Was Bau-DfMA mit KI im österreichischen Handel zu tun hat – und wie Standardisierung, Vorfertigung und Zusammenarbeit Ihre Retail-KI-Projekte endlich wirksam machen.
Warum DfMA für den Handel plötzlich spannend wird
2025 wird im Bau deutlich: Wer früh digital plant und vorfertigt, baut schneller, günstiger und stabiler. Studien erwarten, dass DfMA-Methoden (Design for Manufacturing and Assembly) bis 2027 um rund 10 % wachsen. Und zwar nicht nur im Hightech-Fertigteilwerk, sondern quer durch die Branche.
Das klingt erst einmal weit weg vom österreichischen Einzelhandel. Ist es aber nicht. Denn genau dieselben Prinzipien, die ALLPLAN in seinem neuen E‑Book zu DfMA im Bau beschreibt – Standardisierung, Vorfertigung, frühe Zusammenarbeit – sind auch der Kern erfolgreicher KI-Strategien im Handel: vom Bestandsmanagement über Preisoptimierung bis zur Omnichannel-Logistik.
In der Serie „KI im österreichischen Einzelhandel: Retail Innovation“ schauen wir uns an, wie Händler konkret von digitalen Ansätzen anderer Branchen profitieren. Heute geht es darum, was das neue DfMA-E‑Book von ALLPLAN für Handelsunternehmen bedeutet – und wie Sie die dort beschriebenen Prinzipien direkt auf Filialnetz, Lager, Prozesse und KI-Projekte übertragen.
DfMA kurz gefasst – und was der Handel damit zu tun hat
DfMA bedeutet: Produkte (oder Gebäude) so zu planen, dass sie sich maximal effizient fertigen und montieren lassen. Im Bau heißt das: Bauteile werden standardisiert, im Werk vorproduziert und auf der Baustelle nur noch zusammengefügt.
Das E‑Book von ALLPLAN beschreibt drei Kernpfeiler von DfMA:
- Standardisierung von Komponenten
- Optimierung für Vorfertigung
- Frühzeitige, integrierte Zusammenarbeit aller Beteiligten
Übertragen auf den österreichischen Einzelhandel ergibt sich ein erstaunlich klares Bild:
- Standardisierung entspricht einheitlichen Stammdaten, klar definierten Prozessen und konsistenten Sortimentsbausteinen über alle Filialen.
- Vorfertigung ähnelt vorkonfigurierten Regalplänen, automatisierten Bestellvorschlägen oder vorgeplanten Promotions, die mit wenigen Klicks „montiert“ werden.
- Frühe Zusammenarbeit bedeutet: Einkauf, Vertrieb, Logistik, IT und Data Science planen gemeinsam – nicht erst, wenn die Kampagne schon live ist.
Die Realität im Handel? Genau hier hakt es oft. KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlender Standardisierung, „Handarbeit“ in den Filialen und Silos in der Organisation. Genau diese Punkte adressiert DfMA im Bau – und liefert damit ein wertvolles Denkmuster für Retail-Innovationen.
Die drei DfMA-Pfeiler als Blaupause für KI im Handel
1. Standardisierung: Ohne saubere Basisdaten läuft keine KI
DfMA fordert, Bauteile zu standardisieren, um sie günstiger und zuverlässiger zu produzieren. Für Händler bedeutet das vor allem eines: Daten und Prozesse standardisieren, bevor man über „smarte KI“ spricht.
Konkrete Parallelen:
- Artikel- und Stammdaten: Einheitliche Produktklassifikationen, konsistente Einheiten, gepflegte MHD- und Verpackungsinfos. Ohne das sind Prognosen für Bestandsmanagement und Preisoptimierung unzuverlässig.
- Filialprofile: Klare Kategorien für Filialgrößen, Lagen, Kundentypen und Öffnungszeiten. Sonst können KI-Modelle nicht sauber zwischen Stadtfiliale, Landmarkt und Tourismusstandort unterscheiden.
