Kao
Kao-MIKOMIL, KI-Agent für die Bedarfsplanung bei Kosmetik
Kao setzte im Juli 2026 einen KI-Agenten für die Bedarfsplanung bei seiner Kosmetikmarke KATE ein und will die Kosmetikbestände bis 2027 um rund 25 % senken
Ausgangslage
Die Bedarfsplanung für Kosmetik verlangte, dass Datenwissenschaftler und Markenmitarbeiter gemeinsam die Verkäufe ähnlicher Produkte und frühere Aktionen auswerteten. Neue Produkte ohne Verkaufshistorie waren noch schwieriger. Kao wollte weniger Fehlbestände und weniger Überbestände.
Vorgehen
Kao entwickelte ein eigenes Prognosemodell für die Nachfrage und ergänzte es um einen KI-Agenten. Der Agent übernimmt die Prognose, ergänzt Aktionspläne, Vertriebskanäle und Preise und legt einen Entwurf des Bedarfsplans samt Begründung vor. Mitarbeiter der Geschäftsbereiche prüfen ihn, stimmen sich abteilungsübergreifend ab und treffen die endgültige Entscheidung. Der Agent ging im Juli 2026 für KATE in Betrieb, weitere Kosmetikmarken sollen folgen.
Kennzahlen
Erkenntnis
Die 25 % sind ein erklärtes Ziel, und Kao hat keine Ergebnisse der ersten Marke veröffentlicht. Die endgültigen Planungsentscheidungen bleiben bei den Mitarbeitern.
Kategorien
- Größe
- Großunternehmen
- Branche
- Konsumgüter
- Unternehmensfunktion
- Logistik und Lieferkette
- Innovationsart
- Prozessinnovation
- KI-Technologie
- KI-AgentenPrädiktive Analytik und ML
- Einführung
- Eigenentwicklung
- Nachweis
- Angabe des Unternehmens
Quellen
Quellenzusammenfassungen
Kao entwickelte einen KI-Agenten, der seine eigene Prognose mit Informationen zu Aktionen, Kanälen und Preisen verbindet und Bedarfspläne samt Begründung vorschlägt. Die Nutzung habe im Juli 2026 für KATE begonnen und werde auf weitere Kosmetikmarken ausgeweitet. Kao will die Kosmetikbestände bis 2027 gegenüber 2024 um rund 25 % senken.
Advertimes berichtet, der Agent schlage Bedarfspläne vor, während die Mitarbeiter die endgültige Entscheidung behielten. Kao erstellt Produktionspläne bereits auf Grundlage monatlicher Prognosen mit einem Horizont von rund 18 Monaten und täglicher Prognosen mit einem Horizont von rund 6 Monaten.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.