Lagerbestandsoptimierung
Use Case Family:
Automation, Predictive Analytics & Forecasting
Business Domain:
Supply Chain
Processes:
Lagerverwaltung
Die Aufrechterhaltung des richtigen Bestandsniveaus ist von entscheidender Bedeutung, aber aufgrund schwankender Nachfragemuster eine Herausforderung. Eine Überbevorratung führt zu hohen Lagerkosten und Abfall, während eine Unterbevorratung zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden führt. Herkömmliche Prognosemethoden lassen sich nur schwer an saisonale Trends, Marktverschiebungen und wirtschaftliche Schwankungen anpassen.
KI-gesteuerte Nachfrageprognosen analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren (z. B. Feiertage, wirtschaftliche Veränderungen), um die zukünftige Nachfrage mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten hilft KI den Unternehmen, ihre Lagerbestände proaktiv anzupassen, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern.
- Minimierung von Fehlbeständen und Gewährleistung einer konstanten Produktverfügbarkeit.
- Reduziert überschüssige Bestände und senkt so Lagerkosten und Abfall.
- Verbessert die betriebliche Effizienz durch automatische Bestandsanpassungen.
- Verbessert die Rentabilität durch Optimierung der Einkaufs- und Nachschubstrategien.
Target Group:
Potential Industries:
