Mit "Dynamic Inventory Optimization" bietet IBM eine Data-Mining-Lösung, die eine effizientere Lagerbestandsverwaltung ermöglichen soll. Sie entstand ursprünglich in Big Blues Forschungslabor in Zürich und verwendet patentierte Algorithmen und Optimierungstechnik, mit denen sich Muster in den Kundenaufträgen und Angaben zu den Lagerbeständen erkennen lassen. Eine Reduktion der Lagerbestände um bis zu 40 Prozent hält IBM für möglich und verweist diesbezüglich auf Kunden wie den Automobilzulieferer Mann und Hummel aus Niederaichbach. Dieser konnte mit Hilfe der IBM-Lösung seine Lagerbestände um 30 Prozent verringern und dennoch den Service-Level zu seinen Kunden bei 97 Prozent halten. Speziell für den Handel hat IBM nun diese Basistechnik weiterentwickelt und vertreibt sie als "Dynamic Inventory Optimization for Retail". In ihr gehen die Erfahrungen aus einem Projekt bei der Baumarktkette Max Bahr ein, die mit Hilfe der IBM-Technik ihre Bestellungen und Warenbestände in ihren 90 Filialen plant. Dazu werden jeden Abend zwischen 15 und 20 Millionen Transaktionen am Point-of-Sales der Filialen ausgewertet und mit historisierten Abverkaufszahlen der letzten zwei Jahren in Bezug gesetzt.
Einen Grund für das hohe Einsparpotenzial sieht der Hersteller darin, dass Kunden mit Hilfe der Software schnellere Entscheidungen treffen können: statt wie oft üblich POS-Daten wöchentlich für die Lagerplanung auszuwerten, bewertet die Lösung POS-Daten täglich und kombiniert sie mit anderen Lagerbestandsdaten. Die Ergebnisse werden dann mit Sourcing-Regeln des Kunden verglichen, um die Bestellung und Lagerbefüllung zu optimieren. Die Software lässt sich als Add-on für ERP-Software einsetzen und ist über IBM Global Business Services zu beziehen. Alter-nativ lässt sie sich aber auch unabhängig von Unternehmenssoftware als eigene Lösung für die Lagerhaltung betreiben. (as)