Demand Forecasting von Ersatzteilen durch Machine Learning

Erste Datenanalyse

Unser erfahrenes Team aus Datenanalyse und KI-Spezialisten hat sich dieser Herausforderung mit einem besonderen Fokus auf Demand Forecasting angenommen. Basierend auf einer Vielzahl von firmeninternen Daten, wie historischen Nachfragemengen, detaillierten Produktstammdaten und den Stammdaten zu den Verkaufsstandorten, haben wir eine tiefgehende Datenanalyse durchgeführt.

Identifikation von Vorhersageindikatoren

Darüber hinaus integrierten wir externe Datenquellen, wie relevante Wetter- und Wirtschaftsdaten, um den Kontext und potenzielle externe Einflussfaktoren besser zu verstehen. Durch die Kombination dieser umfangreichen Datenquellen wurden relevante Vorhersageindikatoren identifiziert. Die Anwendung eines Machine Learning Algorithmus ermöglichte uns, die Ersatzteilnachfrage an allen Standorten für die nächsten 12 Monate mit einer Präzision zu prognostizieren, die zuvor unerreichbar schien.