Forecasting im Supply-Chain-Management
Mithilfe von Absatzprognosen und Demand Forecasting soll für einen Getränkekonzern die komplette Supply-Chain optimiert werden.
Erhebliche, mit steigender Stufe in der Supply-Chain wachsende Reduktion des Peitscheneffekts
Verringerung von Out-of-Stock-Situationen trotz gleichzeitiger Verringerung der Bestände
Zentrales Errechnen von Bestellvorschlägen ermöglicht Übergang zum Vendor-Managed-Inventory: „Lieferung wartet bereits vor der Tür, wenn die Bestellung eigentlich erst aufgegeben werden soll“
Herausforderung
- Out-of-Stock-Situationen und überschüssige Bestände sind auf allen Stufen der Supply-Chain vorhanden und müssen verringert werden
- Peitscheneffekte sollen in den historischen Absatzdaten identifiziert und Gegenmaßnahmen implementiert werden
- Steigende Produktvielfalt soll ohne Notwendigkeit manueller Eingriffe bewältigt werden
Lösung
- Aufbrechung der Datensilos der verschiedenen Stufen und Errichtung eines übergreifenden Data-Lakes zur zentralisierten Steuerung der kompletten Supply-Chain
- Implementierung automatisierter Absatzprognosen für alle Stufen der Supply-Chain mit Algorithmen des maschinellen Lernens basierend auf historischen Absatzdaten
- Prognose der unbekannten Nachfrage durch Modellierung der Nachfragedaten aus den historischen Absatzdaten
Ergebnis
- Eine universelle, automatisierte Prognoseumgebung, die flexibel auf allen Stufen der Supply-Chain eingesetzt werden kann
- Reduktion des Peitscheneffekts durch kürzere Reaktions-zeiten und verlässliche Prognosen auf allen Stufen
Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?
Herausforderung
Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.
Lösung
Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.
Ergebnis
Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.