Lagerbestände durch KI-gestützte Lieferketten reduzieren

Zielgruppe

Industrielle Hersteller, Produktionsplaner, Einkaufsverantwortliche

Herausforderung

Moreda-Riviere Trefilerías (MRT), ein spanischer Hersteller von Drahtprodukten, der Nägel, Gitter, Kabel und Zäune für Bau und Landwirtschaft produziert, stützte sich auf Excel-basierte Prognosen, die auf dem Wissen einzelner Planer beruhten. Das Unternehmen hatte unausgewogene Lagerbestände – Überbestände bei einigen Artikeln, wiederkehrende Engpässe bei anderen – ohne Abstimmung zwischen Prognose, Einkauf und Produktionsplanung.

Lösungsansatz

MRT setzte 2024 die KI-gestützte Slim4-Plattform von Slimstock ein, die eine Nachfrageprognose auf Lagerhaltungseinheitsebene, automatische Anpassung von Lagerparametern, Ausnahmenmanagement und dynamische Sicherheitsbestandsalarme bietet, die in die Produktionsplanung integriert sind.

Mehrwert

Die Transformation brachte eine nachhaltige Reduzierung des Lagerbestands um 31 % und eine Verringerung der Lagerengpässe um 70 %. MRT befreite gebundenes Kapital für strategische Investitionen und wechselte von reaktiven Krisenmanagement zu proaktiven, datengetriebenen Entscheidungen. Spontane Nachplanungen von Aufträgen und logistische Notfälle wurden zu kontrollierten Ausnahmen, anstatt zu täglichen Krisen.

Diesen Use Case anwenden

Der Schlüssel zum Erfolg in diesem Anwendungsfall war die Schaffung von Transparenz in Ihren tatsächlichen Daten. Das ist keine seltene Situation – bevor Sie Ihre Daten in Lieferketten-, Lager- und Vertriebszenarien nutzen, ist es ein erster Schritt, die relevanten Erkenntnisse auf einfache Weise zu gewinnen. Erst wenn Ihre Mitarbeiter Ihre aktuellen Daten verstehen, können sie die Erkenntnisse benennen, die ihnen fehlen, oder die Maßnahmen, die Sie ergreifen sollten. In diesem Sinne ist der Aufbau einer Datenplattform, die Transparenz schafft, eine notwendige Voraussetzung, um KI-gestützte Automatisierungslösungen nachhaltig für Ihr Unternehmen einzusetzen.
Gute Lösungen stehen nicht nur Großunternehmen zur Verfügung – auch KMUs können von Lösungen profitieren, die an Ihre individuellen Datenlandschaften und Prozesse angepasst sind.

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