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ORDER & REPLENISHMENT KI
Für B2C-Retailer ab 150 Mio. € Umsatz, die Order Management endlich aus Excel lösen wollen.
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Zwischen Excel-Listen, Vororders und manuellen Eingriffen geht der Blick auf das Wesentliche verloren.
Trotz hoher Bestände fehlen genau die Artikel, die sich am besten verkaufen – Umsatz geht verloren, obwohl Ware da ist.
Bestellentscheidungen entstehen in Tabellen, E-Mails und Bauchgefühl – fehleranfällig, langsam und kaum nachvollziehbar.
Lange Lead Times zwingen zu großen Vororders – mit hohem Risiko, gebundenem Kapital und wenig Flexibilität.
Vom ERP-Datum zur freigegebenen Bestellung – automatisiert, erklärbar und steuerbar.
Fünf KI-gestützte Capabilities, die traditionelle APS-Systeme nicht bieten. Von automatischer Datenbereinigung bis zu präzisen Launch-Prognosen – ohne manuelle Eingriffe.
Fünf KI-gestützte Capabilities, die traditionelle APS-Systeme nicht bieten. Von automatischer Datenbereinigung bis zu präzisen Launch-Prognosen – ohne manuelle Eingriffe.
Paretos ergänzt SAP IBP, OMP und Relex als intelligente KI-Schicht, für bessere Forecasts ohne Systemwechsel. Die KI-Agenten analysieren, bereinigen und optimieren direkt im bestehenden Planungssystem.
In einer kurzen Demo zeigen wir, wie paretos aus Forecasts, Beständen und offenen Orders konkrete, freigabefähige Bestellentscheidungen ableitet – end-to-end.
Die vorgefertigten AI Agents von paretos setzen auf Ihre bestehenden Prozesse und Tools auf und helfen dabei, schneller und besser zu entscheiden.
Otto Group: +78% genauere Prognose
HelloFresh: +10% Produktionspotenzial
Hermes: +24 Mio. Pakete/Jahr, besser geplant
AAA Pharma: Optimierte Tender-Vorhersagen
Paretos macht aus Planung einen durchgängigen Order- & Replenishment-Prozess – von der Prognose bis zur Bestellung.
Excel | Relex | SlimStock | SAP IBP | + paretos KI Agent | |
Insights für besseres Demand Planning |  Nicht möglich. |  Prozess wird durch definierte Exceptions gesteuert. Alles regelbasiert ohne automatische Mustererkennung für den Planer. | Exception Handling zu Datenauffälligkeiten und Berechnung forecast Value bringen gute erste Insights. |  Forecast Value Add kann berechnet werden. Weitere Insights müssen händisch gefunden werden in unintuiver Oberfläche. |  Proaktive Reports zu fehlerhaften Daten und Auffälligen Ergebnissen für optimales Demand Planning und nachhaltiges Lernen. |
Prognosequalität | Excel bietet keine FCs in sich selbst, sondern diese müssen manuell erstellt werden. | Klassische Machine Learning methoden im Einsatz. Allerdings fehlt es dem System an finetuning, was zu unzureichender Qualität führt. | Best-fit Ansatz wählt aus mehreren Modellen ist aber begrenzt durch verfügbare Modelle und fehlendes feature engineering. Die Qualität ist nur bei einfachen Mustern gut genug. | Best-fit Ansatz wählt aus mehreren Modellen ist aber begrenzt durch verfügbare Modelle und fehlendes feature engineering. Die Qualität ist nur bei einfachen Mustern gut genug. |  Individualisiertes Ensembling aller existierender KI und statistischen Modelle in Kombination mit automatisierten Feature Engineering. Das führt zu jedem Zeitpunkt zu best möglichen Ergebnissen und Prognosen auf bestehenden Daten. |
Prognosequalität für Produkteinführung | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. |  Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. Referenzen können hinterlegt werden | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. |  Produkte ohne Historie werden über Ähnlichkeiten automatisch vorhergesagt. Die Qualität ist oft besser als die der manuellen Prognosen. |
Berücksichtigung von Out-of-Stock Situationen | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. | Relex berücksichtigt oos für die Hochrechnung des zukünftigen Demands, aber bereinigt nicht um Substitutionseffekte | Wird durch pauschale "Kompensations-Annahme" eingepflegt | Muss manuell durch demand Cleansing herausgefiltert werden. Outlier Correction und Replace Missing Values Funktionalitäten des Systems funktionieren nicht zuverlässig genug. | KI Agent stellt sicher, dass Bedarf, nicht Verkäufe, vorhergesagt werden. Out of Stock Situationen werden automatisch im Training und der Prognose des KI Agenten berücksichtigt und gelernt. |
