Die Otto Group: Eine komplexe Supply Chain mit hohen Anforderungen
Die Otto Group gehört mit einem Gesamtumsatz von 15 Milliarden Euro zu den weltweit größten Online-Händlern. Als international agierende, digitale Handels- und Dienstleistungsgruppe mit 36.300 Mitarbeiter*innen und einer Vielzahl wesentlicher Unternehmen, Marken und Beteiligungen in über 30 Ländern, vornehmlich in den Wirtschaftsräumen Deutschland, übriges Europa und Nordamerika managt sie hochkomplexe Lieferketten mit individuellen Herausforderungen.
An oberster Stelle stehen dabei hohe Kundenzufriedenheit, Wettbewerbsfähigkeit, Innovation und Nachhaltigkeit. Das Supply Chain Management der Otto Group treibt daher die Weiterentwicklung von Prognoseprozessen und KI-basierten Handlungsempfehlungen entlang der gesamten Lieferkette voran – von der Inbound-Logistik bis zur Retourenabwicklung.
„Als zentrales Supply-Chain-Team der Otto Group unterstützen wir verschiedene Konzerngesellschaften dabei, ihre Prognosen mit KI-gestützten Lösungen zu optimieren. Durch den Einsatz von paretos gewinnen wir wertvolle datenbasierte Handlungsempfehlungen, die eine effizientere Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette ermöglichen und das Kundenerlebnis kontinuierlich verbessern.“
Malte Rehm
Senior Project Manager
Supply Chain Strategy
Otto Group
Die Herausforderung: Komplexität, manuelle Prozesse
In den Konzerngesellschaften der Otto Group werden Wochen im Voraus die voraussichtlichen Bestellmengen, Transportkapazitäten und Retouren prognostiziert – mit dem Ziel, Bestellungen so schnell, kosteneffizient und nachhaltig wie möglich auszuliefern.
Bislang wurden diese Prognosen häufig manuell von Expert*innen erstellt – ein enorm zeitaufwendiger Prozess, der auf jahrelanger Erfahrung und umfangreichen Excel-Tabellen basierte. Jede Woche bedeutete dies für die Teams:
• Tausende Zeilen in Excel-Tabellen
• Hoher manueller Arbeitsaufwand
• Begrenzte Prognosegenauigkeit
Die Herausforderung: Produkte müssen zur richtigen Zeit am richtigen Ort in richtiger Menge und Qualität verfügbar sein – ohne dass die tatsächlichen Kundenbedarfe mit absoluter Sicherheit vorhersehbar sind.
Zusätzlich beeinflussen zahlreiche externe Faktoren wie Wetter, Feiertage oder Ferien die Nachfrage. Darüber hinaus wirken sich verschiedene Rahmenbedingungen auf die Lieferkette aus – darunter insbesondere Lieferverzögerungen auf dem Seeweg, komplexe Mindestbestellmengen sowie weitere Einschränkungen im Bestellprozess. Traditionelle Tools wie Excel stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Das Resultat? Prognoseungenauigkeiten, die hohe Kosten, Stockouts und Ineffizienzen verursachen.
Die Auswirkungen ungenauer Prognosen: Hohe Kosten & Engpässe
Eine unzureichende Prognosequalität hat direkte betriebswirtschaftliche Konsequenzen:
• Überbestände: Zu viel Ware im Lager führt zusteigenden Lager- und Personalkosten, bindet Kapital und verlangsamt den innerbetrieblichen Warenfluss.
• Stockouts: Fehlt Ware, weil die tatsächliche Nachfrage die Prognosen übersteigt, entstehen Lieferengpässe. Das beeinträchtigt die Lieferfähigkeit und senkt die Kundenzufriedenheit.
Eine präzise Mengenplanung ist daher essenziell, um Engpässe zu vermeiden, logistische Prozesse zu optimieren und Kosten zu minimieren. Dies gilt für sämtliche Produkttypen – von kontinuierlich verfügbaren NOS-Artikeln über saisonale Mode bis hin zu Produktneuheiten, für die kaum oder keine Erfahrungswerte vorliegen.
Die Lösung: KI-gestützte Prognosen für maximale Effizienz
Die KI-basierten Prognosen von paretos spielen hier eine Schlüsselrolle, indem es die Prognosen für verschiedene Konzerngesellschaften der Otto Group nahezu vollständig automatisiert und gleichzeitig die Vorhersagequalität steigert, um bessere Entscheidungen zu treffen.
• Bessere Planbarkeit durch präzisere Vorhersagen
• Weniger manuelle Arbeit dank automatisierter Prognoseprozesse
• Effizienzsteigerung& Kostensenkung durch optimierte Bestandsplanung
Gemeinsam mit Konzerngesellschaften wie beispielsweise LASCANA, bonprix, Hermes Germany und dem Hermes Einrichtungsservice treibt die Otto Group die digitale Transformation der Supply Chain weiter voran.
