Optimale Lagerbestände dank Künstlicher Intelligenz

Zuverlässige Bestandsprognosen ermöglichen einen kosteneffizienten Lagerbetrieb und eine höheren Kundenzufriedenheit. Durch genaue Bedarfsprognosen können Umsatzverluste aufgrund von Lagerverlusten nachhaltig reduziert werden. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich Bestandsprognosen zuverlässiger und genauer vorhersagen.

Der Case im Überblick

Ausgangssituation

Lagerkosten sind gebundenes Kapital, das Unternehmen nicht für andere Zwecke zur Verfügung steht. Daher versuchen Unternehmen stets Lagerhaltungskosten zu minimieren und gleichzeitig das, was ihre Kunden benötigen, zeitnah bereitzustellen. Ziel ist ein schlankes und reaktionsschnellen Bestandsmanagement.

Vision

Implementierung einer intelligenten Bestandsprognosetechnik, die ein schlankes und reaktionsfähiges Bestandsmanagement ermöglicht. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz sollen Lagerhäuser die Verkäufe und die erwartete Nachfrage so prognostizieren können, dass sichergestellt wird, dass der verfügbare Bestand stets den Kundenanforderungen entspricht.

Lösung

Mittels Künstlicher Intelligenz können bestandsbeeinflussende Parameter permanent ausgewertet und analysiert werden. Dank Machine Learning Methodiken werden aus historischen und laufenden Daten Abhängigkeiten identifiziert und für Zukunftsprognosen adaptiert.

Vorteile

Reduktion der Lagerkosten

Reduktion der gebundenen Kapitals

Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik

Erfahren Sie, welche Anwendungsfälle mithilfe von Künstlicher Intelligenz in der Logistik möglich sind und wie diese dazu beitragen, Ihre logistischen Prozesse zu optimieren.

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Ihr Kontakt für diesen Case

Niels Pothmann

Experte für Advanced Analytics & Künstliche Intelligenz

Inventory Forecast