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KI Literacy, eine Person, die Wissen in das Unternehmen hineinbringt

Train the trainer Erfahrungen, 1-2 MA bekommen Fortbildung und geben Information in das Unternehmen weiter

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Chance

Schwierigkeit ständig wechselnde MA

KI System hier hilfreich, Systeme funktonieren ohne großes Vorwissen

KI als Wissenspeicher

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Energieaufwand für forecasting Modelle

kann man Stromverbrauch hierfür messen, dies müsste mit berücksichtigt werden (LMV vs. Stromverbrauch)

foodforecast: Stromeinsparung wird gemessen, Serverkosten und Laptops, wurde ausgewertet, Energiekosten und Herstellungskosten bei weitem übertroffen durch die Einsparungen; positive Bilanz

chatgpt komplexer als KI-Individuallösungen

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1. Schritt Chatgpt, anach spezialisiertes System

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Vorbehalte im Unternehmensumfeld

MA Unterschiede

Faktor Mensch HErausforderung

Train the trainer für Übersetzung

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KI ist immer nur so gut, wie die Daten

Daten oftmals nicht so gut gepflegt

IT Knowhow in kleinen Unternehmen ggf. nicht ausreichend (Datenbanken)

Kassenhersteller teilweise notwendig zur Informationsweitergabe

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zunächst oft mehr Arbeit für nicht sichtbarem Umsatz

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wird von Unternehmen nach außen kommuniziert, das KI genutzt wird

gibt es Rückmeldungen durch Kundschaft

KI wird oft als Werbung genutzt (MA-Gewinnung( innovatives Unternehmen)

MA, die Kritik und Ängste haben, Arbeitsalltag verändert sich

KI ersetzt Aufgaben, für Geschäftsführung positiv, Wissen hängt nicht mehr am MA (Kündigung, Urlaub, weniger Sorgen); MA sind hier kritisch, besonders langjährige MA

wird keine aktive Werbung gemacht nach draußen, aber intern für MA-Gewinnung schon

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Herausforderung

Branchenintern wird es eher kommuniziert

Kundenansprache hier sind andere Aspekte wichtiger (Nahrungsmitteltrends); KI zielt eher auf Produktionsprozesse ab

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Verständnis bei Kundschaft schärfen, dafür dass PRodukt eauch nicht verfügbar sind

Kundenfeedback abfragen

Hinweise über Warenverfügbarkeit über KI, bitte sagt uns, was euch wichtig ist ( in Bäckereien, bisher aber nicht umgesetzt)

Reste ggf. auch weiterzugeben (Zoo z. B.), Schwarzwälderkirschtorte müssen weggeschmissen werden --> Verständnis schärfen, warum MEttbrötchen ab 16h nicht mehr

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schnittstellenübergreifende Zusammenarbeit bereits über forecast möglich

Bedarf: unternehmensübergreifende DAtenteilung (Sortimentswechsel usw.), damit Lagerhaltung usw. angepasst werden

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LM-Verschwendungsstufen

10 Kennzahlen, um Verwendungsstufen zu identifizieren, auf welchen Stufen abfälle entstehen (Produktion, Verpackung, Sortenwechsel etc.)

Kennzahl: Bestellmanagement, Schnittstelle nach draußen, Produktion braucht mehrere Tage, kunde bestellt innerhalb von 1-2 Tage, Vorproduktion muss vor Bestellung fertig sein --> Überhang, LM-Abfall

Enge Zusammenarbeit wäre gut, Bestellung 1 Woche vorher

Kundenüberzeugung, Kundengespräche (Sortenvielfalt); Transparenz für Kunden schaffen

Vorteil KI: Kennzahlen sichtbar machen um Kunden mitzunehmen

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Zielkonflikt und ERwartungsmanagement bei Verbraucher/ Kunden

Mehr Transparenz bezogen auf Daten und Verluste (Verträge hier optimieren)

"ja, aber der Verbraucher";

Hand in Hand innerhalb der Lieferkette an den Schnittstellen mit Hilfe von KI und Datenweitergabe über Systeme; aber auch Nutzung für Kommunikation an den Verbraucher