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Einkaufs- und Lagerplanung sind im Großhandel zentrale Stellschrauben für Wirtschaftlichkeit und Lieferfähigkeit – doch zunehmende Nachfrageunsicherheiten insbesondere in der aktuellen wirtschaftlichen Situation erschweren präzise Entscheidungen. Forschende der Universität Würzburg entwickeln im Augenblick eine neue Generation von KI-Systemen, die diese Planung automatisieren und unterstützen soll – inspiriert von der Technologie großer Sprachmodelle wie ChatGPT. Das von ihnen entwickelte “Foundation Model” lernt aus realen Bestands- und Absatzdaten vieler Unternehmen und erstellt präzise Prognosen sowie Bestellvorschläge. Im Webinar zeigen wir, wie Großhändler mit dieser Forschung Zeit sparen, Kapital effizienter einsetzen und ihre Planung nachhaltiger gestalten können. Aber auch, wie sich Großhandelsunternehmen an dem Forschungsprojekt beteiligen können.
Gastreferent ist Magnus Maichle, der als Doktorand und als Teil eines Teams an der Universität Würzburg zu Deep-Learning-Modellen für die Bestandsoptimierung forscht, insbesondere auf Basis moderner Transformer-Architekturen. Zuvor arbeitete er mehrere Jahre bei der Boston Consulting Group (BCG), wo er Unternehmen bei digitalen Transformationen und der Entwicklung datengetriebenen Geschäftsmodellen begleitete. Herr Maichle hat Volkswirtschaftslehre an der Universität Mannheim und Management mit Schwerpunkt Business Analytics an der HEC Paris studiert.
Magnus Maichle, PHD Candidate Universität Würzburg