„Handel im Wandel“ - dem kann sich auch der mit Abstand größte Bereich des Einzelhandels, die Lebensmittelindustrie nicht entziehen. Höhere Ansprüche, geänderte Anforderungen und permanente Verfügbarkeit stellen auch Logistikzentren vor eine große Herausforderung. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden bedarf es einer optimierten Logistik, sowohl außerhalb als auch innerhalb der Lager. Ein wichtiger Teil ist dabei die Nachschubsteuerung zwischen Pufferlager und Übervorratslager. Während einerseits aus Platz- und Kostengründen so wenig wie möglich von jedem Artikel im Pufferlager sein soll, muss jedoch trotzdem immer genug vorhanden sein, damit keine Engpässe entstehen. Um auch bei plötzlichen Bedarfsänderungen rechtzeitig reagieren zu können und Engpässe zu vermeiden, beschäftigt sich diese Arbeit mit der Klassifizierung von Artikeln zur optimalen Nachschubsteuerung. Dabei soll eine Bedarfsschwankung für einen Artikel bereits vor ihrem Eintreten prognostiziert werden, um so frühzeitig höhere Stückzahlen des Artikels ins Pufferlager nachschieben zu können. Basierend auf einer Literaturrecherche und einer umfassenden Datenanalyse werden in dieser Arbeit Möglichkeiten zur Klassifizierung evaluiert. Anschließend erfolgt eine Darstellung der Klassifizierung als Pseudo-Code und eine beispielhafte Anwendung auf die Daten, die bereits umfassende Ergebnisse liefert.