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Freitagmittag, 32 Grad, letzter Schultag vor den Sommerferien. In der Bäckerei um die Ecke leeren sich die Kühlregale mit Kaltgetränken und Tiefkühl-Produkten im Stundentakt, während die Backwaren-Theke kaum jemanden interessiert. Im Supermarkt gegenüber ist die Eistruhe schon am Nachmittag halb leer. Und im Foodcourt am Bahnhof stehen plötzlich doppelt so viele Menschen an wie sonst – Familien auf dem Weg in den Urlaub.
Drei völlig unterschiedliche Betriebe, ein gemeinsames Problem: Von einem Tag auf den anderen verändert sich das Kundenverhalten radikal – und die Bestellung von letzter Woche taugt nichts mehr.
Zwei Effekte, die sich gegenseitig verstärken
Hitze treibt den Absatzeinzelner Warengruppen in die Höhe. Das ist keine Vermutung, sondern belegt: Allein 2022 stieg der Speiseeis-Umsatz in Deutschland durch die warmen Sommermonate um 13,4 % auf 2,65 Milliarden Euro – in der Gastronomie legte der Speiseeis-Absatz sogar um 42,5 % zu. Wer an solchen Tagen zu wenig disponiert, verliert Umsatz binnen Stunden. Wer zu viel disponiert, produziert Ware, die abends im Müll landet – und belastet damit unnötig den eigenen Wareneinsatz.
Der Ferienstart verändert gleichzeitig, wer überhaupt noch da ist. Stammkunden verreisen, Pendlerfallen weg, Schulkinder verschwinden aus der Mittagspause – und weil die Sommerferien in Deutschland über 16 Bundesländer gestaffelt und jedes Jahr anders sind, betrifft das nicht alle Filialen gleichzeitig oder gleich stark. Eine Filiale in einem Wohngebiet reagiert völlig anders als eine Filiale am Bahnhof oder in der Innenstadt.
Für sich genommen wäre jeder Effekt schon eine Herausforderung. Zusammen – Hitze und Ferienstart treffen fast immer im selben Zeitraum aufeinander – ergibt sich eine Gemengelage, die sich mit Erfahrungswerten kaum noch seriös kalkulieren lässt.
Warum klassische Kalkulation hier nicht mehr reicht
Klassische Disposition und Kalkulation basieren meist auf Erfahrungswerten der letzten Wochen oder des Vorjahres. Das funktioniert gut, solange sich die Rahmenbedingungen kaum ändern. Genau das ist zum Beispiel im Sommer aber nicht der Fall – egal ob in der Bäckerei, in der Systemgastronomie oder im Supermarkt:
• Wetterumschwünge lassen sich mit einem festen Bestellrhythmus nicht abbilden – ein heißer Tag mitten in einer verregneten Woche wird schlicht nicht erkannt.
• Regionale Ferienstaffelung bedeutet, dass ein zentraler Kalkulationswert für alle Filialen nicht funktioniert.
• Feiertage und Brückentage verschieben zusätzlich das Frequenzmuster einzelner Wochentage, unabhängig vom Wetter.
Das Ergebnis kennt jeder, der versucht hat, den Wareneinsatz händisch nachzusteuern: entweder zu volle Regale und Theken am Abend – oder leere Regale mitten am Nachmittag, wenn die Nachfrage eigentlich am höchsten wäre.
Wie künstliche Intelligenz den Wareneinsatz optimiert
Eine KI-basierte Absatzprognoseverarbeitet genau die Faktoren, die klassische Erfahrungswerte nicht erfassen können: Wetterdaten, Ferienkalender nach Bundesland, Feiertage und das individuelle Verhalten jeder einzelnen Filiale – nicht als grobe Pauschale, sondern tagesaktuell und filialspezifisch. So weiß die Prognose, dass die Filiale am Hauptbahnhof am ersten Ferientag mehr Frequenz braucht, während die Filiale im Wohngebiet zur selben Zeit deutlich weniger Ware benötigt. Und sie reagiert auf eine Hitzewelle, bevor sie zum Problem wird – nicht erst danach.
Für Bäckereien, Systemgastronomie und Supermärkte bedeutet das: weniger Food Waste an den Tagen, an denen zu vielproduziert oder bestellt wurde, und mehr Umsatz an den Tagen, an denen zu wenig auf der Fläche war. Genau hier setzt die KI-Software von foodforecast an.
Der Sommer ist ein guter Test für jede Kalkulation
Wenn Ihr Wareneinkauf und Ihre Produktionspläne auch in den kommenden Wochen zuverlässig funktionieren sollen, lohnt sich jetzt ein Blick auf die eigene Kalkulationssoftware: Wie gut werden Wetter, Ferien und regionale Unterschiede aktuell schon berücksichtigt, um Ihre Bäckerei, Ihre Systemgastronomie oder Ihren Supermarkt effizienter zu machen? Wir zeigen Ihnen gerne, wie foodforecast genau diese Faktoren in die tägliche Prognose einrechnet und eine exakte Absatzprognose liefert.
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