KI schafft mehr Freiraum für strategische Entscheidungen:
Mitarbeiter*innen profitieren von KI-basierten Handlungsempfehlungen, die operative Entscheidungen unterstützen und gleichzeitig mehr Zeit fürstrategische Fragestellungen schaffen. Laut McKinsey ermöglichen KI-basierte Prognosen eine signifikante Reduktion von Fehlern und eine Steigerung der Vorhersagegenauigkeit, die sich in 65 % weniger Umsatzeinbußen und bis zu 40 % geringere Lagerkosten übersetzen lassen.
Praxisbeispiele aus der Otto Group
Bonprix: Effiziente Personalplanung durch präzise Auftragsprognosen
Bonprix plant für das Hermes Fulfilment Center in Haldensleben mit KI-gestützten Vorhersagen die Anzahl der zu kommissionierenden Artikel pro Land. Dadurch kann das benötigte Personaloptimal eingeplant werden, was Engpässe vermeidet und die operative Effizienzsteigert.
Hermes Germany: Optimierte Paketlogistik durch präzise Volumenprognosen
Dank KI-gestützter Prognosen wird das tägliche Paketaufkommen genau vorhergesagt. Dies ermöglicht eine gezielte Kapazitätsplanung, sodass Transport- und Zustellressourcen effizient eingesetzt werden können. Die verbesserte Vorhersagegenauigkeit sorgt für eine stabilere und planbare Logistik, reduziert Engpässe und steigert die Servicequalität für die Endkund*innen. Durch den Einsatz der neuen KI-basierten Prognoseverfahren konnte die Prognosegenauigkeit spürbar verbessert werden – konkret um rund 6 Millionen Pakete innerhalb eines Quartals.
LASCANA: Automatisierte KI-Prognosen für eine optimierte Warenverfügbarkeit
Die Nachfrage- und Nachbestellungsplanung für 70.000 bis 80.000 Artikel auf externen Marktplätzen und im stationären Handel erfolgt über die KI-gestützte Prognoseoptimierung von paretos. Das verbessert die Bestandssteuerung, reduziert Kosten und erhöht die Verfügbarkeit für Kund*innen.
Hermes Einrichtungs Service (HES): Optimierung der operativen Logistikprozesse
Als Logistikdienstleister für große Sendungen wie Kühlschränke und Fernseher nutzt der Hermes Einrichtungs Service eine tagesbasierte Prognose für erwartete Sendungsmengen. Diese Vorhersagen ermöglichen eine präzise Organisation des Personaleinsatzes in Hubs und Depots, Transportkapazitäten zwischen Standorten werden frühzeitig gebucht und Engpässe vermieden.
Hermes Einrichtungs Service (HES): Langfristige Planung und Budgetierung für Spitzenzeiten
Neben der operativen Tagesprognose hilft eine wochenbasierte Prognose, Transportkapazitäten für Peak-Zeiten wie Black Friday und Weihnachten optimal zu planen und langfristige Personal- und Budgetentscheidungen zu treffen.
„ Mit paretos optimieren wir datengetrieben unsere Prozesse entlang der gesamten Supply Chain – von der Bedarfs- und Retourenprognose bis hin zur automatisierten Auftragssteuerung. Die Zusammenarbeit ermöglicht es uns, schnell auf Veränderungen zu reagieren, Effizienz zu steigern und unsere Entscheidungsqualität nachhaltig zu verbessern."“
Katrin Pompe
Head of Innovation und Cooperation
im Supply Chain Management
Otto Group
Zukunftsausblick: Die Zusammenarbeit wächst weiter
Die erfolgreiche Partnerschaft zwischen der Otto Group und paretos zeigt, welches Potenzial in der datengetriebenen Optimierung von Prognosen und Logistikprozessen steckt. Durch den gezielten Einsatz von KI-Technologienkonnten bereits wichtige Effizienzsteigerungen erzielt, manuelle Prozesse reduziert und operative Entscheidungen verbessert werden. Doch die Entwicklung hört hier nicht auf.
Die Zusammenarbeit wird kontinuierlich weiterentwickelt, um die Prognosequalität weiter zu steigern, neue Prozessoptimierungen umzusetzen und weitere Bereiche der Lieferkette intelligent zu vernetzen. Bestehende Use Cases sollen ausgebaut und in noch mehr Konzerngesellschaften integriert werden, während parallel neue KI-gestützte Anwendungsfälle identifiziert werden, um zusätzliche Potenziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu heben.
Mit diesem klaren Fokus auf die Weiterentwicklung und Skalierung der KI-Prognoselösungen wird die Otto Group ihre führende Rolle im digitalen Supply Chain Managementweiter ausbauen – und einen nachhaltigen Wandel in der Branche mitgestalten.
„Unser Ziel ist es, die Zusammenarbeit in den kommenden Jahren weiter zu vertiefen. Bestehende Projekte sollen zu echten Aushängeschildern werden, während neue Use Cases mit weiteren Konzerngesellschaften gestartet werden. Damit schaffen wir die Grundlage, manuelle Prognosen endgültig durch automatisierte, KI-gestützte Lösungen zu ersetzen und die Supply Chains der Otto Group noch widerstandsfähiger und effizienter zu machen.“
Malte Rehm
Senior Project Manager
Supply Chain Strategy
Otto Group
