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Mit KI IHr Lager optimieren und Kosten sparen

Bestandsmanagement

Viele Lager beinhalten bis zu vier mal so viele Materialien, wie eigentlich bevorratet werden müssten.
Mithilfe eines KI-Forecasts lassen sich zukünftige Bedarfe vorhersagen und das Lager optimieren.

Ihr Mehrwert

Wie kann Bestands-
management helfen?

Forecasts, die manuell, z.B. auf Basis von Excel erstellt werden haben den großen Nachteil, dass sie rein auf historischen, internen Daten beruhen.

Durch die Kombination von internen historischen Daten mit externen Daten und Einflussquellen in einem intelligenten Machine Learning Forecast kann ein wesentlich genaueres Bestandsmanagement realisiert werden.

So profitieren Sie von gesenkten Kosten und einer Steigerung von OTIF und Lagerreicheweite.

N

Verlässliche Prognosen erstellen

Lassen Sie das Bestellaufkommen prognostizieren und richten Sie Ihren Bestand daran aus.

N

Lagerkosten erheblich senken

Richten Sie Ihre Lagermengen an den voraussichtlichen Bestellmengen aus und minimieren Sie Ihre Lagerkosten.

N

Vorhersagen auf Knopfdruck

Vergessen Sie die zeitintensive Erstellung von manuellen Prognosen und profitieren Sie von intelligenten Vorhersagen auf Knopfdruck.

N

Externe Faktoren berücksichtigen

Lassen Sie externe Einflussfaktoren in ihre Prognosen einfließen und berücksichtigen Sie automatisch Marketingmaßnahmen o. ä.

intelligentes

Bestands
Management

%

Erhöhen Sie Ihren OTIF innerhalb kürzester Zeit um 6%

%

durchschnittliche Steigerung der Lagerreichweite um 75%

WARUM WIR DER RICHTIGE PARTNER SIND

Als Full-Service Data Science Partner vereinen wir technische Expertise mit tiefgreifendem Branchen Know-how. Und wurden hierfür bereits von offizieller Seite ausgezeichnet.

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FUll-SERVICE
Partner

Wir begleiten Sie von der Idee bis zur Integration Ihrer Data Science Lösung.
 

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Ausgezeichnete
Lösungen

Deutscher KI-Anwenderpreis 2020 & Champion für Maschinelles Lernen 2019.
 

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Branchen- & DATA SCIENCE EXPERTISE

Tiefgreifendes Branchen Know-how und den passenden Algorithmus für jeden Anwendungsfall.

Entwicklungsprozess

Vom Use Case zur Data Science Lösung

Workshop

  • Verstehen: Geschäftsmodell, Datenbeschaffenheit, Budget, IT-Infrastruktur
  • Definieren: Identifizierung von Anwendungsfällen mit Fokus auf Mehrwertgenerierung

MachbarkeitsPrüfung

  • Prüfung der Daten
  • Sammlung, Bereinigung & Aufbereitung Ihrer Daten
  • Entwicklung von Prototypen & Machine Learning Modellen mit Ihren Daten

Umsetzung

  • Implementierung und Integration der SaaS-Lösung mit Ihrer bestehenden Infrastruktur
  • End-User Schulung und Abnahme
  • Gemeinsame Inbetriebnahme der Data Science Lösung
Ergebnis

Zielsetzung
&
Konzept

Ergebnis

Datenmodell
&
Roadmap

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