Motivation
Die Zahl an Rücksendungen nach dem Kauf einer Ware wächst kontinuierlich und führt zu hohen Kosten für Hersteller und Verkäufer. Vielfach ist nach der Rücksendung eine Nacharbeit nötig, um die retournierten Waren wieder in den Verkauf zu bringen oder einer anderen Verwertung zuzuführen. Dabei entstehen Kosten, die häufig dazu führen, dass es für den Hersteller oder Verkäufer günstiger ist, die Ware zu vernichten. Darüber hinaus verursachen die Vernichtung, unnötige Transporte und eine notwendige erneute Produktion, eine immer stärkere Umweltbelastung.
Ziele und Vorgehen
Das Ziel von OptiRetouern ist es, unvermeidbare Retouren vorherzusagen und bereits vor oder spätestens mit ihrer Entstehung zu bestimmen, wie sie optimal weiterzuverarbeiten sind. Mittels KI und eines entsprechenden Empfehlungsdienstes (Recommender-System) soll es ermöglicht werden, die Retouren in den Verkauf zurückzuführen oder in ein „Second Life“ zu überführen. Die Anforderungsanalyse soll mit einer Beschreibung der Prozesse eine Übersicht über die gesamte Datengrundlage der Retouren-Thematik mit möglichen Weiterverarbeitungsarten liefern. Aufbauend auf dieser Grundlage soll die KI für die Vorhersage der Retouren entwickelt und trainiert werden. Diese KI-Modelle werden in ein menschgestütztes System integriert, damit die Ergebnisse von Expertinnen und Experten evaluiert werden können. Dazu werden Module für Fachanwender entwickelt, die in Form von Cockpits Übersichten über laufende und zu erwartende Retourenvorgänge liefern und die Auswahl der Folgeprozesse anhand der KI-Vorschläge ermöglichen.
Innovationen und Perspektiven
Das Konsortium möchte eine branchenübergreifend einsetzbare Lösung entwickeln, mit der Anwender ihre Retouren vorausschauend optimieren und damit Risiken sowie Kosten reduzieren können – insbesondere im E-Commerce, aber auch allgemein im Verkauf von Waren mit Garantieversprechen.