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Dein Team verbringt jeden Tag Zeit damit, Bestellmengen zu berechnen — Verkäufe prüfen, Bestände abgleichen, Erfahrungswerte einschätzen, Mengen in die Warenwirtschaft eingeben. Der Bestellautopilot übernimmt das: Er analysiert deine Verkaufsdaten, berücksichtigt Lagerbestände und Haltbarkeiten und generiert Bestellvorschläge, die du prüfen, anpassen und an dein Warenwirtschaftssystem übergeben kannst. Das Ergebnis: weniger Retouren, weniger Ausverkäufe, und dein Team hat morgens Zeit für das, was zählt.

KI-Prognosen

Bestellmengen basierend auf historischen Verkaufsdaten und saisonalen Mustern

Bestandsführung

Automatische Berücksichtigung von Lagerbestand, Haltbarkeit und Retouren

Rezeptauflösung

Mehrstufige Rezepturen — vom Endprodukt bis zur Rohware

ERP-Integration

Bestellvorschläge direkt an Optiback, BBN oder andere Systeme übergeben
Der Bestellautopilot ist als Autopilot-Plan verfügbar und baut auf dem Pro-Plan auf. Mehr dazu unter Pläne.

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Wie ein Bestellvorschlag entsteht

Jeder Bestellvorschlag durchläuft drei Schritte:

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1. Bedarf ermitteln

Das System berechnet, wie viel von einem Artikel an einem Verbrauchsort bis zur nächsten Lieferung gebraucht wird. Das umfasst drei Teile: Absatzprognose: Basierend auf bis zu 2,5 Jahren Verkaufshistorie erzeugt das System eine Prognose. Dabei fließen ein:
  • Wochentags-Muster — das System lernt z.B., dass Montag weniger verkauft wird als Samstag
  • Saisonale Schwankungen — historische Muster über Wochen und Monate
  • Feiertage — ob ein Tag ein Feiertag ist, fließt als Merkmal in die Prognose ein. Das System lernt aus vergangenen Feiertagen, wie sich das Kaufverhalten verändert. Welche Feiertage gelten, hängt von der Region deines Verbrauchsorts ab (z.B. Fronleichnam nur in Bayern)
  • Wetter — jedem Verbrauchsort ist über seine Adresse eine Wetterstation zugeordnet; historische Wetterdaten fließen als Kontext ein
Konkret erzeugt die Prognose nicht einen einzelnen Wert, sondern eine Bandbreite möglicher Absätze. Daraus lässt sich ableiten, wie viel bestellt werden muss, um mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auszukommen. Diese Wahrscheinlichkeit steuerst du über die Mengenplanung. Standardmäßig wird sie als Verfügbarkeit in Prozent angegeben: 70 % bedeutet, dass die bestellte Menge in 7 von 10 vergleichbaren Tagen ausreicht. Höherer Wert = weniger Ausverkäufe, aber mehr Retouren. Niedrigerer Wert = weniger Retouren, aber häufiger ausverkauft. Alternativ kann die Mengenplanung als Absolute Sollretoure, als Relative Sollretoure (Verkaufsmenge) oder als Relative Sollretoure (Liefermenge) konfiguriert werden — mehr dazu unter Bestellregeln. Abdeckungszeitraum: Das System bestellt genug, um bis zur nächsten geplanten Lieferung auszukommen. Die Länge dieses Zeitraums hängt davon ab, wann die nächste Bestellung geplant ist und wie hoch der Lieferverzug ist. Die Prognosen aller Tage im Abdeckungszeitraum werden aufsummiert. Rezeptauflösung: Bei Artikeln mit Rezepten wird der Bedarf rekursiv auf alle Zutaten heruntergebrochen. Wenn ein Brötchen aus Teig besteht und Teig aus Mehl und Hefe, erzeugt eine Brötchen-Prognose automatisch Bedarf auf allen Stufen.

