Schluss mit totem Kapital: Wie einfache Prognosemodelle (Moving Average) und KI-gestützte Bedarfsanalysen Lagerbestände im Handwerk optimieren. Ein Blick auf DACH & USA.
Ein volles Lager beruhigt die Nerven, belastet aber das Konto. Im Jahr 2025, geprägt von volatilen Zinsen und Lieferketten, ist "totes Kapital" im Regal ein Risiko, das sich kein Handwerksbetrieb mehr leisten sollte. Während der deutsche Meister oft noch nach "Bauchgefühl" bestellt ("Davon brauchen wir im Winter immer viel"), setzen moderne ERP-Systeme längst auf Algorithmen, die den Bedarf präzise vorhersagen.
Dieser Artikel beleuchtet, wie statistische Modelle – von einfachen Durchschnitten bis hin zu KI-gestützten Prognosen – den Einkauf revolutionieren und was wir dabei von den effizienzgetriebenen Märkten in den USA und UK lernen können.
Das Problem: Die "Just-in-Case"-Falle
Traditionell wird im Handwerk nach dem Prinzip "Just-in-Case" (für den Fall der Fälle) bestellt.
- Die Folge: Überbestände an C-Teilen, veraltete Keramik, die nicht mehr Mode ist, und fehlende Liquidität für wichtige Investitionen.
- Die Lösung: Der Wechsel zu einer datengetriebenen "Just-in-Time"-Strategie, unterstützt durch intelligente Software.
Algorithmen verstehen: Von Mathe zur Magie
Sie müssen kein Mathematiker sein, um Ihre Software zu verstehen. Hier sind die drei gängigsten Modelle, die im Hintergrund moderner Handwerkersoftware arbeiten:
| Algorithmus | Funktionsweise | Geeignet für | Komplexität |
|---|---|---|---|
| Moving Average (Gleitender Durchschnitt) | Berechnet den Mittelwert der Verbräuche der letzten X Monate. Glättet Ausreißer. | Standard-Verbrauchsmaterial: Schrauben, Dübel, Rohre, Kabel. | ⭐ Einfach |
| Saisonale Faktoren (Seasonal Index) | Erkennung von wiederkehrenden Mustern (z.B. Heizungsausfälle im Oktober, Klimaanlagen im Juni). | Saisongeschäft: Heizungstechnik, Dachdeckerbedarf. | ⭐⭐ Mittel |
| Predictive Analytics (z.B. ARIMA) | KI-Modell, das Trends, Saison und externe Faktoren (Wetter, Lieferzeit) kombiniert. | Teure Projektware: Wärmepumpen, PV-Module, Speichersysteme. | ⭐⭐⭐ Hoch |
Deep Dive: Wie "Moving Average" im Handwerk aussieht
Stellen Sie sich vor, Sie verbrauchen im Januar 100 Meter Kabel, im Februar 200 Meter (Großprojekt) und im März 120 Meter.
- Das Bauchgefühl sagt: "Wir brauchen viel, bestell mal 200."
- Der Simple Moving Average (3 Monate) rechnet: (100+200+120) / 3 = 140 Meter.
- Ergebnis: Die Software schlägt eine Bestellung vor, die den Bestand auf 140 Meter auffüllt. Das verhindert, dass die Ausnahme im Februar Ihren Lagerbestand dauerhaft aufbläht.
Intelligente vs. Regelbasierte Bestellung
Veraltete Software arbeitet regelbasiert: "Wenn Bestand < 10, bestelle 50."
Moderne Systeme (2025) arbeiten intelligent. Sie beziehen dynamische Datenpunkte ein, um den Bestellvorschlag zu generieren.
Entscheidende Datenpunkte für den Algorithmus
- Auftragsbestand (Order Book): Die Software scannt geplante Aufträge der nächsten 4 Wochen. Ist das Material dort verplant?
- Liefertreue des Herstellers: Der Algorithmus "weiß", dass Lieferant A immer 5 Tage braucht, Lieferant B aber nur 2. Bei Lieferant A wird früher bestellt.
- Baustellenabsagen: Wird ein Termin verschoben, storniert oder pausiert das System den Bestellvorschlag automatisch, um Lagerkosten zu sparen.
