Lagerbestand mit KI auswerten: Was liegt zu lange?

Das Problem

Das Lager ist voll, die Regale sind eng, und trotzdem fehlt der Artikel, den die Kundin heute braucht. Gleichzeitig liegen Waren seit Jahren unberührt in der Ecke. Gebundenes Kapital, Platzmangel und Abschreibungen sind die Folgen. Doch welche Artikel liegen wirklich zu lange, und wie viel Geld steckt darin?

Die Antwort steht eigentlich in den Daten: im Warenwirtschaftssystem oder in einer Excel-Liste mit Artikelnummer, Menge, Einstandspreis und letzter Bewegung. Nur ist die Liste lang, uneinheitlich und selten ausgewertet. Für eine gründliche Analyse fehlen Zeit und Routine.

Eine KI kann beim Ordnen und Gruppieren helfen und Auffälligkeiten beschreiben. Gerechnet wird aber besser in der Tabelle, und Entscheidungen über Abverkauf oder Entsorgung gehören in die Hände der Verantwortlichen. Mit einem klaren Vorgehen erhalten Sie schnell ein brauchbares Bild.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Legen Sie die Frage fest. Zum Beispiel: «Welche Artikel hatten seit mehr als zwölf Monaten keine Bewegung?» oder «Wo ist das meiste Kapital gebunden?» Die Frage bestimmt die Auswertung.

1. Exportieren Sie die Bestandsliste. Spalten: Artikelnummer, Bezeichnung, Menge, Einheit, Einstandspreis, Lagerwert, Datum der letzten Bewegung (Zu- oder Abgang), Lagerort, gegebenenfalls Lieferant und Kategorie.

1. Bereinigen Sie die Daten. Prüfen Sie fehlende Werte, doppelte Artikel, falsche Einheiten und negative Bestände. Fehler in den Daten führen zu falschen Schlüssen. Siehe auch Artikelstammdaten bereinigen.

1. Berechnen Sie die Lagerdauer in der Tabelle. Subtrahieren Sie das Datum der letzten Bewegung vom heutigen Datum. Bilden Sie Klassen: bis 3 Monate, 3 bis 6, 6 bis 12, über 12 Monate. Die Klassen legen Sie nach Ihrer Branche fest.

1. Berechnen Sie den Lagerwert pro Klasse. Summieren Sie Menge mal Einstandspreis nach Klasse. So sehen Sie, wie viel Kapital in langsam drehenden Artikeln liegt.

1. Ordnen Sie nach Wert (ABC-Analyse). Die wertvollsten Artikel (A) verdienen die meiste Aufmerksamkeit, die vielen kleinen (C) eine einfache Regel. Die KI kann das Vorgehen erklären, die Berechnung machen Sie in der Tabelle.

1. Lassen Sie die KI die Ergebnisse beschreiben. Geben Sie die zusammengefassten Tabellen (nicht die ganze Liste) ein und bitten Sie um Auffälligkeiten, Rückfragen und mögliche Ursachen als Vermutung.

1. Prüfen Sie im Lager. Schauen Sie sich auffällige Artikel an: Existiert die Ware, ist sie noch brauchbar, stimmt die Menge? Siehe Inventurdifferenzen untersuchen.

1. Leiten Sie Massnahmen ab. Abverkauf, Rückgabe, Umlagerung, Bestellstopp, Entsorgung. Siehe Unverkäufliche Lagerbestände: Massnahmen.

1. Wiederholen Sie die Auswertung regelmässig. Ein Quartals- oder Halbjahresrhythmus genügt für die meisten Betriebe.

Vorlage zum Kopieren

Ich habe eine zusammengefasste Auswertung meines Lagerbestands
(ohne Einzelartikel):
Klasse nach Lagerdauer | Anzahl Artikel | Lagerwert CHF
[Zeilen der Tabelle einfügen]
Branche: [z. B. Elektrogrosshandel]. Gesamtlagerwert: CHF [Betrag].
Aufgabe:
1. Berechne den Anteil jeder Klasse am Gesamtwert in Prozent
   (zeige den Rechenweg, verwende nur meine Zahlen).
2. Beschreibe Auffälligkeiten in Worten.
3. Nenne mögliche Ursachen als Vermutungen (z. B. Fehlbestellung,
   Auslaufartikel, falsche Mindestmengen), die ich im Lager prüfen
   muss.
4. Schlage fünf Fragen an Einkauf, Verkauf und Lager vor.
Erfinde keine Branchenwerte oder Vergleichszahlen.