Selbstständiges Hinzufügen von Daten-Inputs möglich | Hinzufügen möglich, idR aber nicht wirksam ohne data science beratung wie Daten transformiert werden müssen. | Datenontologie für bestimmte Eingangsdatenquellen vorhanden. Teilweise ein Extra Modul. | Datenontologie für bestimmte Eingangsdaten vorhanden mit sehr spezifische Daten Ontologien. | Hinzufügen möglich, idR aber nicht wirksam ohne data science beratung wie Daten transformiert werden müssen. | Manuell und automatisiert (z.B. SFTP) möglich. KI Agent übernimmt notwendigen Transformationen, dass aus Daten richtig gelernt werden kann. Es wird kein Data Scientist benötigt. Der Planer kann autarg arbeiten. |
Weiterentwicklungs- und Maintenanceaufwand | Meist nur durch Ersteller der Excel möglich, da Lesbarkeit für andere Anwender stark eingeschränkt. |  SQL und Python SDK lassen einfacher Erweiterungen zu. Teilweise self Service. | Meist Upselling, Änderungen außerhalb des Standards kostenpflichtig und aufwändig. | Hohe Projektkosten durch spezialisierte SAP Berater für jede kleine Änderung. | Einfach zu erweitern mit geringen Projektkosten, da es saubere Schnittstellen gibt, die auf Python und SQL aufbauen. Maintenance wird vom KI Agenten automatisch übernommen. |
Analysefähigkeiten/Ergebnisse | Meist nur durch Ersteller der Excel möglich, da Lesbarkeit für andere Anwender stark eingeschränkt. |  Leistungsstarkes BI-Tool in Relex. Analysen können mit vorhandenen Daten erstellt werden. | Separates BI-Tool (Power BI) kann als Modul dazugekauft werden. Customizable aber kostenpflichtig. | Excel Macro als Standardseinstiegspunkt. Hohe Flexibilität und gleichzeitig wenig Guidance, um optimal Ergebnisse zu evaluieren. Fiori bietet weitere klassische Dashboards. | Analysefähigkeiten erweitern allgemeine Analysen des Systems, durch zielgerichtete Insights und Visualisierungen zur Prognosequalität und Daten-Themen. |
Manuelle Arbeit Forecasterstellung Planer | Sehr viel manueller Aufwand, alle Schritte erfolgen manuell. | Mittlerer grad an automatisierung. OPs werden auf Basis von definierten Exceptions geprüft und ggfs. manuell angepasst. | Demand Cleansing und Exceptions ausbessern muss basierend auf den automatischen Alerts noch manuell gemacht werden. Mittlerer Anteil an Produkten müssen im Demand Planning manuell geplant werden. | Viel manueller Aufwand für Demand Cleansing und Outlier ausbessern benötigt, als auch Hohe Komplexität der Menüführung, Filter und Formulare, sowie uneinheitliche und unintuitive Oberflächen erhöhen den manuellen Aufwand. | Es wird alles automatisch erstellt. Planer hat Zeit Ergebnisse zu prüfen und Prognosen systematisch zu verbessern durch das Testen von Hypothesen oder das einmalige Bereinigen der Stammdaten. |
Verkaufs-, Bestands- und Stammdaten aus bestehenden Systemen reichen aus, um Order- & Replenishment-Entscheidungen end-to-end abzuleiten.
Die Verkaufsdaten sind die Grundlage für die Prognose. Hier kann der Agent bereits Saisonalitäten und andere Trends lernen.
Verbinden Sie paretos einfach mit Ihren bestehenden ERP- , BI-, oder Planungssystemen und nutzen Sie die Vorteile von Business-KI – ganz ohne aufwändige Systemwechsel. Fast time to value garantiert!
Die Bestandsdaten sind eine sehr wichtige Information für den Agenten. Ist ein Artikel nicht auf Lager oder in einem Zeitschritt Leergelaufen so lernt der Agent die Verkäufe richtig zu interpretieren.
Produkt Stammdaten helfen dem Agenten, um über Produkteigentschaften und Hierarchien Ähnlichkeiten zu identifizieren und sowohl für neue als auch bestehende Produkte so noch mehr Signal zu finden.
Produkt Stammdaten helfen dem Agenten, um über Produkteigentschaften und Hierarchien Ähnlichkeiten zu identifizieren und sowohl für neue als auch bestehende Produkte so noch mehr Signal zu finden.
Mit diesen Informationen lernt der KI Agent optimal das Verhalte zwischen Vor- und Nachgänger Produkten und kann die Übergangsphase automatisiert und mit hoher Qualität abbilden.
Erfahren Sie von unseren Kunden, wie sie mithilfe der paretos AI Daten in Profit verwandeln und effizientere Prozesse etablieren.
Paretos ist die führende KI-basierte Decision-Intelligence-Software für optimierte Entscheidungsprozesse. Damit sind Unternehmen in der Lage, Business-Potentiale zu identifizieren, zu planen, umzusetzen und zu tracken – dank automatisierter Prozesse in der gesamten Organisation.
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