Nachfrageprognose reduziert Lagerbestand um 29%

Zielgruppe

Hersteller von Vertriebswaren, Supply-Chain-Manager, Operations-Manager

Herausforderung

Specialty Bolt & Screw (SBS), ein Hersteller von Befestigungsmitteln mit über 200 Mitarbeitern an 20 Standorten weltweit, hatte Probleme mit überhöhten Lagerbeständen aufgrund ungenauer Prognosen. Die Verwaltung von über 15.000 Artikelnummern (SKUs) mit Lieferzeiten von 3-5 Monaten aus Asien mit manuellen, veralteten Systemen ermöglichte es dem Unternehmen nicht, schnelle Nachfrageschwankungen effektiv zu erfassen.

Lösungsansatz

Durch den Einsatz einer KI-gestützten Supply-Chain-Plattform wurde ein maschinelles Lernsystem implementiert, das SKU-Level-Nachfrageprognosen, automatisierte Sicherheitsbestandsanpassungen (monatlich statt jährlich) und What-if-Szenarioanalysen bietet. Die vollständige Implementierung wurde in 12 Monaten abgeschlossen.

Mehrwert

SBS erreichte eine Reduzierung des Lagerbestands um 29% und eine Steigerung der Planer-Effizienz um 15%. Das Unternehmen konnte so signifikantes Working Capital freisetzen, die Kreditkosten senken und hat nun 60% seiner Kunden, die die Prognoseplattform nutzen.

Diesen Use Case anwenden

Die Vorhersage der Zukunft ist eine wichtige Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen. Es gibt leistungsstarke Ansätze, um sogenannte Zeitreihenanalysen zu nutzen. Bevor Sie jedoch die full Power dieser KI-Technologie nutzen können, benötigen Sie Zugang zu den relevanten Daten. Wie in diesem Use Case hervorgehoben, kann die Integration erhebliche Anstrengungen erfordern, wenn Sie ein sehr heterogenes IT- und Datenlandschaft haben. In jedem Fall kann die Optimierung Ihrer Datenmanagementplattformen, die Erkundung von Zeitreihenanalysen und die Nutzung etablierter Nachfrageprognosealgorithmen Ihnen helfen, eine wertvolle Roadmap für die Einrichtung Ihrer eigenen Nachfrageprognose-Lösung zu erstellen.

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