Previsión y optimización de los niveles de existencias
Los macrodatos y el análisis predictivo pueden utilizarse para optimizar los inventarios y predecir la demanda.
Combinando Data Science y Big Data, las previsiones de demanda pueden hacerse de forma mucho más eficiente.
Se pueden optimizar las existencias.
Los resultados ofrecen la posibilidad de reducir los costes de eliminación.
Desafío
Necesidades de piezas a largo plazo de piezas relevantes para la conducción es extremadamente compleja, ya que las piezas de recambio deben almacenarse hasta 15 años. Por ello, a menudo se piden demasiadas piezas, que deben desecharse tras el periodo de almacenamiento de 15 años. Para calcular las cantidades de pedido, los productos sólo se consideran dentro de sus familias de productos. No hay información sobre correlaciones más allá de las familias de productos, como frenos y eléctricos.
Solución
Basándose en el proceso actual, los métodos actuales y las tecnologías existentes, se ha desarrollado un nuevo concepto de Proceso de pedido optimizado desarrollado.
Cálculo de correlaciones entre las cantidades pedidas en stock de diferentes números de material de diferentes familias de productos.
Las correlaciones de las cantidades de pedido se muestran en un App QlikView visualizados para verificar los resultados.
Resultado
Mediante la combinación de ciencia de datos y Grandes datos puede Previsiones de la demanda de forma mucho más eficiente. Se identifican más de mil millones de posibilidades de combinación diferentes como oportunidades de ahorro (de un total de 900.000 millones). Los resultados ofrecen posibilidades de optimizar los inventarios y reducir los costes de eliminación.
¿Le interesan sus propios casos de uso?
Desafío
Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.
Solución
Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.
Resultado
Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.
Nuestros casos prácticos
- Obtenga información aún más detallada sobre los proyectos de nuestros clientes -
Cocina inteligente con Thermomix
Operaciones de datos en Munich Re
Conocimientos de datos e IA
Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA