Mit Inventory Optimization zu dynamischen Prognosen für den optimalen Lagerbestand

Die KI-gestützte Inventory Optimization gehört zu den häufigsten Anwendungsfällen der paretos Decision-Intelligence-Plattform. Sie bietet Kunden erhebliche Vorteile bei der geschäftskritischen Bedarfs-, Bestands- und Beschaffungsplanung.

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March
 
2023
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Decision Intelligence
KI
Supply Chain

Neben der Lieferkettenoptimierung zählt das Bestandsmanagement zu den wichtigsten logistischen Aufgaben von Unternehmen. Durch eine effektive Inventar- und Lagerverwaltung lassen sich nämlich Bestände optimieren, Produktverfügbarkeiten gewährleisten und Lieferzeiten verkürzen – was den Kapitalaufwand und vor allem das Lagerrisiko der Betriebe senkt. Hauptziel ist es, eine optimale Balance zwischen Nachfrage, Lagerungskosten und Bestellkosten zu erreichen.

Das ist jedoch nicht trivial, sondern stellt vielmehr eine komplexe Herausforderung dar. Mit seinem innovativen Inventory Optimization-Ansatz unterstützt paretos Unternehmen dabei, diese zu meistern und insbesondere die Gewinnmargen zu maximieren und die Verluste zu minimieren. Das leistungsstarke KI-Modell erfasst und analysiert hierfür alle Ihre Daten, erstellt zuverlässige Bedarfsprognosen und reduziert dabei den kostspieligen und risikobehafteten manuellen Arbeitsaufwand.

Mit KI zu optimalen Inventarprognosen

Die goldene Basis für die Decision-Intelligence-Plattform von paretos bilden Ihre Stamm- und historischen Daten: Es greift auf Ihren gesamten Datenquellen-Pool zu und extrahiert alle verfügbaren, in der Regel bereits über längere Zeiträume erfassten Informationen. Hierzu zählen Daten zu Kunden, Lieferanten, Produkten und Mitarbeitern sowie zu Bestellungen, Lieferungen, Verkäufen und Lagerbeständen und zu vielen weiteren relevanten Faktoren, die Ihre strategischen Ziele und KPIs beeinflussen.

Durch die anschließende KI-basierte Analyse dieser Daten erfolgt ein Forecasting zur Optimierung Ihres Inventars. Zu diesem Zweck werden insbesondere Trends und saisonale Schwankungen in der Nachfrage nach bestimmten Produkten identifiziert und Vorhersagen über künftige Nachfragen erstellt. Diese werden verwendet, um Lagerbestellungen und -bestände zu planen, mit denen sich beispielsweise Überbestände oder Engpässe im Lager sehr leicht vermeiden lassen.

Bestandsaktualisierung in Echtzeit

Die KI-basierte Softwarelösung erfasst und aktualisiert Daten zudem aber auch in Realtime, wodurch Unternehmen umgehend auf Änderungen in der Nachfrage reagieren und Bestellungen sowie Bestände entsprechend planen oder optimieren können. Hierfür werden Daten aus passiven und externen Inputs wie Artikelpreise, Verkaufstransaktionen, Bestellungen, Wetterdaten oder Covid-Neuinfektionen verwendet, die einen aktuellen Überblick über die Nachfrage und den Lagerbestand bieten. So können etwa nicht benötigte Artikel oder eine überflüssige Bevorratung schnell identifiziert und vermieden, die Lagerverwaltung verbessert, Out-of-Stocks verhindert und Lagerhaltungskosten reduziert werden. Der auf Machine Learning basierende Optimierungsalgorithmus "Socrates" ist zudem so konzipiert, dass er fortwährend Feedback zu früheren Optimierungsmodellen sammelt und sich an ändernde Bedingungen und Situationen adaptiert. Neue Daten können so schneller verarbeitet und die Prognosegenauigkeit sukzessive erhöht werden. Mit dem Einsatz von Inventory Optimization als Teil der paretos-Plattform optimieren Sie letztlich nicht nur Ihre Lagerverwaltung und damit verbundene Prozesse, sondern profitieren auch von schnellerer Entscheidungsfindung, höherer Servicequalität und nachhaltigeren Geschäftsstrategien – und so von einem größeren Erfolg Ihres Unternehmens.

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