KI-Agent

Inventory Management KI Agent

Nie wieder einen Mangel an Lagerbeständen oder Kapitalbindung durch überschüssige Bestände

"Warum sind wir schon wieder ausverkauft?" — die Frage, die heute ein Ende hat. Optimale Bestandsniveaus mit KI-gestützter Nachfrageprognose.

Vorteile

Perfekte Bestandsniveaus ohne Rätselraten

Die manuelle Bestandsplanung führt zu Fehlbeständen, die Umsatzverluste verursachen, oder zu Überbeständen, die Kapital binden. Prognosen in Tabellenkalkulationen ignorieren Nachfragemuster. Der Nachbestellungszeitpunkt ist reaktiv. Dieser Agent optimiert alles automatisch.

95 %

Lagerverfügbarkeit

40 %

Lagerhaltungskosten

85%

Prognosegenauigkeit

Agentische Flüsse

Komplette Bestandsoptimierung

Automatisierte Arbeitsabläufe: Bedarfsprognose mit ML-Modellen, Sicherheitsbestandberechnung pro SKU, Optimierung des Bestellpunkts, Erstellung und Übermittlung von Bestellungen, Lieferantenauftragsübermittlung, Wareneingang und Zykluszählung.

Wie es funktioniert

KI-gestützte Nachfrageprognose

Der Agent analysiert historische Verkaufsmuster mit ML-Vorhersagen, berücksichtigt automatisch Saisonalität und Trends, berechnet optimale Nachbestellpunkte pro SKU und erstellt Bestellungen, wenn der Lagerbestand kritische Schwellenwerte erreicht.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

Verbindet sich mit Ihrem Betriebssystem-Stack

Direkte Integration mit NetSuite, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, Shopify, BigCommerce und WMS-Plattformen. Lieferantenverbindungen über EDI, E-Mail und Portale. Echtzeit-Bestandsübersicht überall.

Implementierung

Optimierung des Lagerbestands in 10 Tagen

Verbinden Sie Ihre ERP-, WMS- und Lieferantensysteme. Konfigurieren Sie Vorlaufzeiten und Service-Level-Ziele. Die meisten Teams haben innerhalb von 2 Wochen nach Projektbeginn die automatisierte Wiederbestellung im Einsatz.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

Intelligente Bestandsverwaltung

Bedarfsprognose

ML-Modelle prognostizieren die zukünftige Nachfrage nach SKU und berücksichtigen dabei Trends, Saisonalität und Promotionen.

Automatische Nachbestellung

Erstellt automatisch Bestellaufträge, wenn der Lagerbestand die Nachbestellpunkte erreicht. Sendet sie direkt an die Lieferanten.

Multi-Standort-Optimierung

Optimiert den Bestand über Lagerhäuser und Geschäfte hinweg. Schlägt Umlagerungen vor, um Lagerbestände auszugleichen.

Demo

Erleben Sie die Bestandsoptimierung in Aktion

Sehen Sie, wie der Agent die Nachfrage für 500 SKUs prognostiziert, 20 drohende Stockouts identifiziert, Bestellungen für optimale Nachbestellmengen generiert und automatisch Bestellungen an 5 Lieferanten sendet.