Medica 2024: Effizientes Bestandsmanagement – Crateflow ermöglicht präzise KI-gestützte Nachfrageprognosen
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Medica 2024: Effizientes Bestandsmanagement – Crateflow ermöglicht präzise KI-gestützte Nachfrageprognosen


Unternehmen stehen heute verstärkt vor der Herausforderung, Über- und Unterbestände effizient zu steuern. Zu hohe Lagerbestände binden Kapital, während unzureichende Bestände Kundenverluste verursachen können. Die Lösung: Das Start-up „Crateflow“ entwickelt an der RPTU eine KI-gestützte Software-Plattform, die präzise Nachfrageprognosen liefert, zukünftiges Markt- und Kundenverhalten analysiert und Umsatz- sowie Bestandsentwicklungen auf Artikelebene prognostiziert. Auf der Medizintechnikmesse Medica präsentieren die Gründer vom 11. bis 14. November ihre innovative Lösung am Gemeinschaftsstand Rheinland-Pfalz (Halle 3 / E92).

Die Software-Plattform unterstützt Unternehmen, ihre Warenwirtschaft effizient zu managen. „Tools wie Excel und einfache statistische Modelle haben ihre Grenzen längst erreicht“, sagt Daniel Antonatus von Crateflow. „Sie sind ungenau, intransparent und führen zu teuren Überbeständen, Kapitalbindung und ineffizienten Prozessen. In Zeiten globaler Unsicherheit und schwankender Nachfrage sind neue Ansätze gefragt.“
Neben der Nachfrage- und Beschaffungsplanung können Unternehmen auch den strategischen Control Tower nutzen, um einen umfassenden Überblick über ihre Supply Chain zu erhalten und intelligente, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Die KI-gestützten Prognosen integrieren diese Erkenntnisse direkt in den Betrieb. So lassen sich Lagerhaltungs-, Vertriebs- und Produktionsstrategien effektiv anpassen, was sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Ressourceneffizienz maximiert. Alle Module der Lösung sind auf einer cloudbasierten Plattform vereint, die nahtlose Schnittstellen zu internen Systemen bereitstellt und eine automatisierte Echtzeitabwicklung gewährleistet.

KI und Expertenkenntnisse vereinen
Wie funktioniert die Lösung von Crateflow? Als Infrastruktur dienen Vorhersage-Modelle, die die Gründer auf spezifische Nutzerszenarien zuschneiden. Als Input benötigt die Software interne Unternehmensdaten, etwa aus einem ERP- oder CRM-System (Enterprise Resource Planning; Customer-Relationship-Management). Die KI analysiert somit riesige Datenmengen und bezieht zusätzlich externe Faktoren wie die Preisentwicklung verschiedener Rohstoffe, Inflation, Frachtpreise, Konsumindex oder auch das Wetter mit ein. Zudem ermöglicht das "Was-wäre-wenn"-System Unternehmen, verschiedene Szenarien durchzuspielen, um fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. „Wir sind davon überzeugt, dass die Kombination von KI mit menschlichem Expertenwissen die Herangehensweise, wie Unternehmen ihre Lieferketten verwalten, grundlegend verändert – hin zu langfristiger Effizienz und Rentabilität in einer sich schnell verändernden Welt“, sagt Markus Heidt, Mitbegründer von Crateflow.

Unternehmen erhalten über die Software-Plattform nicht nur präzisere Nachfrageprognosen, sondern auch die Flexibilität, auf unvorhergesehene Ereignisse sofort zu reagieren. Zudem ist die Lösung datenschutzkonform, lässt sich reibungslos in bestehende Systeme integrieren und schafft Mehrwert: Unternehmen können mit Crateflow ihre Bestände um bis zu 40 Prozent reduzieren, den freien Cashflow um bis zu 15 Prozent steigern und den Umsatz um bis zu 20 Prozent erhöhen.

Volle Transparenz ermöglichen
Eine weitere technische Besonderheit von Crateflow ist die hohe Transparenz und Erklärbarkeit der Plattform. Unternehmen können für jeden einzelnen Artikel genau nachvollziehen, welche Faktoren die Nachfrage beeinflussen – darunter steigende Rohstoffpreise, saisonale Schwankungen oder die hemmenden Effekte der Inflation auf Investitionen. Zudem verwendet Crateflow Prognoseintervalle, die es Supply-Chain-Experten ermöglichen, den Spielraum und die Unsicherheit der KI-Modelle besser zu verstehen. Zu jedem Zeitpunkt ist ersichtlich, wie sicher sich das KI-Modell bei einer Vorhersage ist. Crateflow liefert keine Blackbox, sondern transparente und erklärbare Daten.

Über das Gründungsvorhaben
Seit Februar 2024 werden Markus Heidt und Daniel Antonatus, beide Absolventen der RPTU bzw. der ehemaligen TU Kaiserslautern, durch das EXIST-Gründerstipendium des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz sowie des Europäischen Sozialfonds gefördert. Markus Heidt bringt umfassende Erfahrung als Data Scientist bei Lidl im Bereich Forecasting und Bestandsmanagement mit, während Daniel Antonatus als Unternehmensberater bei PwC im Projekt- und Risikomanagement tätig war. Die positive Resonanz auf ihre Idee hat zur Gründung der Crateflow GmbH geführt. Das Unternehmen konnte bereits erste Kunden gewinnen, Investitionen sichern und ein umfangreiches Netzwerk mit entsprechender Expertise aufbauen. Der Lehrstuhl für Entrepreneurship an der RPTU unter der Leitung von Professor Dennis Steininger unterstützt die Gründer mit fachlicher Expertise und stellt ihnen Räumlichkeiten zur Verfügung. Zusätzlich ergänzen der Digital Hub Worms und der Digital Hub Karlsruhe diese Unterstützung durch weitere Ressourcen und Know-how.

Fragen beantworten:
Markus Heidt
T: +49 176 20203286
E: markus.heidt@crateflow.ai
W: https://www.crateflow.ai/
--
Daniel Antonatus
T: +49 176 61333036
E: daniel.antonatus@crateflow.ai
W: https://www.crateflow.ai/
Attached files
  • Mit Crateflow zur smarten Supply-Chain: der Control Tower konsolidiert finanzielle und operative Daten, bietet volle Transparenz und liefert wertvolle Einblicke für eine bessere Entscheidungsfindung. Prognoseintervalle und Unsicherheitsquantifizierung schaffen Klarheit über die Zuverlässigkeit der Vorhersagen, während "Explainable AI" zugrunde liegende Einflussfaktoren nachvollziehbar darstellt. Der Human-in-the-Loop-Ansatz erlaubt Experten, durch Szenarien-Erstellung die KI in kritischen Momenten zu steuern. Abbildung: Crateflow GmbH
  • Crateflow, das sind Markus Heidt (links) und Daniel Antonatus. Foto: Crateflow GmbH
Regions: Europe, Germany
Keywords: Applied science, Artificial Intelligence, Society, Economics/Management

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