Prüfen Sie die Prozentrechnung in der Tabelle nach und besprechen Sie die Vermutungen mit Lager und Verkauf.

Wie lesen Sie die Auswertung?

Worauf Sie achten müssen

• Datenqualität: Falsche Mengen oder fehlende Bewegungsdaten verzerren alles. Kontrollieren Sie Stichproben im Lager.
• Letzte Bewegung ist nicht alles: Saisonartikel oder Ersatzteile können lange liegen und trotzdem sinnvoll sein. Beurteilen Sie Artikel nach ihrer Rolle.
• Rechnen in der Tabelle: KI-Modelle machen bei grossen Tabellen Rechenfehler. Lassen Sie Summen und Prozente von Excel berechnen.
• Vertrauliche Daten: Einstandspreise und Lagerwerte sind Geschäftsgeheimnisse. Verwenden Sie zusammengefasste Daten und nur freigegebene Dienste.
• Bewertung und Abschreibung: Buchhalterische Fragen zu Wertberichtigungen klären Sie mit Treuhand oder Buchhaltung.
• Keine automatischen Entscheide: Ob ein Artikel abverkauft oder entsorgt wird, entscheiden Menschen mit Wissen um Kunden, Qualität und Verträge.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: Ein Elektrogrosshandel in Wil SG mit tausenden Artikeln spürt, dass das Lager zu voll ist. Der Lagerchef schätzt, dass ein Teil der Ware «schon ewig» liegt, kann es aber nicht belegen.

Die Büroleiterin exportiert die Liste, bereinigt sie und berechnet in Excel die Lagerdauer und den Lagerwert pro Klasse. Mit der Vorlage lässt sie die Zusammenfassung beschreiben. Es zeigt sich: Ein beachtlicher Anteil des Werts liegt seit über einem Jahr unberührt, vor allem bei Auslaufmodellen und Sonderbestellungen.

Im Lager prüfen Lagerchef und Verkauf die auffälligen Artikel. Einige sind veraltet, andere werden für Servicearbeiten gebraucht. Nachher gibt es eine Liste mit Massnahmen für die Ladenhüter und angepasste Mindestmengen bei der Bestellung. Das gebundene Kapital sinkt, und der Platz wird frei.

So hilft Ihnen Alpasana

Wie Sie Lager- und Verkaufsdaten mit Excel und KI auswerten, lernen Sie in den Kursen bei KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben auf absofort: Excel, Datenverständnis und Dashboards, Einkauf, Projektmanagement und betriebliche KI-Richtlinien. Online im eigenen Tempo, mit Praxisaufgaben, KI-Lerncoach und verifizierbarem Abschluss.

Zur Vertiefung: Lagerkennzahlen einfach erklärt und Absatz schätzen und Lagerbedarf ableiten.

Häufige Fragen

Wie lange gilt ein Artikel als «Ladenhüter»?

Das hängt von der Branche ab. Für schnell drehende Ware gelten wenige Monate, bei Ersatzteilen oder Saisonware längere Zeiträume. Legen Sie die Grenzen nach Ihren Erfahrungen fest.

Kann die KI die Liste direkt aus dem System lesen?

Nur mit entsprechender Anbindung. Für den Anfang genügt ein Export als Tabelle, den Sie bereinigen und zusammengefasst auswerten.

Wie gross sollte die Stichprobe für die Prüfung im Lager sein?

Prüfen Sie zuerst die wertvollsten und die auffälligsten Artikel. Eine kleine Stichprobe zeigt oft schon, ob die Daten stimmen. Bei grossen Abweichungen prüfen Sie weiter.