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    Decision Intelligence hilft bei Entscheidungen
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    Branche & Markt

    Decision Intelligence hilft bei Entscheidungen

    Das Beispiel von Faller Packaging zeigt, wie Paretos Decision Intelligence – eine Form der künstlichen Intelligenz – funktioniert und welche Vorteile sie bietet.
    Veröffentlicht
    10. März 2025
    Lesezeit
    4 Minuten
    Rubrik
    Branche & Markt

    Präzision und Effizienz sind in der Pharmaproduktion erfolgsentscheidend. Gleichzeitig stehen die Unternehmen vor strengeren Regulierungen, wachsender Produktvielfalt und komplexen Lieferketten. Das Beispiel von Faller Packaging zeigt, wie Decision Intelligence – eine Form der künstlichen Intelligenz – funktioniert und welche Vorteile sie bietet.

    Entscheider in der Pharmabranche können ein Lied davon singen: Ihr Tagesgeschäft ist ein Balanceakt zwischen strenger Regulierung, hohen Qualitätsstandards und wachsenden Marktanforderungen. Unternehmen müssen nicht nur Medikamente entwickeln, die Leben retten, sondern sie auch schnell und zuverlässig liefern – in einem sich ständig wandelnden Umfeld eine Herkulesaufgabe.

    Nur ein prominentes Beispiel: Während der Covid-19-Pandemie musste Pfizer Millionen von Impfstoffdosen in Rekordzeit weltweit verteilen. Jeder Tag Verzögerung bedeutete Risiken für Gesundheitssysteme und Menschenleben. Zu denken ist auch an Apotheken, die innerhalb von 24 h dringend benötigte Medikamente erwarten: Hier gibt es keinen Raum für Lieferfehler. Das ist allerdings nur die Spitze des Eisbergs. Im wettbewerbsintensiven Generikageschäft geht es oft um kurzfristige Ausschreibungen, bei denen kleinste Kalkulationsfehler Millionenverluste bedeuten können. Auch saisonale Schwankungen wie die steigende Nachfrage nach Erkältungsmitteln im Winter erfordern hochpräzise Bedarfsprognosen. Und nicht zuletzt gestalten sich die Lieferketten immer internationaler und komplexer. Wirkstoffe werden in Asien produziert, in Europa verarbeitet und weltweit verteilt – all das unter Berücksichtigung strenger Vorschriften wie der EU-Fälschungsschutzrichtlinie. Ein Fehler in der Planung, und der gesamte Prozess gerät ins Wanken. Diese Beispiele zeigen, dass in der Pharmabranche Unsicherheiten die Norm sind. Umso wichtiger ist es, Entscheidungen auf eine präzise, datenbasierte Grundlage zu stellen. Genau hier setzt Decision Intelligence an, denn traditionelle Planungstools oder ERP- und BI-Systeme wie SAP sind nicht in der Lage, mit der neuen Dynamik und Komplexität in der Planung umzugehen.

    Was ist Decision Intelligence?

    Decision Intelligence kombiniert menschliches Expertenwissen mit modernsten KI-Technologien, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und konkrete Handlungsempfehlungen auszusprechen. Damit entwickelt sich Decision Intelligence mehr und mehr zum strategischen Instrument, um als Unternehmen präzisere und fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dabei kombiniert sie drei Ebenen:

    • Deskriptiv: Was ist passiert? Anhand von Daten aus der Vergangenheit entsteht eine Übersicht über historische Trends, z. B. Umsatz- oder Produktionsdaten.
    Pharma

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  • Prädiktiv: Was wird (wahrscheinlich) passieren? In historischen und externen Daten lassen sich Muster erkennen, die Vorhersagen erlauben, z. B. Schwankungen in der Nachfrage oder saisonale Trends.
  • Präskriptiv: Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden? Auf Basis der Vorhersagen lässt sich die Frage beantworten, was zu tun ist. Die Plattform generiert konkrete Handlungsempfehlungen, z. B. zur Optimierung von Lagerbeständen oder Produktionsplänen.
  • Im Hintergrund nutzt Decision Intelligence Machine Learning, Deep Learning und Optimierungsalgorithmen, um riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten. Diese Daten können aus internen Systemen stammen – wie Verkaufszahlen oder Produktionskapazitäten – sowie aus externen Quellen wie Wetterdaten, Markttrends oder regulatorischen Änderungen. Die DI-Plattform integriert diese Informationen, analysiert sie und schlägt den Entscheidern spezifische Maßnahmen vor. Dabei lassen sich auch Szenarien durchspielen. Beispielsweise kann eine Decision-Intelligence-Plattform aufzeigen, welche Auswirkungen es hat, wenn ein bestimmter Produktionsstandort vorübergehend geschlossen oder ein Produkt aus dem Portfolio genommen wird.

