Predictive Shelf Management – Out-of-Stock verhindern mit KI

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Predictive Shelf Management hat sich als effektiver Ansatz erwiesen, um Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden und gleichzeitig die Warenverfügbarkeit in Echtzeit zu optimieren. friendlyway erklärt, wie KI-Regalkontrolle funktioniert und welche Vorteile sie Händlern bietet.

Was ist Predictive Shelf Management?

Im Zuge der digitalen Transformation des Einzelhandels rücken datengetriebene Ansätze zur Optimierung von Prozessen und Entscheidungen immer stärker in den Fokus.

Definition und Zielsetzung

Predictive Shelf Management bezeichnet den KI-gestützten Ansatz, Regalbestände im Einzelhandel proaktiv zu überwachen und zu steuern. Ziel ist es, Leere Regale zu vermeiden und jederzeit optimale Warenverfügbarkeit sicherzustellen. 

Der Ansatz funktioniert so: Sensoren oder Kameras erfassen kontinuierlich den Warenbestand → KI-Algorithmen prognostizieren Nachfüllbedarfe, noch bevor ein Produkt vollständig vergriffen ist. 

Im Kern geht es um Bestandsoptimierung im Handel – also die richtige Ware zur richtigen Zeit in ausreichender Menge am Verkaufsregal zu haben, um Out-of-Stock-Verluste zu minimieren.

Unterschied zu klassischem Bestandsmanagement

• Im klassischen Bestandsmanagement verlassen sich Händler oft auf manuelle Inventuren, feste Meldebestände und vergangenheitsbasierte Bestellzyklen. Diese reaktive Vorgehensweise erkennt Regallücken häufig erst, wenn Kunden sie bemerken.
• Automatisches Bestandsmanagement nutzt KI-gestützte Regalkontrolle, um solche Blindspots zu eliminieren. Durch Echtzeit-Daten von smarten Regalen erhält das System ein vollständiges Abbild des Regalbestands und kann just-in-time Nachschub anstoßen.

Warum Out-of-Stock ein Umsatzkiller ist

Out-of-Stock bedeutet verlorene Verkäufe und frustrierte Kunden, die häufig zur Konkurrenz abwandern. Wiederholt leere Regale schwächen zudem das Vertrauen in den Händler und schaden langfristig dem Umsatz.

Wie KI Out-of-Stock erkennt

Die Grundlage für Predictive Shelf Management ist ein kontinuierlicher Datenfluss, der den aktuellen Zustand der Regale jederzeit transparent macht.

Datenerfassung in Echtzeit (Kameras, Sensoren, POS)

Um Out-of-Stock zuverlässig zu erkennen. Um das zu realisieren, verknüpft KI im Einzelhandel unterschiedliche Datenquellen in Echtzeit. 

• Kamerasysteme: Intelligente Kameras streamen Live-Bilder der Regale. Computer-Vision-Modelle analysieren diese Streams und markieren automatisch leere Flächen oder Lücken im Regal.
• Regalsensoren (IoT): Smart Shelves mit integrierten Sensoren messen, wie viele Artikel entnommen wurden. Sinkt der Bestand unter einen Schwellenwert, wird dies sofort registriert.
• Point-of-Sale-Daten: Die Kassen- und Warenwirtschaftssysteme liefern ergänzend Verkaufsdaten in Echtzeit. Durch Point-of-Sale-Analyse weiß die KI, welche Artikel gerade stark nachgefragt sind und wie schnell sich Bestände bewegen.

Analyse von Kaufverhalten und Lagerbewegungen

KI analysiert Verkaufs- und Lagerdaten, um Muster im Kaufverhalten zu erkennen und zukünftige Nachfüllbedarfe vorherzusagen. Verkaufsdatenanalyse hilft, drohende Regallücken frühzeitig zu vermeiden und Bestände gezielt zu optimieren.

Prognosealgorithmen und automatische Alerts

Kernstück des Predictive Shelf Management sind Prognosealgorithmen, die aus den gesammelten Daten Entscheidungen ableiten. Erkennt die KI beispielsweise, dass der Bestand eines Artikels mit hoher Verkaufsrate im Laufe des Tages unter den kritischen Wert fallen wird, schlägt das System Alarm – idealerweise bevor das Fach tatsächlich leer ist. Diese automatischen Alerts können unterschiedlich aussehen:

• Mitarbeiter-Benachrichtigungen,
• Ticketing und Aufgaben,
• Automatische Nachbestellung.

Zusätzlich lassen sich die Prognoseergebnisse für das Marketing nutzen.

Vorteile für Einzelhändler

Predictive Shelf Management bietet Händlern konkrete wirtschaftliche und operative Vorteile entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Einzelhandel.

Reduzierte Umsatzeinbußen durch leere Regale

Wenn Ware durchgehend verfügbar ist, entgehen dem Händler deutlich weniger Verkäufe. Händler können nicht nur Leere Regale vermeiden, sondern zusätzliche Vorteile durch  Out-of-Stock-Erkennung erhalten:

• Höhere Warenverfügbarkeit und weniger verlorene Verkäufe,
• Vermeidung von Regallücken und Sicherung bestehender Nachfrage,
• Steigerung des Gesamtumsatzes durch durchgängig verfügbare Produkte,
• Besseres Einkaufserlebnis, da Kunden ihr Wunschprodukt vorfinden.

Effizientere Nachbestellung und Lagerhaltung

Die KI-gestützte Lagerprognose optimiert Lagerhaltung und Nachbestellung, indem sie Über- und Fehlbestände vermeidet, Kosten senkt und Bestellprozesse automatisiert. Gleichzeitig werden Mitarbeiter entlastet, da Regallücken gezielt erkannt werden und Personal effizienter für wertschöpfende Aufgaben eingesetzt werden kann.

