Bedarf, Prognosen & Aktionen

Die Grundlage für die genauere Planung von Bestellmengen, mit mehr Sicherheit und Transparenz

Periodisch automatisierte Prognoseprozesse werden mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) dynamisch überwacht und optimiert. Abhängig vom aktuellen Verlauf, werden Reaktionen des Absatzverhaltens auf z. B. Wettereinflüsse, saisonale Verläufe oder Abhängigkeiten (kannibalistische Effekte) von oder mit anderen Artikeln maschinell lernend untersucht und die jeweils beste Prognose-Strategie (Methode) zugeteilt.

Hierbei steht im Fokus, welche Prognosetechnik zum jeweiligen Zeitpunkt die höchste Genauigkeiten im vergleich zum historischen Verlauf erzielt. Über Auswertungen und KPIs werden Ergebnisse visualisiert und für strategische Entscheidungen im Management aufbereitet.

Die Untersuchung von Bedarfsschwankungen (Varianzen), Trends und der Fehlerqualität sogen für genauere Einschätzungen des erwarteten Bedarfsverlaufs und die hieraus resultierende, dynamische Berechnung von Sicherheitsbeständen!

Prognosen allein sind nicht genug…

Prognosen aber sind nur so gut wie ihre Datenbasis. Die Daten sind es, die in vielen Unternehmen oft noch nicht ausreichend genau aufbereitet und bevorratet werden. Denn daten setzen sich immer aus Informationen und Rauschen zusammen. Diese gilt es mit der notwendigen Erfahrung zu trennen, Ausreißer (Outliers) zu isolieren, Aktionsabsatz vom Normalbedarf zu trennen und Fehler im Absatzdaten (Fehlbuchungen, Retouren oder Bestandsfehler) herauszufiltern.

Zusätzliche Genauigkeit erzielt man, wenn Absatzhistorie nach Abhängigkeiten vom Wetter (Temperaturabhängigkeiten) untersucht wird, Auswirkungen durch parallele Aktionen berücksichtigt – und Fremdeinflüsse (wie z. B. Jahreszeiten Saisonalitäten, Ferienzeiten, Lieferschwierigkeiten usw.) bereinigt werden.

Vertriebskanäle unterscheiden

Unterscheiden Sie zwischen Vertriebskanälen (wie z. B. B2C, B2B, stationärer Handel, Online, Großkunden), um Prognosen und Ihre Planung noch genauer nach dort entstehenden Besonderheiten und Eigenarten zu untersuchen und dispositiv schneller reagieren zu können.

KI-Einsatz für die richtige Strategie

Setzen Sie auf selbst lernende Mechanismen (Machine Learning), um schneller auf Veränderungen im Bedarf genauer zu reagieren, um Neueinführungen durch analytische Vergleiche von Anfang an besser zu planen und auslaufende Artikel über eine geplante Zeit abzubauen (Sell in / sell out).

Nutzen Sie maschinelles Lernen um aus der Erfahrung heraus besser zu planen, KPIs genauer zu messen und Entscheidungen auf fundierte, autonom bereinigte Daten und Informationen treffen zu können.

Projektionen, für eine bessere Planbarkeit

Zur erweiterten Planbarkeit für zum Beispiel dem Austausch mit der Industrie (Lieferanten) oder die Planung der Regalauslastung in den Filialen werden aus exakte Prognosen Bedarfsprojektionen erstellt.

Sonderaktionen mit Aktionsprognosen optimieren

Aktionsabsätze werden kumulieren und gewonnene Information nach Dauer, Aktionssortiment und -umfang, Wetterinformationen, Konditionen, Zielgruppen und Aktionstyp aufbereiten und historisch fortgeschrieben. Die so gewonnenen Informationen werden im Promo Planner genutzt, um zukünftig geplante Aktion ins Verhältnis zu bringen und Aktionsabsätze genauer zu prognostizieren. Mit den so genauer ermittelten Bedarfserwartungen kann zum richtigen Zeitpunkt und für eine hohe Verfügbarkeit bestellt – und zusätzlich unerwünschte Restmengen minimiert werden. Bestellprozesse, Bestellauslöser und Überwachungsmechanismen werden entsprechend angepasst!

Hinweisorientierte Ausreißer-Überwachung

Kommt es vor, das Absätze sich in analytisch nicht zu erwartende Bereiche entwickeln, werden den Anwendern entsprechende Hinweise bereitgestellt, welche es erlauben die Situation schnell zu erfassen und zu untersuchen. So wird schnell erkannt, ob es sich tatsächlich um unerwarteten Entwicklungen in der Nachfrage handelt oder doch um Fehler bei der Bestandsführung, bei der Datenbereitstellung, Abweichungen im Wareneingang oder Minder-/Fehllieferungen durch die Industrie…