Optimierte Prozesse in Handel und Fertigung mit neuen Agentic-AI-Lösungen von UiPath

Handels- und Fertigungsunternehmen führen mit neuen Lösungen von UiPath Daten aus fragmentierten Systemen zusammen und automatisieren Workflows in den Bereichen Merchandising, Pricing und Bestandsmanagement. Damit erzielen sie eine höhere operative Performance und ein verbessertes Kundenerlebnis.

München, 25. März 2026 – Mit den speziell auf Handel und Fertigungsindustrie zugeschnittenen Agentic AI-Lösungen von UiPath (NYSE: PATH), ein weltweit führender Anbieter von Agentic Automation und Orchestrieung, optimieren und automatisieren Unternehmen komplexe Workflows in den Bereichen Merchandising, kommerzielles Pricing und Bestandsmanagement.

Schneller auf sich verändernde Kundennachfragen zu reagieren, komplexe globale Lieferketten zu steuern und Preise über wachsende Omnichannel-Umgebungen hinweg zu optimieren, sind nur einige der aktuellen Herausforderungen für Handels- und Fertigungsunternehmen. So müssen sie Nachfrageschwankungen, Produktionsrestriktionen und Bestandsoptimierung in Einklang bringen. Oft verlangsamt aber die Kombination aus fragmentierten Daten über Merchandising-Systeme, ERP-Plattformen und Supply-Chain-Werkzeuge mit manueller Analyse und Entscheidungsfindung die Reaktionszeiten. Außerdem schränkt sie die Transparenz über Bestände, Preise und Produktperformance ein.

Lösungen für den Handel: UiPath for merchandising

Mithilfe von KI-Agenten optimiert UiPath for merchandisingSortimente, indem es historische und aktuelle Verkaufsdaten auswertet, Performance-Trends, Nachfragesignale und Bestandsverfügbarkeiten analysiert und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableitet. Damit lassen sich Margen maximieren und Bestände effizienter steuern.

Einzelhändler können mit der Lösung zudem Preis- und Markdown-Strategien eng an Nachfragesignale und die Wettbewerbssituation ausrichten. Zum Funktionsumfang gehören unter anderem eine Analyse der Preiselastizität, die die Auswirkungen von Preisänderungen auf die Nachfrage misst, sowie ein Planungsmodul für Promotions und Markdowns, das durch Forecasting Kampagnenzeitpunkte und Preisanpassungen optimiert. Ein spezieller Kampagnen-Agent automatisiert darüber hinaus das Aufsetzen und Verwalten von Promotions über digitale und physische Kanäle hinweg.

„Einzelhändler stehen unter permanentem Druck, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten“, sagt Catherine Frame, Director of Retail Solutions bei UiPath. „Die KI-Einführung nimmt in der gesamten Branche zu, aber viele Unternehmen tun sich schwer damit, von der Experimentierphase in einen produktiven Einsatz zu kommen, der messbare Geschäftsergebnisse liefert. Unsere Lösungen sind daher speziell für die häufigsten Use Cases im Handel zugeschnitten. Sie kombinieren Agenten und agentische Orchestrierung von Geschäftsprozessen für eine agentische, KI-gestützte Entscheidungsfindung. Einzelhändler können damit Herausforderungen rund um Bestand, Pricing und Lieferkette proaktiv adressieren. Außerdem haben sie die Möglichkeit, ihre wichtigsten operativen Prozesse, vom Merchandising und Pricing bis zu Supply-Chain-Operationen, schnell zu automatisieren. Parallel stellen sie sowohl die Governance als auch das Vertrauen sicher, die für eine verantwortungsvolle Skalierung von KI erforderlich sind.“

Lösungen für die Fertigungsindustrie: UiPath for commercial pricing

UiPath for commercial pricingbringt agentische KI ins Zentrum des Quote-to-Order-Prozesses: Unternehmen können damit Marktbewegungen vorhersehen, optimale Preisstrategien definieren und diese autonom umsetzen. Dank der Kombination aus leistungsfähigen KI-Modellen und Enterprise-Automatisierung agieren Teams schneller, erzielen höhere Abschlussquoten und schützen Margen. So wird Pricing von einem manuellen Engpass in einen Echtzeit-Wettbewerbsvorteil verwandelt.

UiPath for inventory management

UiPath for inventory management vereinheitlicht die Sicht auf Bestände in Lagern und Distributionszentren, über Rohmaterialien bis hin zu Verkaufsflächen im Handel. Mithilfe von KI-Agenten, Machine-Learning- und Optimierungsmodellen analysiert die Lösung Nachfragemuster und operative Signale, um potenzielle Out-of-Stock-Situationen zu prognostizieren, Beschaffungsprozesse zu automatisieren sowie Empfehlungen für Bestandsniveaus inklusive Rebalancing zwischen Standorten auszusprechen. So sollen der Lagerumschlag verbessert, Überbestände reduziert und die Servicelevels erhöht werden.

Weitere Informationen zu den UiPath Solutions für Agentic Automation finden Sie hier.