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2. Regeln & Bestand anwenden

Auf den prognostizierten Bedarf werden deine Bestellregeln angewendet:
  1. Bestellfaktor — prozentuale Skalierung des Bedarfs (z.B. 110 % = 10 % Aufschlag)
  2. Bestandsabzug — der skalierte Bedarf wird um den aktuellen Lagerbestand reduziert
  3. Mindestbestellmenge — liegt der Nettobedarf unter der Mindestbestellmenge, wird je nach Rundungsmodus aufgerundet oder gar nicht bestellt
  4. Losgröße (Batching) — Rundung auf Gebindegrößen (z.B. 12er-Kartons)
Wie der Bestand berechnet wird: Der aktuelle Lagerbestand wird Tag für Tag ermittelt aus:
  • Lieferungen — was angekommen ist (aus Bestelldaten deiner Integration)
  • Verkäufe — was verkauft wurde
  • Retouren & Abschriften — was zurück- oder abgeschrieben wurde
  • Rezeptverbrauch — was als Zutat für andere Artikel verbraucht wurde (geschlossen aus der Differenz zwischen erwartetem und tatsächlichem Bestand)
  • Verfall — was seine Haltbarkeit überschritten hat
Der Bestand wird nach dem FIFO-Prinzip (First In, First Out) geführt: das System weiß nicht nur, dass 50 Brötchen da sind, sondern auch, dass 30 davon von heute und 20 von gestern sind. Ältere Ware wird zuerst als verkauft oder verbraucht gebucht. Ware, die ihre Haltbarkeit überschreitet, fällt automatisch raus. Das Ergebnis ist der Bestellvorschlag: die Menge, die das System empfiehlt.
Jeden Bestellvorschlag kannst du in der Bestellansicht aufklappen und die Berechnung Schritt für Schritt nachvollziehen: Bedarf → Bestellfaktor → Bestandsabzug → Rundung. Zusätzlich zeigt ein Wasserfall-Diagramm den Bestandsverlauf über den Abdeckungszeitraum — mit allen Zu- und Abgängen (Lieferungen, Verkäufe, Retouren, Verfall, Rezeptverbrauch).

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Beispiel: Weizenbrötchen am Dienstag

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Bedarf ermitteln

Das System analysiert die Dienstags-Verkäufe der letzten Monate am Verbrauchsort Marktplatz. Ergebnis: eine Bandbreite von 38 bis 56 Stück. Bei einer Verfügbarkeit von 70 % ergibt das 51 Stück — in 7 von 10 vergangenen Dienstagen hätte diese Menge gereicht.
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Regeln & Bestand anwenden

Bestellfaktor: 100% (kein Aufschlag). Vom Vortag sind noch 8 Brötchen übrig (FIFO, Haltbarkeit 2 Tage — also heute noch verkaufbar). 51 − 8 = 43 Stück Nettobedarf. Losgröße: 12er-Kartons. Aufrunden → 48 Stück (= 4 Kartons).
Bestellvorschlag: 48 Weizenbrötchen (4 × 12er-Karton) für den Verbrauchsort Marktplatz am Dienstag.

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Einrichtung & Zeitplanung

Die Berechnung läuft automatisch nach einem Zeitplan. Dein Delicious Data Team konfiguriert:
  • Wann die Berechnung läuft (z.B. täglich um 14:00)
  • Für welche Tage bestellt wird (Lieferverzug)
  • Welche Verbrauchsorte eingeschlossen sind
Die Einrichtung erfolgt gemeinsam mit Delicious Data: Integration prüfen, Bestellregeln konfigurieren, Testphase mit parallelen Vorschlägen, Live-Schaltung der automatischen Übergabe.

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Zusammenspiel mit Business Intelligence

Der Bestellautopilot und das BI-Modul nutzen die gleiche Datenbasis:
  • Verkaufsdaten fließen in beide Systeme — für Analyse und Prognose
  • Retouren & Abschriften aus den Bestellvorschlägen sind sofort in deinen Dashboards sichtbar
  • Im BI-Assistenten kannst du die Bestellqualität analysieren: “Welche Artikel hatten letzte Woche die höchsten Retouren?” oder “Wie hat sich die Ausverkaufsquote seit der Automatisierung entwickelt?”