- Prozess-Standards: Wie wird eine Preisänderung ausgerollt? Wie werden Abschriften verbucht? Wo werden Retouren erfasst? Jeder Sonderweg schwächt das Modell.
DfMA zeigt hier eine harte Wahrheit: Komplexität killt Effizienz. Wer jede Filiale „individuell“ lebt, zahlt später doppelt – in KI-Projekten, in Fehlerquoten, in Schulungsaufwand.
Praxis-Tipp für Händler:
Bevor das nächste KI-Projekt startet, ein Mini-DfMA-Projekt für Daten und Prozesse aufsetzen:
- Top-50-Prozesse entlang der Wertschöpfungskette (Einkauf – Lager – Filiale – E‑Com) aufnehmen
- Varianten zählen und konsequent reduzieren
- Datenfelder vereinheitlichen, Dubletten bereinigen
KI im Handel funktioniert wie Vorfertigung im Bau nur dann wirklich gut, wenn die Bausteine klar definiert sind.
2. Vorfertigung: Standard-Bausteine statt jedes Mal neu planen
Das ALLPLAN-E‑Book betont, wie wichtig Vorfertigung für Tempo, Kosten und Qualität ist. Elemente werden im Werk optimiert produziert, Qualität geprüft, und auf der Baustelle geht es dann schnell.
Im Handel lässt sich dieses Prinzip direkt auf KI-gestützte Bausteine übertragen:
- Vorgefertigte Prognosemodelle für
- Abverkauf pro Kategorie und Filialtyp
- Retourenwahrscheinlichkeiten im Online-Shop
- Personaleinsatz nach Wochentag und Saison
- Standard-Promotionsets (z.B. „Saisonstart Winter“, „Schulbeginn“, „Weihnachtsgeschäft“), die mit KI optimiert und dann in den Filialen nur noch „montiert“ werden
- Vordefinierte Regalkonzepte je Filialtyp, bei denen KI nur noch Feinjustierungen vornimmt
Der Unterschied im Alltag:
- Ohne Vorfertigung: Jede Aktion, jedes Layout, jede Bestellung wird individuell von Null weg geplant.
- Mit „DfMA-Denke“: Das Headquarter stellt zertifizierte Bausteine bereit, KI passt diese an lokale Gegebenheiten an, und die Filialen setzen um.
Das reduziert Fehler, Schulungsaufwand und Entscheidungsstress in den Filialen – genau wie der Einsatz vorgefertigter Module auf der Baustelle.
Beispiel aus der Praxis (vereinfacht):
Ein österreichischer Lebensmittelhändler definiert 6 Standard-Regalbausteine für Frische-Sortimente. Die KI berechnet, welcher Baustein pro Filiale und Saison passt und schlägt nur noch kleine Anpassungen vor. Statt hunderte individuelle Planogramme manuell zu pflegen, greifen Marktleiter auf optimierte Standardmuster zurück.
3. Frühzeitige Zusammenarbeit: KI gehört von Anfang an in die Planung
Im E‑Book zu DfMA stellt ALLPLAN klar: Die Baubarkeit muss schon in den frühen Entwurfsphasen mitgedacht werden. Dazu braucht es enge Zusammenarbeit zwischen Planung, Fertigung und Montage.
Übertragen auf den Handel heißt das:
Wer KI erst nachträglich auf bestehende Kampagnen, Sortimente oder Flächenkonzepte „draufsetzt“, holt nur einen Bruchteil des Potenzials heraus.
Stattdessen sollten Handelsunternehmen:
- Data-Teams früh in die Jahres- und Aktionsplanung einbinden
– Welche Daten werden benötigt?
– Welche Kennzahlen sollen optimiert werden (Marge, Umsatz, Abfall, Verfügbarkeit)? - KI als festen Stakeholder in Projekten behandeln
– Neue Loyalty-Programme so designen, dass sie qualitativ hochwertige Daten liefern
– Omnichannel-Prozesse so aufbauen, dass sie Rückmeldungen von Kundenverhalten in Echtzeit ermöglichen - IT, Fachbereich und Filialpraxis an einem Tisch vereinen
– Im Bau heißt das: Architekt, Statiker, Fertigteilwerk, Montagefirma.