    Und im nächsten Schritt ist auch die immer weitergehende Automatisierung von Entscheidungen denkbar. Unternehmen können auf der Basis der Erkenntnisse Prozesse automatisieren, z. B. die rechtzeitige Nachbestellung von Zulieferern oder die dynamische Anpassung von Lieferketten. Dabei bleibt immer die Kontrolle beim Menschen: Entscheidungen können manuell überprüft oder automatisch umgesetzt werden.

    Faller steigert Forecast-Genauigkeit

    Ein Beispiel: Faller Packaging, ein führender Anbieter pharmazeutischer Verpackungen, stand vor Herausforderungen. Denn die sehr dynamischen Absatzprognosen mussten manuell auf Basis von Erfahrungswerten des Vertriebsteams erstellt werden. Das Managementteam von Faller Packaging entschied sich daher, die Decision-Intelligence-Lösung des Heidelberger Start-ups Paretos zu nutzen – eine Plattform auf Basis von KI und Machine Learning, die fünf Jahre historische Daten analysierte und mit externen Faktoren kombinierte. Daraus entstand ein neues Prognosesystem, das rollierend arbeitet und monatlich aktualisierte Vorhersagen bis zu 17 Monate in die Zukunft liefert. Es identifiziert Trends, optimiert Lagerbestände und ermöglicht schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen. Innerhalb von nur vier Monaten nach der Einführung stieg die Prognosegenauigkeit um 50 %.

    Vorteile zeigen sich bei Umsetzung

    Viele Entscheider in Pharmaunternehmen werden sich jetzt fragen: Was brauche ich, um damit anzufangen? Wie starte ich? Wann starte ich? Die Erfahrung zeigt: Welche Vorteile Decision Intelligence einem Unternehmen im Detail bringt, zeigt sich in der Umsetzung – dann aber sehr schnell. Entscheider sollten also nicht zögern, sondern recht schnell mit der Reise zur entscheidungsintelligenten Organisation beginnen. Dabei lohnt es sich, schrittweise vorzugehen und vor allem folgende Punkte zu beachten:

    • Pilotprojekte definieren: Beginnen Sie mit einem klar umrissenen Anwendungsfall, etwa der Optimierung von Bedarfsprognosen für eine Produktlinie.
    • Daten bereitstellen: Stellen Sie sicher, dass die wesentlichen relevanten Daten verfügbar und konsistent sind. Externe Datenquellen können helfen, Lücken zu schließen. Im Zweifel gilt: Lieber mit wenigen, sauberen, aber relevanten Daten starten, um ins Laufen zu kommen.
    • Iterativ vorgehen: Implementieren Sie die Lösung schrittweise, um frühzeitige Erfolge zu erzielen und die Akzeptanz im Unternehmen zu fördern.
    • Kulturwandel fördern: Machen Sie iteratives Arbeiten und KI in Ihrem Team zum Thema, beziehen sie es ein und kommunizieren Sie vor allem transparent. All das ist entscheidend, um Vorurteile gegenüber KI abzubauen – und ihre Mitarbeitenden dafür zu gewinnen.

    Noch steht die Pharmabranche am Anfang der daten- und KI-getriebenen Transformation. Heute liegt der Fokus oft auf Bedarfsprognosen, im nächsten Schritt könnte die Technologie zum Beispiel Szenarioplanung, Produktionsplanung oder personalisierte Medizin revolutionieren. Unternehmen, die jetzt in Decision Intelligence investieren, sichern sich nicht also nur operative Vorteile, sondern gestalten aktiv die Zukunft der Branche.

    Paretos GmbH, Heidelberg

    Autor: Thorsten Heilig

    Co-Founder und CEO,

    Paretos

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