- Wetterdaten (Optional): KI-Tools korrelieren Frostvorhersagen mit dem Bedarf an Frostschutzventilen oder Rohrbegleitheizungen.
🇺🇸 Blick in die USA & UK: "Lean Construction"
Im angelsächsischen Raum ist das Thema "Inventory Turnover" (Lagerumschlagshäufigkeit) eine zentrale Kennzahl (KPI) für Handwerksbetriebe (Trades).
1. Vendor Managed Inventory (VMI)
US-Betriebe wie Roto-Rooter oder große HVAC-Firmen (Heating, Ventilation, Air Conditioning) überlassen die Bestandsführung oft dem Großhändler.
- Konzept: Sensoren oder Scan-Apps im Lager des Handwerkers melden Entnahmen direkt an den Lieferanten.
- Vorteil: Der Handwerker besitzt die Ware erst, wenn er sie entnimmt (Konsignationslager). Das Risiko liegt beim Lieferanten.
2. Predictive Ordering bei ServiceTitan & Co.
Führende US-Softwarelösungen wie ServiceTitan oder Procore nutzen historische Daten, um "Kits" vorherzusagen.
- Beispiel: Die Software erkennt: "Für Wartungstyp A wurden in 90% der Fälle Dichtung X und Filter Y benötigt."
- Aktion: Sobald der Disponent "Wartung A" einplant, wird das Material reserviert oder bestellt – bevor der Techniker überhaupt weiß, dass er raus muss.
Checkliste: Kann Ihre Software das?
Damit Sie 2025 nicht auf toter Ware sitzenbleiben, prüfen Sie Ihre Materialwirtschaft auf diese Funktionen:
- ✓ Dynamische Meldebestände: Passt sich der Mindestbestand automatisch an, wenn der Verbrauch steigt (z.B. im Winter)?
- ✓ Lieferzeiten-Tracking: Merkt sich das System, wie lange ein Artikel wirklich braucht, bis er da ist?
- ✓ Projekt-Reservierung: Wird Ware im Lager virtuell für kommende Aufträge geblockt, damit sie nicht versehentlich für Kleinaufträge rausgegeben wird?
- ✓ ABC-Analyse: Kategorisiert das System automatisch in A-Güter (teuer, geringer Bestand), B-Güter und C-Güter (Massenware, automatischer Nachschub)?
- ✓ Rückläufer-Management: Erkennt das System, wenn Material von Baustellen zurückkommt, und reduziert den nächsten Bestellvorschlag?
Fazit
Algorithmen im Lager sind keine Spielerei für Konzerne, sondern der Hebel für Liquidität im Handwerk. Ein System, das den Unterschied zwischen einem saisonalen Peak und einem echten Wachstumstrend erkennt (via Moving Average oder ARIMA), verhindert, dass Ihr Gewinn im Regal verstaubt. Starten Sie damit, Ihre C-Teile (Schrauben, Fittings) automatisiert zu verwalten, und nutzen Sie für A-Teile (Kessel, Module) die projektbezogene Prognose.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen Meldebestand und Sicherheitsbestand?
Der Sicherheitsbestand ist die "Eiserne Reserve", die niemals unterschritten werden sollte (Puffer für Lieferprobleme). Der Meldebestand liegt höher: Er ist der Punkt, an dem bestellt werden muss, damit die neue Ware eintrifft, bevor der Sicherheitsbestand angegriffen wird. Algorithmen optimieren genau diesen Zeitpunkt.
Brauche ich dafür KI oder reicht Excel?
Für sehr kleine Betriebe reicht Excel. Ab ca. 5-10 Mitarbeitern oder einem Lagerwert über 50.000 € übersteigt die Komplexität (Lieferzeiten, Projekte, Saison) jedoch die Möglichkeiten von Tabellen. Hier amortisiert sich spezialisierte Handwerkersoftware mit Materialmodul meist binnen 12 Monaten durch gesenkte Lagerkosten.
Was lernen wir aus den USA zum Thema Lager?
US-Betriebe fokussieren extrem auf "Cash Flow". Lagerbestand wird als gebundenes Bargeld gesehen. Die Lehre: Lagern Sie nur das, was Sie für Notfälle (Notdienst) brauchen oder was extrem lange Lieferzeiten hat. Alles andere sollte "Just-in-Time" über den Großhandel laufen.