Supply Chain Management

Verkaufsprognosen und Bestandsoptimierung mittels Algorithmen aus dem Machine Learning

Optimieren Sie den Cashflow, reduzieren Sie die Lagerbestände und automatisieren Sie die Bestellprozesse.  

Leistungsstarke Lieferkette

  • Bedarfsprognosen basierend auf verschiedenen Algorithmen, die historische und externe Daten verbinden
  • Bestellautomatisierung für die Mehrheit der Produkte und volle Integration mit ERP-Bestellungen
  • Bestandsoptimierung ohne Auswirkungen auf Fehlmengen mit vorgeschlagener Häufigkeit und Bestellqualität auf Artikelebene
Funktionen erkunden
  • Prognostizieren Sie die Marktnachfrage auf der Grundlage von Modellen, die mit verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens trainiert wurden
  • Verwenden Sie Ihre historischen Daten in Verbindung mit externen Daten (Wetter, Verkehr usw.)
  • Identifizieren Sie verschiedene Produkttypen wie Standardprodukte, neue Produkte, Ladenhüter usw. und setzen Sie Prognosemodelle entsprechend ein
  • Erstellen Sie Prognosemodelle, die täglich neu angepasst werden und aktuelle Schätzungen liefern
  • Vermeiden Sie „geschätzte“ Bestellungen und reduzieren Sie Ihre Lagerbestände, ohne dass sich dies negativ durch Fehlmengen auswirkt.
  • Minimieren Sie Fehlmengen bei Schlüsselkategorien und -artikeln durch optimale Lagerbestände
  • Vermeiden Sie Überbestände durch frühzeitige Planung mit Hilfe von KI-gestützten Vorschlägen
  • Beziehen Sie artikel-, anbieter- oder ladungsspezifische Einschränkungen in Ihre Optimierungsmodelle ein
  • Automatisieren Sie die Bestellprozesse für die Mehrzahl der Artikel
  • Verschaffen Sie den Einkaufsabteilungen mehr Zeit, sich auf Ausreißer und saisonale Schwankungen zu konzentrieren
  • Stellen Sie den Anwendern vorgeschlagene Häufigkeiten und Bestellmengen auf Artikelebene zur Verfügung
  • Trainieren Sie Ihr System so, dass es automatisch aus Informationen aus realen Aufträgen lernt
  • Berechnen Sie Up-Fill- oder Down-Fill-Optionen
  • Minimieren Sie die Transportkosten pro Artikel
  • Optimieren Sie Frachtrouten, um Kosten zu senken
  • Generieren Sie Vorschläge für den Warennachschub pro Artikel
  • Verteilen Sie verfügbare Waren auf Ad-hoc-Basis an die Geschäfte (unter Verwendung von Vorschlägen)
  • Maximieren Sie Ihr Verkaufspotenzial, indem Sie den richtigen Artikel an die richtigen Geschäfte liefern
  • Passen Sie Ihre Vertriebsebenen an die tatsächlichen Verkaufsdaten an
  • Modelle lernen automatisch aus historischen saisonalen Schwankungen
  • Versorgen Sie den Prognosealgorithmus mit Promotion-spezifischen Daten
  • Vorhersage von Promotion-Uplifts auf Artikelebene
  • Erstellen Sie personalisierte Promotion-Strategien

So können Sie starten

Unser Plattform-Angebot beruht auf einem 3-Stufen-Ansatz, der darauf ausgelegt ist, Ihr Risiko zu senken und Sie dabei zu unterstützen, die potenziellen Vorteile zu verstehen, bevor Sie die gesamte Lösung in Ihrem Unternehmen implementieren. 

Quick Scan

Daten, die in vordefinierten Formularen bereitgestellt werden, dienen als Ausgangspunkt für einen Quick Scan, wie Nachfrageprognose und Optimierung des Warennach-schubs mit Ihren Daten arbeiten können.

Datendiagnose

Umfassende Validierung Ihrer Daten (bis zu 500 Artikel) einschließlich größerer Restriktionen und historischer Verkaufs-/Bestands-daten. Das Endergebnis ist eine ROI-Berechnung für die getesteten Artikel in Bezug auf die Reduzierung von Fehlmengen und die Senkung des Cashflows bei überlagerten Artikeln.

Implementierung

Vollständige Integration der Prozesse des Warennachschubs in Ihre operative Geschäftstätigkeit. Self-Service-BI-Tool, das für die Interpretierbarkeit eingesetzt wird. Alle maßgeblichen Einschränkungen werden in Verbindung mit externen Daten betrachtet, um die Genauigkeit der Schätzungen zu verbessern und eine optimierte Kundenbetreuungsphase zu bieten, in der unsere Experten Schritt für Schritt mit Ihnen an der Einführung des neuen Systems arbeiten.

Case Study

Gewinnen Sie mehr Vertrauen in Ihre Lagerbestellungen mit AI-Unterstützung

Erfahren Sie, wie unser Kunde seine Einkaufsabteilung mit einer AI-basierten Plattform für Verkaufsprognosen und Bestandsoptimierung mit den richtigen Informationen versorgte. 
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