche Informationen, wie Bestellfrequenz, Bestelldaten u.a. bereitstellt und eine Vielzahl an Auswertungen für die Planung ermöglicht. Das Herz der Software sind die Darstellung von Zeitreihen, die IST und bestehende manuelle Planung sowie die KI-gestützte Prognose gegenüberstellt.

Ergebnis: Renfert kann automatisiert 365 Tage rollierend planen und Anpassungen jederzeit auf Basis von besseren Annahmen und Voraussagen vornehmen. Der Zeitaufwand hat sich für das Team im Vergleich zur manuellen Planung halbiert bei besserer Prognosequalität. Durch die AIM Smart Warehouses Lösung kann Renfert auch unterjährig spezielle Artikelgruppen, wie beispielsweise Neuheiten tracken und ggf. Anpassung der Produktion mit besserer Transparenz anstoßen.

• Smartes Tool für eine komplexe Aufgabe. Weniger Zeitaufwand für die Bedarfsplanung bei mehr Transparenz über das gesamte Sortiment
• Möglichkeit, spezielle Artikel und Segmente besser im Blick zu behalten. Einsichten auch für Kollegen z.B. bei Beschaffung, im Marketing und Vertrieb.
• Verbesserte Lieferperformance und eine geringere Kapital- und Lagerplatzbindung.
• Über- und Unterkapazitäten werden vermieden. Durch präzisere Auslastungs- und Beschäftigtenplanung der Produktionsabteilungen.
• KI-Kompetenz als Grundstein für Nächstes: Zukunftsoffene Technologie und Datenkompetenz ins Haus holen

Schnittmenge Innovationsgeist

AIM und Renfert arbeiten seit drei Jahren erfolgreich zusammen. Sie teilen von Anfang an eine gemeinsame Datenbegeisterung, große Expertise in Sachen IT und Lagerlogistik sowie einen ungebremsten Innovationsgeist.

Renfert ist ein inhabergeführtes, mittelständisches deutsches Unternehmen mit ca. 200 Mitarbeitern in der Dentaltechnik mit Hauptsitz in der Bodenseeregion. Seit 1925 entwickelt Renfert intelligente Lösungen und zuverlässigen Service für Technik und Produkte, mit denen Zahntechniker und Zahnärzte weltweit ihre Leidenschaft für Details in die Tat umsetzen. In Deutschland gefertigt, liefert das Unternehmen über den qualifizierten Fachhandel in mehr als 120 Länder.

Manuelle Planung von mehr als 5000 Artikeln

Renfert hat über 5.000 aktive Artikel im Sortiment, von Kleinstartikeln wie Pins oder Wachsteilchen bis zu High-Tech Visualisierungssystemen, wie ein 3D-Videomikroskop.

Sebastian Herz ist verantwortlich für die Digitalisierung bei Renfert. Als Mitglied der Geschäftsleitung führt er den Bereich Supply Chain sowie die IT-Abteilung in Personalunion. In vorigen Führungspositionen bei Renfert baute Herz im Bereich Arbeitsvorbereitung/ Disposition sowie ERP tiefes Prozesswissen auf. Mit Übernahme der ERP-Verantwortung bereitete er die ERP-Cloudmigration frühzeitig vor, die in 2023 umgesetzt wird.

Das Planungsteam bei Renfert plant für das aktuelle und kommende Kalenderjahr als Basis für Produktion und Warenverfügbarkeit im Zentrallager. Oft wurden dafür einfache Rechenmodelle in Excel zugrunde gelegt, Absatzprognosen fußten auf in der Vergangenheit verkaufte Einheiten und einer Prise “Bauchgefühl” gelernter Muster der Planer. Eine unterjährige Anpassung war immer wieder notwendig. Insgesamt verschlang der manuelle Prozess zunehmend Zeit und lieferte kaum Möglichkeiten, Prognosen zu überprüfen und getroffene Annahmen gezielt zu validieren. Zudem konnte Renfert den knapp vierzigstündigen Prozess nicht beliebig oft im Jahr wiederholen, um z.B. spezielle Artikelgruppen oder Sonderartikel genauer vorherzusagen.

Verschärfung der Komplexität

Mit der Pandemie, Lockdowns in globalen Zuliefermärkten und stark schwankenden Lagerbeständen und Bestellverhalten kam im Jahr 2020 eine neue dynamische Komplexität auf die Bedarfsplaner zu.

