Forecasting im Supply-Chain-Management

In der modernen Geschäftswelt stellen Out-of-Stock-Situationen und überschüssige Bestände ein enormes Problem dar, das auf allen Stufen der Lieferketten zu finden ist. Dies führt nicht nur zu Kundenunzufriedenheit, sondern auch zu ineffizienter Ressourcennutzung. Zudem wurden in den historischen Absatzdaten vermehrt Peitscheneffekte identifiziert. Deren Existenz führt zu signifikanten, schlagartigen Schwankungen im Bedarf, was die Vorhersage und Steuerung des Lagerbestands zusätzlich erschwert.

Ein weiterer wachsender Komplexitätstreiber ist die steigende Produktvielfalt. Die Herausforderung liegt darin, diese Vielfalt zu bewältigen, ohne sich auf manuelle Eingriffe verlassen zu müssen, die oft fehleranfällig und ressourcenintensiv sind.

Um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, wurde eine innovative Lösung in Form der Aufbrechung der Datensilos der verschiedenen Supply-Chain-Stufen erarbeitet. Ein übergreifender Data-Lake wurde errichtet, welcher zur zentralisierten Steuerung der kompletten Lieferketten beiträgt. Diese Neuerung ermöglicht einen schnelleren und effizienteren Datenzugriff und -austausch.

Durch die Implementierung von automatisierten Absatzprognosen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren und sich an historischen Absatzdaten orientieren, wird zudem eine robustere und genaueres Forecasting im Supply-Chain-Management ermöglicht. Ein zusätzlicher Fokus lag auf der Modellierung der unbekannten Nachfrage, wodurch die Prognosefähigkeit weiter erhöht wird.

Dank dieser eingeführten Lösungen konnte eine universelle, automatisierte Prognoseumgebung entwickelt werden, die flexibel auf allen Stufen der Lieferkette eingesetzt werden kann. Diese Umgebung stellt eine signifikante Verbesserung im Hinblick auf das Supply-Chain-Management dar und fügt sich optimal in die Anforderungen moderner Unternehmen ein.

Mit der Implementierung konnten wir eine spürbare Reduktion des Peitscheneffekts erzielen. Dies wurde durch kürzere Reaktionszeiten und verlässliche Prognosen auf allen Stufen erreicht, wodurch nicht nur betriebswirtschaftliche Effizienzsteigerungen realisiert wurden, sondern auch das Kundenerlebnis verbessert wurde.

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