KI: Materialwirtschaft, Distribution und Automatisierung

Die Weiterbildung vermittelt anwendungsorientierte Kenntnisse zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Materialwirtschaft und Distribution. Im Fokus stehen datenbasierte Bedarfsplanung, automatisierte Steuerung von Warenflüssen sowie die Optimierung logistischer Schnittstellen. Ziel ist es, Transparenz entlang der Wertschöpfungskette zu erhöhen, Bestände effizient zu steuern und Distributionsprozesse stabil und wirtschaftlich auszurichten.


Modul 1: Grundlagen der datenbasierten Materialwirtschaft
Modul 2: KI-gestützte Bestands- und Beschaffungsplanung
Modul 3: Intelligente Distribution und Prozessautomatisierung
Modul 4: Integration und Steuerung


Modul 1: Grundlagen der datenbasierten Materialwirtschaft


Strukturen und Informationsflüsse

• Aufgaben und Ziele der Materialwirtschaft


• Relevante Datenquellen in Beschaffung und Lagerhaltung


• Abgrenzung zwischen klassischer Planung und KI-gestützter Prognose


• Zentrale Kennzahlen zur Bestands- und Prozessbewertung

Modul 2: KI-gestützte Bestands- und Beschaffungsplanung


Optimierung von Bedarf und Versorgung

• Prognoseverfahren zur Bedarfsermittlung


• Dynamische Bestandssteuerung


• Unterstützung bei Lieferantenauswahl und Bewertung


• Früherkennung von Engpässen und Risiken

Modul 3: Intelligente Distribution und Prozessautomatisierung


Steuerung von Waren- und Informationsflüssen

• Routen- und Tourenoptimierung


• Automatisierte Auftrags- und Versandprozesse


• Einsatz datenbasierter Steuerungssysteme


• Überwachung von Lieferzeiten und Servicegraden

Modul 4: Integration und Steuerung


Einbindung in bestehende Unternehmensstrukturen

• Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von Automatisierungsvorhaben


• IT-Sicherheit und Datenschutzanforderungen


• Monitoring und kontinuierliche Prozessverbesserung


• Schnittstellenmanagement zwischen Logistik und IT

Absolventinnen und Absolventen können KI-gestützte Lösungen in Materialwirtschaft und Distribution fachlich einordnen und strukturiert begleiten. Sie analysieren Prozessketten, identifizieren Optimierungspotenziale und unterstützen die Einführung automatisierter Steuerungssysteme unter wirtschaftlichen und organisatorischen Gesichtspunkten.