Sebastian Herz fragte sich zunehmend: soll ich Statistiker einstellen, um der wachsenden Komplexität und des steigenden manuellen Aufwands Herr zu werden? Und sehe ich trotz fortschrittlicher Planung in Excel wirklich alle Muster um die Planung noch genauer hinzubekommen? Wie könnte Renfert hier Prozesse verbessern und andere Technologien einsetzen, damit die wirklich benötigten Artikel in der tatsächlich benötigten Menge im Lager liegen? KI war da schon ein Hintergedanke des umtriebigen Managers.

„Ich fragte mich: die Planung sieht gut aus. Aber ist sie auch wirklich gut? Sind Muster unerkannt geblieben? Und vor allem: werden die Prognosen auch von der Realität ausreichend überprüft?“ Sebastian Herz, Mitglied der Geschäftsleitung, Renfert GmbH

AIM lernte er bei einem KI-Praxiswebinar kennen. Ein erster Data-Check-Workshop bei Renfert führte dazu, dass das Kernteam Datengrundlage und Potentiale schnell erkannten. Und als Nebeneffekt beteiligte Mitarbeiter eine Produktvision teilten. Neben der Kenntnis über Lieferketten und Lagerlogistik konnten die KI-Experten von AIM auch besonders mit dem gezielten Blick auf realistische Möglichkeiten, Mehrwerte und auch Grenzen des Use Cases punkten.

„Uns gefiel, dass AIM eben nicht Buzzwording betrieb und wir mit Hinterherlaufen und Hineininterpretieren abstrakter Möglichkeiten unsere Zeit verlieren. Sondern dass die Hannoveraner unseren speziellen Anwendungsfall in den Fokus nahmen und unseren Nutzen: Erleichterungen, die das tägliche Doing verbessern und die Ergebnisse von Renferts Planung verbessern.“

Wenn schneller auf präziser trifft: Absatzprognose mit KI

Der KI-Baustein Absatzprognose im Browser des Teams liefert als Artikelliste umfassende Metainformationen und Kennziffern wie Jahresmengen und Bestellfrequenzen. Filter erlauben es den Planern sehr schnell, spezifische Artikelgruppen zu kombinieren und in den Fokus der Planung zu stellen: Wie laufen die neuen Artikel? Was machen Ersatzteile generell? Wann wurde der einstige Labor-“Renner” zuletzt bestellt? Klassiker wie die ABC-Analyse sind für die Planer ebenso schnell möglich, wie weitere Fragestellungen z.B. wie stark Artikel schwanken und wie gut diese sich daher prognostizieren lassen. Renferts Planer können Filter speichern und flexibel auf Artikelebene rollierend planen.

Abbildung (c) AIM 2023: Übersichtliche Artikellisten mit aussagekräftigen Kennzahlen bieten die Grundlage für das Planungsteam. Auch unterjährig.

Noch weiter geht das Tool im Segment Zeitreihen, wo KI-Modelle IST gegen Prognosen laufen lassen. Für die Nachvollziehbarkeit bietet die Lösung auch an, die manuelle Planung bzw. menschliche Annahmen gegen IST und KI laufen zu lassen. Somit sehen die Mitarbeiter auf einen Blick, wo Bauchgefühl nicht ausreichte, oder nicht genau genug lag. Die KI-gestützten Prognosen lagen dabei beinahe in jedem Fall besser.

Abbildung (c) AIM 2023 KI in Aktion: Im Bereich Zeitreihen sieht der Nutzer Prognose vs. Ist auf jeder Granularitätsstufe

Auch weitergehende Auswertungen erlaubt die KI-Lösung. Zur Auswertung des Gesamtsortiments oder Artikelcluster kann der Anwender Metriken und Dynamiken darstellen und damit z.B. schnell Schwankungen der Jahresmenge gegen Prognosefehler laufen lassen. Oft treten in der Auseinandersetzung mit den Analysen weitere Fragestellungen auf, die die Data Scientists im engen Austausch rasch nachlegen können, wenn Renfert dies benötigt. Dies führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Prognosen und Plausibilität und damit Vertrauen in die KI.

Ergebnis: Wechsel von manueller zu KI-gestützter Planung sorgt für mehr Effizienz und Transparenz der Absatzprognose und Bedarfsplanung

Renfert kann durch die Zusammenarbeit mit AIM in Zukunft automatisiert 365 Tage rollierend planen und Anpassungen jederzeit auf Basis von besseren Annahmen und Voraussagen vornehmen.