Besseres Kundenerlebnis am Point of Sale

Predictive Shelf Management verbessert das Kundenerlebnis, indem volle Regale Frust vermeiden, Vertrauen schaffen und die Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen. Gleichzeitig entsteht ein reibungsloser, professioneller Einkaufsprozess, der Kundenbindung und Wiederbesuche fördert.

Technologische Voraussetzungen

Für eine effiziente Bestandsoptimierung muss die KI-Lösung nahtlos in bestehende Kassensysteme, Warenwirtschaft und Filialinfrastruktur integriert sein.

Integration in bestehende Kassensysteme und Warenwirtschaft

Die KI-Lösung entfaltet ihren Nutzen nur, wenn sie über standardisierte Schnittstellen nahtlos mit Kassensystemen und Warenwirtschaft kommuniziert und Bestände sowie Bestellungen automatisch abgleicht.

Hardware-Komponenten: Kameras, Regalsensoren

Technologische Basis der meisten Lösungen sind smarte Hardware-Komponenten direkt am Regal. Je nach Ansatz kommen hauptsächlich zwei Arten von Geräten zum Einsatz:

• Kamera-Systeme,
• Sensoren und Smart Shelves.

Cloudbasierte KI-Plattformen für Skalierbarkeit

Cloudbasierte KI-Plattformen ermöglichen zentrale Auswertung und Prognosen für viele Filialen gleichzeitig, verbessern Genauigkeit und Rollout neuer Modelle. Zeitkritische Erkennungen laufen lokal per Edge, während große Datenmengen und Trainings in der Cloud verarbeitet werden. So sichern Händler Skalierbarkeit, Effizienz und Datenschutz bei Predictive Shelf Management.

Praxisbeispiele und Branchen

Predictive Shelf Management sorgt dafür, dass Waren automatisch verfügbar bleiben und Regallücken in verschiedenen Handelsbranchen vermieden werden.

Supermärkte und Lebensmittelhandel

KI in Supermärkten wie Kaufland und Rewe nutzen KI und Roboter, um Regallücken automatisch zu erkennen. Die Roboter scannen die Regale, während KI-Software die Platzierung der Produkte optimiert. So sind beliebte Artikel immer verfügbar und Verderb von Ware wird reduziert.

Drogeriemärkte und Apotheken

Im Drogerie- und Pharmasegment sind Sortimentstreue und Verfügbarkeit essentiell – Kunden erwarten stets ihre gewohnten Markenartikel oder Medikamente vorzufinden. 

Die Drogeriekette dm ist hier ein Beispiel für digilate Regalsteuerung: dm implementiert aktuell in zahlreichen Filialen die digitale Regal-Plattform “Edge Sense” des Anbieters SES-imagotag/Vusion. Diese Lösung kombiniert elektronische Regaletiketten mit Sensoren und einer zentralen Cloud. Mitarbeitende können per Smartphone den Regalbestand jedes Produkts abfragen und sehen in Echtzeit, welche Artikel stark nachgefragt sind. Dadurch lassen sich Bestände je nach Standort optimal planen.

Baumärkte und Non-Food-Retail

Auch im Non-Food-Einzelhandel wie Baumärkten, Elektronikmärkten oder Möbelhäusern gewinnt Predictive Shelf Management an Bedeutung. Diese Branchen haben oft ein sehr breites Sortiment mit zigtausenden Artikeln, verteilt auf große Flächen – hier manuell den Überblick zu behalten, ist besonders schwierig.

friendlyway-Lösungen für Predictive Shelf Management

Intelligente Digital Signage verbindet Kundeninformation mit automatischer Bestandskontrolle in Echtzeit.

Intelligente Digital Signage mit Regalüberwachung

Der Digitalsignage-Spezialist friendlyway verknüpft moderne Digital Signage mit digitaler Regalüberwachung in Echtzeit. nteraktive Regalbildschirme können nicht nur Werbe- und Produktinformationen anzeigen, sondern zugleich den Bestand im Blick behalten. 

friendlyway integriert solche KI-gestützte Regalkontrolle nahtlos in die Verkaufsflächen. Bestehende Info-Stelen oder Regal-Touchscreens können mit Sensorik aufgerüstet werden, sodass sie doppelte Aufgaben erfüllen: einerseits Kunden ansprechen, andererseits für das System Augen und Ohren im Regal zu sein. 

Integration mit KI-gestützten CMS-Systemen

Herzstück der Lösungen ist die friendlyway Cloud-Plattform, ein Content-Management-System für Digital Signage, das um KI-Funktionen erweitert wurde. Diese Plattform ermöglicht es, Regaldaten und KI-Analysen direkt mit Inhaltssteuerung zu verknüpfen. Erkennt das System via Kameras oder Sensoren einen niedrigen Bestand, kann das CMS automatisch vordefinierte Aktionen auslösen.

Dashboard zur Bestandsanalyse in Echtzeit

Für das Management und Controlling bietet friendlyway ein übersichtliches Dashboard zur Bestandsanalyse in Echtzeit. Über dieses Dashboard lassen sich alle wichtigen KPIs rund um die Regalverfügbarkeit und Verkaufsflächen-Performance monitoren. Auch kumulierte Kennzahlen wie die Out-of-Stock-Rate pro Tag/Woche oder die Auffüllgeschwindigkeit nach einer Meldung werden visualisiert. So erkennt man sofort, wenn etwa eine Filiale ungewöhnlich viele Regallücken hatte, und kann die Ursachen analysieren.