Walmex: KI-Modell klassifiziert Lagerbestände und optimiert Sicherheitsbestände

Walmex betreibt mehr als 3.300 Filialen in Mexiko unter verschiedenen Formaten, darunter Bodega Aurrera, Walmart Supercenter, Walmart Express und Sam's Club. Bei dieser Skalierung stellt die Steuerung von Lagerbeständen eine zentrale operative Herausforderung dar. Das Unternehmen identifizierte Verbesserungspotenzial bei der Koordination zwischen Nachschub, Merchandising und Vertrieb sowie bei der Sichtbarkeit von Ursachen für Bestandsprobleme. Als Reaktion darauf reduzierte Walmex seine durchschnittliche Lagerhaltungsdauer (Days of Inventory on Hand) durch verbesserte Gesamtkoordination und Maßnahmen zur Steigerung der Filialproduktivität.

Walmex setzt ein KI-basiertes Inventar-Gesundheitsmodell ein, das zwischen gesunden und ungesunden Beständen unterscheidet. Das Modell liefert den Teams aus Nachschub, Merchandising und Vertrieb Transparenz über die Grundursachen von Bestandsproblemen. Darüber hinaus prognostiziert es Über- und Unterbestände, sowohl in Einheiten als auch in Geldwert, und passt Sicherheitsbestandsgrenzen dynamisch an.

Das Modell fungiert als einheitliche Informationsquelle für die gesamte Organisation und integriert Best Practices von Walmart Inc. aus dem US-Markt.

Ergänzend hat Walmex neue Gesamtverfügbarkeits-Kennzahlen (Total Availability, TA) eingeführt, die die Verfügbarkeit über die gesamte Lieferkette hinweg überwachen. Diese Metriken erkennen Verfügbarkeitslücken bereits ab dem Zeitpunkt des Wareneingangs und liefern Frühwarnungen bei drohenden Serviceausfällen.

Das eingesetzte Modell basiert auf Künstlicher Intelligenz. KI bezeichnet in diesem Kontext Algorithmen und Verfahren, die Computersystemen ermöglichen, Konzepte zu erlernen, zu schlussfolgern und komplexe Probleme zu lösen. Machine Learning (ML), ein Teilbereich der KI, wird im Kontext der Walmex-Logistikplattform ebenfalls genannt: ML-Systeme optimieren Modellparameter auf Basis von Daten, ohne explizit programmiert zu werden.

Die Logistikplattform von Walmex wurde durch Automatisierung, KI, Routenplanung und Nachtlieferungskapazitäten weiterentwickelt. Diese Maßnahmen stärken laut Unternehmensangaben sowohl die First-Mile- als auch die Last-Mile-Logistik, reduzieren Verluste und Diebstahl und verkürzen Distributionszeiten.

Zusätzlich werden Daten aus dem Kundenbindungsprogramm „Beneficios" genutzt, um die Preisarchitektur zu verbessern und die Katalogproduktivität auf Artikel- und Filialebene zu optimieren.

Walmex gibt an, die Lagerhaltungsdauer durch bessere Gesamtkoordination und produktivitätssteigernde Maßnahmen reduziert zu haben. Konkrete Zahlenwerte zur Reduktion werden in den verfügbaren Quellen nicht genannt.

Auf Unternehmensebene meldete Walmex für das Geschäftsjahr 2025 einen Gesamtumsatz von 1.011.598 Millionen Pesos, ein Wachstum von 5,5 % gegenüber dem Vorjahr. Dieses Wachstum wurde durch die Eröffnung von 186 neuen Filialen und die Omnichannel-Strategie getragen. Ein direkter kausaler Zusammenhang zwischen dem Inventar-Modell und dieser Umsatzentwicklung wird in den Quellen nicht hergestellt.

Das Inventar-Gesundheitsmodell ist Teil einer breiteren Digitalisierungsstrategie bei Walmex. Das Unternehmen investiert parallel in elektronische Regaletiketten (über 1,7 Millionen Einheiten geplant in Partnerschaft mit Vusion), in Distributionszentren mit Robotik und KI sowie in den Ausbau seiner E-Commerce-Infrastruktur. Der E-Commerce-Umsatz wuchs im zweiten Quartal 2026 um 16,2 %, das On-Demand-Geschäft um 21,1 %.

Das Inventar-Modell selbst übernimmt dabei eine Querschnittsfunktion: Es verbindet Nachschub-, Handels- und Vertriebsteams über eine gemeinsame Datenbasis und bringt methodisch die Erfahrungen der US-amerikanischen Walmart-Zentrale in den mexikanischen Markt.