– Im Handel: Category Management, Logistik, IT, Data Science, Filialleitung.
Die Erfahrung aus DfMA-Projekten im Bau zeigt: Wenn die Produktion (bzw. Umsetzung) nicht von Anfang an mitredet, wird es teuer. Genau das passiert im Handel, wenn Filialen KI-getriebene Pläne nicht umsetzen können, weil Prozesse oder Personalressourcen nicht passen.
MANUFACTON im Bau – und was das Pendant im Handel ist
ALLPLAN hat 2025 MANUFACTON, eine cloudbasierte Plattform für Offsite-Bau und modulare Fertigung, übernommen. Die Software sorgt für Echtzeit-Transparenz über Planung, Produktion, Materialmanagement und Logistik – vom Werk bis zur Baustelle.
Im Handel ist das Pendant dazu eine integrierte Retail-Operations- und Datenplattform, die:
- Bestände in Zentrallagern, Filialen und Online-Kanälen in Echtzeit sichtbar macht
- Lieferströme, Personaleinsatz und Promotions zentral plant
- Prognosen für Nachfrage, Abverkauf und Retouren integriert
- KI-Modelle nicht isoliert laufen lässt, sondern direkt in operative Systeme einspeist
Die Parallele ist deutlich:
- MANUFACTON verknüpft DfMA-Planung mit echter Produktion.
- Eine moderne Retail-Plattform verknüpft KI-Planung mit realen Regalmetern, Kassen und Kunden.
Ohne diese Integration bleiben sowohl DfMA im Bau als auch KI im Handel Stückwerk: schöne Reports, wenige harte Effekte.
Konkrete Learnings aus dem DfMA-E‑Book für österreichische Händler
Das ALLPLAN-E‑Book „DfMA verstehen: Design für Fertigung und Montage im Faktencheck“ zeigt strukturiert, wie Unternehmen DfMA einführen können: Grundlagen, Hürden, Anforderungen an Software, Praxisbeispiele und ein Blick in die Zukunft.
Übertragen auf den österreichischen Einzelhandel ergeben sich fünf sehr konkrete Handlungsfelder:
1. Hürden ehrlich benennen
Im Bau sind das laut E‑Book u.a.:
- Kultur (Angst vor Standardisierung)
- Fragmentierte IT-Landschaft
- Fehlendes Know-how zur industrialisierten Bauweise
Im Handel sieht es ähnlich aus:
- Skepsis gegenüber KI in Filialen und Fachbereichen
- Viele Insellösungen (Kassensystem, Lager, BI-Tool, Webshop)
- Kaum Erfahrung, wie man Prozesse konsequent „für KI“ designt
Wer das offen adressiert, spart sich teure Pilotprojekte ohne Wirkung.
2. Anforderungen an Software klar definieren
ALLPLAN beschreibt im E‑Book, welche Fähigkeiten eine AEC-Software für DfMA haben muss. Für den Handel gilt sinngemäß:
- Skalierbare Datenbasis (Artikel, Kunden, Transaktionen, Logistik)
- Offene Schnittstellen, um Kassensysteme, ERP, E‑Com und externe Daten (Wetter, Events, Tourismus) einzubinden
- KI-Funktionen nahe am Prozess: Prognosen und Optimierungen müssen dort auftauchen, wo auch entschieden wird (z.B. Disposition, Preisfestlegung, Filialplanung)
- Transparenz und Erklärbarkeit – sonst akzeptieren Fachbereiche und Filialleiter die Vorschläge nicht
3. Praxisbeispiele groß denken, klein starten
Das ALLPLAN-E‑Book arbeitet mit Praxisbeispielen aus Vorfertigung, Stahlbau und Fertigungsbetrieben. Händler sollten ähnlich konkret vorgehen – nur entlang ihrer Wertschöpfungskette:
- Ein Pilotmarkt-Cluster für KI-gestütztes Bestandsmanagement
- Eine Kategorie (z.B. Frische, Drogerie, Elektronik) für KI-basierte Preisoptimierung
- Ein regionaler Online-Kanal für KI-getriebene Personalisierung
Wichtig: Jedes Pilotprojekt sollte von Anfang an wie ein Skalierungsprojekt gedacht sein. Genau wie beim modularen Bauen: Ein Modul bringt wenig, wenn es nicht Teil eines Systems wird.
