Nachfrageprognose zur Lageroptimierung

Ein Ersatzteilhändler verbessert mit Machine Learning-Verfahren die Genauigkeit der Nachfrage-Vorhersage und erhöht so Teileverfügbarkeit und reduziert entgangene Umsätze um 50 %.

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Erhöhung der Prognosegenauigkeit an alle Verkaufsstandorten und für die wichtigsten Produktgruppen

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Erhöhung der Teileverfügbarkeit (Servicelevel)

Gezielte Steuerung des Lagerumschlags

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Reduktion von entgangenen Umsätzen um 50%

Herausforderung

Ein Händler von Baumaschinen-Ersatzteilen möchte die Nachfragemengen für seine Produkte in den nächsten Monaten an verschiedenen Standorten prognostizieren um damit seine Lager bedarfsgerecht zu bestücken.

Lösung

Aus firmeninterne Daten (bspw. historische Nachfrage-mengen, Produktstammdaten, Stammdaten zu den Verkaufsstandorten, …) und externe Datenquellen (Wetter- und Wirtschaftsdaten) wurden relevante Vorhersageindikatoren identifiziert. Mithilfe eines Machine Learning Algorithmus kann die Ersatzteilnachfrage an allen Standorten für die nächsten 12 Monate genauer vorhergesagt werden, als das bisher möglich war.

Ergebnis

Die erhöhte Vorhersagegenauigkeit führt dazu, dass der Händler seine Lager effizienter managen kann. Der unternehmerische Mehrwert zeigt sich in Kennzahlen wie Teileverfügbarkeit (Service Level), Lagerumschlag und Reduktion der entgangenen Umsätze durch die Vermeidung leerer Lager.

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