Wie viele Croissants brauchen wir heute? Verkaufen wir morgen mehr Vollkornbrot oder Roggenmischbrot? Wie viele Laugenweckle sollen wir heute produzieren? Das sind alltägliche Fragen beim Führen einer Bäckerei, die Matthias Raisch, Leiter Verkauf und Verwaltung bei der gleichnamigen Bäckerei und Konditorei mit Hauptsitz in Calw umtreiben. In den 23 Verkaufsstellen soll den Kunden stets eine gewisse Vielfalt an Produkten zur Verfügung stehen, auch abends soll es zumindest noch eine Auswahl an Backwaren zu kaufen geben. Die Verfügbarkeit von Brot, Brötchen und Kuchen soll gewährleistet werden, aber möglichst ohne, dass abends viel zu viele Retouren übrig sind. „Wir wollen nachhaltig produzieren“, so Matthias Raisch.

Derzeit erfolgen diese Absatzprognosen manuell unter Berücksichtigung einiger Faktoren wie Feiertage, Wetter, Ferien usw. Ob diese Vorhersagen durch Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) verbessert werden können, untersuchten nun Studierende der Hochschule Pforzheim zusammen mit der Bäckerei. Den Kontakt stellte das KI Lab Nordschwarzwald her, welches u.a. KMU hinsichtlich der Möglichkeiten von KI berät. Unter der Leitung von Prof. Schuster, der auch die wissenschaftliche Leitung des KI Labs inne hat, versuchten die Studierenden Nico Döring, Melanie Stitzl, Diego Rodrigo Hidalgo Cardenas und Jonathan Kreiss im Wintersemster 20/21 die derzeitige Prognosegenauigkeit zu übertreffen. Dafür sollen Modelle des Maschinellen Lernens evaluiert und für den Einsatz mit den Software-Werkzeugen vorbereitet werden. „Toll, dass Hr. Raisch hier so offen gegenüber KI ist und wir mit den Studierenden unterstützen können“, so Prof. Thomas Schuster, „wir sind sehr gespannt, welche Genauigkeit wir erreichen können“.

Die Studierenden erfüllten ihr Projektziel, da die entwickelte Künstliche Intelligenz eine geringere Abweichung in der Prognose zum tatsächlichen Absatz ausgewiesen hat als die aktuell händische Methode der Bäckerei. Eine Fortsetzung des Projekts ist in Planung. Die maschinelle Verkaufsprognose soll erweitert werden um Retoren zu reduzieren und Abverkäufe zu optimieren.

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