Optimization of Inventars

Engriffene Massnahmen

· Implementiert auf maschinellem Lernen basierende Nachfrageprognosemodelle unter Filial-SKU-Granularität.

· Angewandte ARIMA- und ARIMAX-Modelle sowohl auf SKU- als auch auf aggregierter Produkthierarchieebene.

· Generierte filialspezifische Mengenprognosen zur Unterstützung von Nachschubentscheidungen.

· Integrated forecast results in the workflows for file planning.

Reagent results

· Erreicht Genauigkeit von über 90% auf Filialebeneund Acuracy of over 85% on product level.

· Verbesserte Genauigkeit der Inventarpositionierung in allen Filialen.

· Weniger Ineffizienzen, die durch eine falsch ausgerichtete Inventarzuweisung verursacht wurden.

· Produziere fundiertere Entscheidungen zur Bestandsplanung in großem Maßstab.

Question for the contact form: Have no overview also, was wird verkauft?

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