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Anwendungsbeispiel

Handel
Absätze & Bestellungen

Herausforderungen im Handel

Planer und Disponenten müssen kontinuierlich und vorausschauend die bestmögliche Warenverfügbarkeit mit minimaler Kapitalbindung und minimalem Ausschuss verderblicher Waren in Einklang bringen. Die Verantwortlichen für Einkauf, Lager, Transport und Filialen sind davon abhängig, dass ihre Prognosen und Planungen möglichst treffsicher sind. Dabei müssen nicht nur interne Faktoren, sondern auch komplexe externe Einflüsse berücksichtigt werden. Dies ist nicht nur aufwendig, sondern übersteigt auch die Möglichkeiten manueller Aufzeichnungen und Analysen basierend auf Excel oder ähnlichen Werkzeugen.

Predictive Supply Chain: Ihr Nutzen

Bessere Vorausschau

Vermeidung von Engpässen und Überbeständen. Feinere und genauere Prognosen.

Bessere Vorsteuerung

Solidere Grundlagen für die Disposition in Einkauf, Lager und Transport.

Entlastung Mitarbeiter

Befreiung von manuellen Prognoseaufgaben Fokus auf Schlussfolgerungen und Prozesse.

Z

Mehr Transparenz

Systematische Erklärung der Einflussfaktoren Ableitung von Optimierungspotentialen.

Predictive Supply Chain: unsere Lösungsbausteine

Vorhersage:

Durch die automatisierte Nutzung komplexer, historischer Informationen über interne sowie externe Einflussfaktoren wie Ferien/Feiertage, Wetter u.a. ermöglichen KI Modellen eine systematische und bessere Prognose von Absätzen, Bestellungen und weiteren relevanten Parametern – und entlasten die Mitarbeiter von der manuellen Vorhersage.

 

Aggregation, Frequenzen & Lebenszyklen:

 

Schnell- und Langsamdreher bedingen unterschiedliche Prognosemodelle und -leistungen.
Die Analyse von Frequenzverteilungen und ihrer Auswirkungen auf verschiedenen Ebenen der Aggregation (z.B. Filial-, Regional-Zentrallager/Artikelkategorien) ist daher essenziell.
Ebenso müssen Lebensdauer und Vorgänger/Nachfolger von Artikeln systematisch berücksichtigt werden.

Prognose Strategien/Clustering:

 

In Ihren je nach Situation mehreren Zehn-, Hunderttausenden oder Millionen von Zeitreihen steckt sowohl das Risiko zu hoher Komplexität als auch das Potenzial für Transferlernen für Prognosemodelle.
Die intuitive Gruppierung, z.B. nach Filialen oder Kategorien, kann daher schon große Unterschiede in der Prognosequalität bewirken. – Die automatische Gruppierung („Cluster by Error“) kann dies aber noch weiter optimieren – und birgt interessante Erkenntnisse über Ähnlichkeiten im Absatzverhalten.

Transparenz & Erklärung:

Die Akzeptanz von KI Modellen leidet häufig an der fehlenden Transparenz über die berücksichtigten Informationen und die Struktur der Prognosen. Verfahren zur Analyse und Visualisierung von erkannten Zusammenhängen in Ihren Daten, die Erkenntnisse und Mehrwerte weit über die reine Prognose hinaus schaffen können – z. B. für die Optimierung von Standorten und der Effizienz von Verkaufsförderungsmaßnahmen.

Dies erspart zudem die mühselig manuelle Analyse von Referenzwochen und möglicher Einflussfaktoren für den zu prognostizierenden Zeitraum.

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