Logistische Lager-, Versand- und Transportsysteme unterliegen wachsenden Anforderungen an Flexibilität, Liefertreue und Effizienz. Eine vorausschauende, zeitnahe und optimale Disposition ist daher eine zentrale Herausforderung. – Dies umfasst auch eine möglichst gute Prognose externer Faktoren wie zum Beispiel Bedarfe, Auftragseingänge und Transportzeiten.

Unsere innovativen Machine Learning Lösungen für Predictive Logistics nutzen relevante Daten in Echtzeit, um externe Faktoren möglichst genau und automatisiert zu vorher zu sagen. Darüber hinaus lernen sie, die dispositive Steuerung zu imitieren und unter Berücksichtigung entsprechender Kriterien wie Durchsatz, Wechselkosten und Liefertreue zu optimieren.

Ergonomische und individuelle Benutzeroberflächen erlauben den Anwendern in der logistischen Steuerung und im Lager die Vorhersagen und Dispositionsvorschläge der Machine Learning Modelle in der Praxis einfach zu nutzen.

Ein weiterer Lösungsbaustein zur Unterstützung logistischer Prozesse ist die intelligente Informationsextraktion aus eingehenden Belegen. Die automatisierte, schnelle Erfassung und die direkte Übertragung in die ERP Systeme senkt nicht nur deutlich den Aufwand im Innendienst, sondern verschafft so auch der Disposition mehr Zeit für die Vorsteuerung.