Previsión de la demanda de piezas de recambio mediante aprendizaje automático
Un distribuidor de piezas utiliza el aprendizaje automático para mejorar la precisión de la previsión de la demanda, aumentando la disponibilidad de piezas y reduciendo las ventas perdidas en un 50 %.
Aumentar la precisión de las previsiones en todos los puntos de venta y para los grupos de productos más importantes.
Aumento de la disponibilidad de piezas (nivel de servicio)
Control específico de la rotación de existencias
Reducción de las ventas perdidas por 50%
Desafío
Un distribuidor de piezas de recambio para maquinaria de construcción desea prever las cantidades de demanda de sus productos en los próximos meses en distintos lugares para abastecer sus almacenes en función de la demanda.
Solución
Se identificaron indicadores predictivos relevantes a partir de datos internos (por ejemplo, cantidades históricas de demanda, datos maestros de productos, datos maestros sobre ubicaciones de venta, ...) y fuentes de datos externas (datos meteorológicos y económicos). Con la ayuda de un algoritmo de aprendizaje automático, la demanda de piezas de recambio en todas las ubicaciones para los próximos 12 meses puede predecirse con más precisión de lo que era posible anteriormente.
Resultado
La mayor precisión de las previsiones permite a los minoristas gestionar sus almacenes de forma más eficiente. El valor empresarial añadido se refleja en cifras clave como la disponibilidad de piezas (nivel de servicio), la rotación de existencias y la reducción de las ventas perdidas al evitar los almacenes vacíos.
¿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
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