Prädiktive Supply-Chain-Planung hilft Nahrungsmittel- und Getränkeherstellern, Veränderungen früher zu erkennen und ihre Auswirkungen auf Bestände, Materialien, Kapazitäten und Produktion zu bewerten. Dadurch können Planer Handlungsoptionen vergleichen, bevor aus einer Abweichung ein akutes Produktionsproblem wird.

Künstliche Intelligenz unterstützt die Supply-Chain-Planung, indem sie große Datenmengen analysiert, Auffälligkeiten erkennt und relevante Risiken priorisiert. Die Entscheidung bleibt beim Planer: KI liefert Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, während der Mensch Erfahrung, Kontext und Bewertung einbringt.

Eine durchgängige Food-Supply-Chain-Planung verbindet den Demand Forecast mit Beständen, verfügbaren Rohstoffen und Produktionskapazitäten. Aus der prognostizierten Nachfrage entsteht so schrittweise ein Versorgungs- und Produktionsplan, der anschließend in eine ausführbare Feinplanung übersetzt werden kann.

What-if-Szenarien ermöglichen es, mögliche Störungen vor einer Entscheidung zu simulieren. Planer können beispielsweise vergleichen, welche Folgen eine geänderte Produktionsreihenfolge, eine andere Bestandsallokation oder die Priorisierung bestimmter Aufträge für Lieferfähigkeit und Produktion hätte.

Bei der Produktionsplanung in der Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie können unter anderem Rezepturen, verfügbare Rohstoffe, Linienkapazitäten, Kampagnen, Losgrößen, Reinigungszyklen, Rüstzeiten und Haltbarkeiten relevant sein. Diese Restriktionen müssen mit der Nachfrage verbunden werden, damit aus einem Supply Plan ein realistischer Produktionsplan entsteht.

Aus einem Demand Forecast wird ein ausführbarer Produktionsplan, wenn Nachfrage zunächst mit Beständen, Materialverfügbarkeit und Kapazitäten abgeglichen und anschließend in der Feinplanung konkretisiert wird. Factory Scheduling berücksichtigt dabei verfügbare Linien, Ressourcen, Reihenfolgen, Rüstzeiten und weitere Produktionsbedingungen.