In der Vergangenheit stand ein renommierter Händler von Baumaschinen-Ersatzteilen vor einer bedeutenden betriebswirtschaftlichen Herausforderung: Er strebte danach, die Nachfragemengen für seine Produkte in den folgenden Monaten an unterschiedlichen Standorten genau zu prognostizieren. Das Ziel war, durch diese Vorhersage seine Lager optimal und bedarfsgerecht zu bestücken und damit eine höchstmögliche Effizienz zu erzielen.
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.
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.
Dank unserer Lösung konnte der Händler einen beträchtlichen betriebswirtschaftlichen Mehrwert realisieren. Die erhöhte Vorhersagegenauigkeit unserer Demand-Forecasting-Lösung ermöglichte es dem Händler, seine Lagerhaltungsstrategien effizienter zu managen.
Konkret zeigte sich der unternehmerische Mehrwert in kritischen betriebswirtschaftlichen Kennzahlen: Die Teileverfügbarkeit, auch als Service Level bekannt, verbesserte sich signifikant, der Lagerumschlag wurde optimiert und die entgangenen Umsätze durch die Vermeidung leerer Lager konnten drastisch reduziert werden. Dies verdeutlicht, wie unsere fortschrittlichen datengetriebenen Lösungen Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Geschäftsprozesse zu transformieren und einen Wettbewerbsvorteil im Markt zu erlangen.
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