Inventory Forecasting für Ersatzteilbestellungen

Als ein führendes Logistikunternehmen an uns herantrat, standen sie vor einer speziellen Herausforderung: Die präzise Vorhersage von Ersatzteilbestellungen in der nahen Zukunft, um eine optimale Steuerung ihrer Prozesse zu gewährleisten. Das Kernproblem war nicht nur die bloße Vorhersage, sondern die genaue Quantifizierung der Bestellmenge für jeden einzelnen Lagerbereich.

Warum war dies so entscheidend? Ein treffsicheres Inventory Forecasting ermöglicht eine optimierte Bestandsverwaltung und hat dadurch erhebliche betriebswirtschaftliche Vorteile, insbesondere im Hinblick auf die Ressourcenplanung und das Kapitalmanagement.

Basierend auf unserer Expertise im Bereich Datenanalyse und KI entwickelten wir einen zielgerichteten Lösungsansatz. Der erste Schritt bestand in der Identifikation von Einflussgrößen, die zur Vorhersage der Bestellmengen beitragen würden. Diese Analyse basierte auf Daten aus sieben diversifizierten Quellen, die uns tiefgreifende Einblicke in das Bestellverhalten boten. Um die Genauigkeit und Relevanz unserer Vorhersagen zu erhöhen, entwickelten und trainierten wir ein spezialisiertes Machine Learning Forecasting Modell, das auf Tagesbasis die Bestellmengen je Lagerbereich prognostizieren konnte.

Um die kontinuierliche Leistung unserer Vorhersagen sicherzustellen, implementierten wir Metriken zur laufenden Evaluierung. Darüber hinaus errichteten wir eine Pipeline für die wöchentliche automatisierte Erstellung des Inventory Forecasts, eingebettet in eine robuste Cloud-basierte Architektur. Dank der Integration einer CI/CD Pipeline konnten Aktualisierungen und Verbesserungen nahtlos in den produktiven Betrieb übertragen werden. Ein zusätzliches Highlight unserer Lösung war die Einbindung von Self-Service-Möglichkeiten, die den Nutzern erlaubten, über Eingabeparameter individuelle Prognosen zu erstellen und anzupassen.

Durch unsere Arbeit konnte das Logistikunternehmen von einer End-to-End automatisierten Datenpipeline profitieren, die in einer zukunftsorientierten Cloud-Infrastruktur implementiert wurde. Dies bedeutete eine nahtlose Integration von Datenaufbereitung, Modelltraining und Forecast-Erstellung. Die wöchentlichen Prognosen, die unser System lieferte, wurden unmittelbar in die Planung und Steuerung des operativen Supply-Chain-Managements integriert, wodurch eine deutliche Steigerung der Effizienz in ihren Geschäftsprozessen erzielt wurde.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.