Der Zeitaufwand hat sich im Vergleich zur manuellen Planung halbiert bei besserer Prognosequalität. Durch die verbesserte Planungsunterstützung der AIM Smart Warehouses Lösung kann Renfert auch unterjährig spezielle Artikelgruppen, wie Neuheiten tracken und ggf. Anpassung der Produktion anstoßen.

Die KI-gestützte Lösung hilft dem Planungsteam mit präziseren Prognosen Bedarfsanforderungen anzustoßen, die die wirklich benötigten Artikel in der tatsächlich erforderlichen Menge auf Lager haben. Renfert verspricht sich davon eine verbesserte Lieferperformance und eine geringere Kapital- und Lagerplatzbindung. Dazu führt der verbesserte Vorausblick zu einer präziseren Auslastungs- und Beschäftigtenplanung der Produktionsabteilungen des Dentalspezialisten. Somit werden Über- und Unterkapazitäten vermieden. Schlussendlich profitiert auch die Komponentenbeschaffung durch die reduzierte Lagerhaltung, da die Bedarfsorientierung auch in der Beschaffung optimiert wird.

Mit der belastbaren Analyse und Prognose, die KI dem Dentalhersteller bietet, hört die Reise dabei nicht in der Logistik auf: Marketing und Vertrieb und andere Geschäftsbereiche werden ähnlich von der KI-Kompetenz im Haus profitieren, davon ist Herz überzeugt.

Fazit: Bessere Prognosen, weniger Zeitaufwand und optimierte Geschäftsprozesse

Industrielle KI ermöglicht Ihnen für die Produktions- und Lagerplanung bessere Prognosen wichtiger Steuergrößen mit weniger Aufwand. Automatisierte Planungs- und Dispositionsprozesse halten Ihnen und ihren Mitarbeitern den Rücken frei. KI-Lösungen berücksichtigen dabei komplexe Einflüsse, deren Dynamik Menschen nicht mehr vollständig erfassen können.

Beginnen Sie jetzt mit der Planung Ihres KI-Erfolgs. Setzen Sie auf die beschleunigte Innovation praxisbewährter KI-Bausteine Projekt-Vorgehen von AIM.

Tipps der KI-Experten von AIM aus dem Projekt

• KI-Webinare nutzen: Vorgehen und bewährte Anwendungsfälle kennenlernen
• Workshops: Data-Quick-Checks. Datenvorbereitung und Datenaktivierung. Geteilte Vision für alle Beteiligten sicherstellen.
• Zügiges Vorgehen im Blick durch agiles Vorgehen: Über Etappenziele zu Produktiv-Pilot. Prognose parallel zu manueller Planung laufen lassen. Darauf setzen, dass Beteiligte KI vs. ihrer Planung laufen lassen können. Explainable KI führt zu Akzeptanz und Anpassungen an das Modell.
• Datenmodelle auf Autopilot setzen: Die Modelle werden von AIM automatisch regelmäßig neu trainiert (ohne das da jemand händisch eingreifen müsste) -> Dadurch wird auch sichergestellt, dass im Laufe der Zeit auch die jüngsten Informationen mit ins Modell einfließen können
• Hands-on: Gleichzeitig auf maßgebliche externe Effekte reagieren: z.B. aufgrund einer Pandemie oder Sanktionen, die Absatzmärkte betreffen. Hier werden Einzelfälle mit großem Einfluss auf das Prognosemodell gemeinsam mit dem Kunden diskutiert und ggf. manuell die Datengrundlage angepasst.

Was sind die Learnings aus Sicht von Sebastian Herz?

“Ich würde mir aus jetziger Sicht gerade am Anfang mehr Zeit für das KI-Vorhaben nehmen, trotz des Tagesgeschäfts. Ein erfahrener Partner wie AIM unterstützt Sie dabei, Produktvision und Datenmodelle im Unternehmen zu verstehen.
Das Projekt nebenbei zu führen und damit erst später Etappenziele zu erreichen, weckte auch hier und da Begehrlichkeiten, die man zusätzlich managen muss.”

Ihr Ansprechpartner bei AIM: Nils Funke

Als Product Owner im Bereich KI & Machine Learning verantwortet Nils Funke bei AIM die Anwendung und Übertragung innovativer Machine Learning Modelle und Verfahren aus der Forschung in die industrielle Praxis.

AIM – Agile IT Management GmbH
E-Mail: nfunke@agile-im.de
Telefon: 017678456811

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