KI-Bestellvorhersage: Nachbestellungen datenbasiert erkennen
Öffentliche Einrichtungen mit physischen Lagerbeständen, von kommunalen Bauhöfen über Krankenhäuser bis zu Netzbetreibern, stehen vor demselben Dilemma: Wird zu spät nachbestellt, drohen Versorgungsengpässe bei kritischem Material. Wird zu früh oder zu viel bestellt, binden überdimensionierte Lagerbestände Haushaltsmittel und Lagerfläche. Bisherige Bestellprozesse basieren meist auf starren Meldebeständen oder Erfahrungswerten einzelner Mitarbeitender.
Unsere Lösung ist eine KI-gestützte Bestellvorhersage, die auf Basis historischer Lagerbestands- und Verbrauchsdaten automatisch erkennt, wann und in welchem Umfang eine Nachbestellung notwendig ist. Ein XGBoost-basiertes Prognosemodell lernt aus Bestandsverläufen, Verkaufs-/Verbrauchsmustern und saisonalen Effekten und leitet daraus artikelspezifische Bedarfsprognosen ab.
Die Ergebnisse werden über ein Dashboard visualisiert und zusätzlich über eine KI-gestützte, dialogfähige Schnittstelle zugänglich gemacht: Anwender:innen können in natürlicher Sprache Fragen zu Lagerbeständen, Verbrauchstrends und empfohlenen Nachbestellungen stellen, statt sich durch Tabellen oder starre Reports zu arbeiten. Die zugrunde liegende Systemarchitektur ist datenquellen-agnostisch aufgebaut (austauschbare Datenanbindung u. a. an ERP-/Lagerverwaltungssysteme) und lässt sich so an unterschiedliche Behörden- und Betriebsstrukturen anpassen.
Der Nutzen der Lösung zeigt sich konkret in den Einrichtungen, die täglich mit Lagerbeständen und Nachbestellentscheidungen arbeiten:
Krankenhäuser und Gesundheitsämter: Verbrauchsmaterial (Verbandsstoffe, Schutzausrüstung), Medikamente und Impfstoffe mit Verfallsdaten müssen weder knapp noch im Überschuss vorgehalten werden. Die KI-Prognose reduziert das Risiko von Versorgungsengpässen bei kritischem Material und verhindert gleichzeitig Verfall durch Überbestand. Dies stellt einen direkten Beitrag zur Patientensicherheit und zur Kostenkontrolle in der Klinikverwaltung dar.
Kommunale Bauhöfe und Stadtreinigung: Saisonal stark schwankender Bedarf – etwa Streusalz im Winterdienst oder Ersatzteile für Fahrzeuge und Maschinen – lässt sich datenbasiert statt anhand grober Erfahrungswerte planen. Entscheider in der Kommunalverwaltung gewinnen damit Planungssicherheit für saisonale Beschaffung und vermeiden kurzfristige Notbeschaffungen zu überhöhten Preisen.
Netzbetreiber und Stadtwerke: Für Ersatzteile wie Trafos, Kabel oder Zählertechnik gelten teils lange Lieferzeiten. Eine frühzeitige, datenbasierte Nachbestellprognose ist hier versorgungsrelevant, da Engpässe in der Netzinfrastruktur Auswirkungen auf die Stromversorgung haben können.
Katastrophenschutz, THW und Feuerwehr: Einsatzmaterial, das selten verbraucht, im Ernstfall aber sofort verfügbar sein muss, lässt sich systematisch überwachen. Dadurch können Verantwortliche frühzeitig erkennen, wann Reservebestände aufgefüllt werden müssen.
Schulen, Kitas und deren Sachkostenträger: Verbrauchsmaterial, Lehrmittel und Hygieneartikel folgen weitgehend planbaren Verbrauchsmustern. Verwaltungsverantwortliche profitieren von automatisierten Bestellvorschlägen, die manuelle Bestandskontrollen an vielen dezentralen Standorten überflüssig machen.
Zentrale Beschaffungsstellen (z. B. Landesbeschaffungsämter, Kaufhaus des Bundes): Für die Planung von Rahmenverträgen und Abrufmengen über viele nachgeordnete Behörden hinweg liefert die Prognose eine belastbare, aggregierte Datengrundlage statt Einzelschätzungen der jeweiligen Bedarfsträger.
Übergreifend gilt für alle genannten Bereiche:
Haushaltsdisziplin: Bedarfsgerechte statt pauschale Bestellmengen vermeiden gebundenes Kapital und den Effekt des "Dezemberfiebers" am Haushaltsjahresende.
Entlastung des Personals: Die dialogbasierte Abfrage in natürlicher Sprache senkt die Einstiegshürde für Mitarbeitende in Beschaffung und Lagerverwaltung erheblich.
Nachhaltigkeit: Weniger Fehlbestellungen und Verderb passen zu den Nachhaltigkeitszielen der öffentlichen Verwaltung.
Übertragbarkeit: Durch die austauschbare Datenanbindung ist die Lösung nicht an ein bestimmtes ERP-System gebunden und lässt sich an unterschiedliche Behörden- und Betriebsstrukturen anpassen.
