Optimierung der Produktionsmenge

Empfehlung von Produktionsmengen durch Abschätzung des Risikos von Bedarfssignalen in hohen volatilen Märkten der Modebranche.

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Die Gesamtmenge für die Produktion von Artikeln könnte um 43 % erhöht werden, ohne ein höheres Restrisiko als bisher zu erzielen.

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Der Prototyp vereint die Qualität heterogener Bedarfssignale aus verschiedenen Märkten

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Der Level Loading Prototyp ist in ein gut dokumentiertes R-Paket eingebettet

Herausforderung

Ein deutscher Modehersteller und -händler muss mit der dynamischen Nachfrage nach seinen Artikeln in der hochvolatilen Modebranche fertig werden. In der Modebranche ist die volatile Nachfrage aufgrund vergleichbar hoher Produktions- und Transportvorlaufzeiten ein noch größeres Problem. Das finanzielle Risiko einer Überproduktion soll auf 1% begrenzt werden. Bedarfssignalen aus verschiedenen Märkten, die sich in der Prognosegüte unterscheiden, sollen integriert werden.

Lösung

Es werden Artikel mit geringem Risiko identifiziert, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für zukünftige tatsächliche Aufträge aufweisen und einen frühen Produktionsstart empfehlen. Indem die Produktion sicherer Artikel vorgezogen wird, könnten die freigewordenen Fabrikkapazitäten genutzt werden, um später, wenn die Bedarfssignale zuverlässiger sind, riskante Artikel herzustellen. Es werden maschineller Lernalgorithmen angewendet unter Verwendung historischer Bedarfssignale, Produktionsmengen und Artikelattribute.

Ergebnis

Es liegt ein entwickeltes R-Paket vor, das spezifische Artikel und entsprechende Mengen für alle Fabriken empfiehlt, indem es deren individuelle Risiken bewertet und einen Teil des ursprünglichen Bedarfssignals berechnet, das mit hoher Sicherheit abgedeckt wird.

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