4. Organisation auf „Design to Operate“ ausrichten
ALLPLAN spricht von einer „Design to Build“-Philosophie: Planung und Ausführung werden konsequent zusammengedacht.
Händler sollten sich ähnlich zu einer „Design to Operate“-Philosophie bekennen:
- Kampagnen, Sortimente, Flächenkonzepte so planen, dass sie im Alltag mit vertretbarem Aufwand betrieben werden können
- KI von Beginn an als festen Bestandteil dieser Planung sehen – nicht als Add-on
5. Zukunft aktiv gestalten, nicht abwarten
Das E‑Book endet mit einem Ausblick auf die Zukunft von Planen und Bauen. Für den österreichischen Handel ist der Tenor derselbe:
- Demografischer Wandel und Fachkräftemangel verschärfen den Druck
- Kund:innen erwarten personalisierte, kanalübergreifende Angebote
- Margen stehen unter Druck – jeder Prozentpunkt zählt
Wer jetzt DfMA-Prinzipien in seine Retail- und KI-Strategie integriert, baut sich einen klaren Vorsprung auf. Wer wartet, wird in wenigen Jahren nur noch „hinterherrüsten“.
Wie Sie DfMA-Denken konkret in Ihre KI-Retail-Roadmap einbauen
Zum Abschluss ein möglicher 5‑Punkte-Plan, wie ein österreichischer Händler DfMA-Prinzipien auf seine KI-Roadmap überträgt:
-
Ist-Analyse & Standardisierung
- Datenqualität prüfen, Prozessvielfalt erfassen, Filialtypen definieren
- Ziel: Weniger Sonderwege, klarere Strukturen
-
Use Cases priorisieren
- Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse, Omnichannel-Logistik bewerten
- Fokus auf Bereiche mit hoher Hebelwirkung und guter Datenlage
-
„Vorgefertigte“ KI-Bausteine entwickeln
- Standard-Modelle (z.B. Nachfrageprognosen je Kategorie/Filialtyp) erstellen
- Schnittstellen zu Kernsystemen einrichten
-
Pilotprojekte mit echter Umsetzung
- Nicht nur testen, sondern Prozesse und Rollen konkret anpassen
- Filialen früh einbinden, Feedback ernst nehmen
-
Skalieren und kontinuierlich verbessern
- Erfolgreiche Piloten ausrollen, Standardbausteine weiter schärfen
- Neue Datenquellen und KI-Modelle schrittweise ergänzen
Fazit: Was Bau-DfMA mit KI im Handel verbindet
DfMA im Bau zeigt sehr deutlich, wie stark Unternehmen profitieren, wenn sie Standardisierung, Vorfertigung und frühe Zusammenarbeit ernst nehmen. Das neue ALLPLAN-E‑Book liefert dafür in 26 Seiten eine klare Struktur – von Grundlagen über Hürden bis zu Praxisbeispielen.
Für den österreichischen Einzelhandel heißt das: Wer KI erfolgreich für Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse und Omnichannel-Strategien einsetzen will, sollte sich genau diese Prinzipien abschauen. Nicht die Technologie entscheidet über den Erfolg, sondern die Art, wie Sie Ihr „System Handel“ denken und gestalten.
Die spannende Frage für die nächsten Jahre lautet daher nicht: „Setzen wir KI ein?“, sondern:
Planen wir unser Geschäft so, dass KI und digitale Bausteine es wirklich effizient betreiben können – wie ein gut vorbereitetes DfMA-Projekt auf der Baustelle?