Optimierung des Supply-Chain-Management

Mithilfe von Absatzprognosen und Demand Forecasting soll für einen Getränkekonzern die komplette Supply-Chain optimiert werden.

Erhebliche, mit steigender Stufe in der Supply-Chain wachsende Reduktion des Peitscheneffekts

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Verringerung von Out-of-Stock-Situationen trotz gleichzeitiger Verringerung der Bestände

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Zentrales Errechnen von Bestellvorschlägen ermöglicht Übergang zum Vendor-Managed-Inventory

Herausforderung

Out-of-Stock-Situationen und überschüssige Bestände sind auf allen Stufen der Supply-Chain vorhanden und müssen verringert werden. Peitscheneffekte sollen in den historischen Absatzdaten identifiziert und Gegenmaßnahmen implementiert werden. Dabei soll steigende Produktvielfalt ohne Notwendigkeit manueller Eingriffe bewältigt werden.

Lösung

Die Datensilos werden aufgebrochen durch die Errichtung eines übergreifenden Data-Lakes zur zentralisierten Steuerung der kompletten Supply-Chain. Es werden automatisierte Absatzprognosen für alle Stufen der Supply-Chain mit Algorithmen des maschinellen Lernens basierend auf historischen Absatzdaten implementiert. Prognose der unbekannten Nachfrage durch Modellierung der Nachfragedaten aus den historischen Absatzdaten.

Ergebnis

Eine universelle, automatisierte Prognoseumgebung liegt vor, die flexibel auf allen Stufen der Supply-Chain eingesetzt werden kann. Peitscheneffeke werden reduziert durch kürzere Reaktionszeiten und verlässliche Prognosen auf allen Stufen.

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