Herausforderung
Unerwartete Kundennachfrage führt zu Lieferengpässen, da die vorhandenen Bestände nicht optimal auf die verschiedenen Lager verteilt wurden. Dies geschieht meist dadurch, dass bisherige manuelle Analysen auf einer berechneten Reichweite der einzelnen Materialien an ihre quantitative Grenze stoßen und unerwartete Schwankungen nicht berücksichtigt werden können.
Unser Lösungsansatz
Mit Hilfe von Maschinellem Lernen wird auf Basis historischer Daten ein Modell der Kundenbedarfe erstellt. Hierdurch können Simulationen erstellt werden, die durch Umverteilung der vorhandenen Bestände das gesamte Bestandssystem so optimieren, dass sowohl OOS-Situationen als auch Überbestände vermieden werden können. Durch Einsatz von Exception Reporting können automatisiert Situationen aufgezeigt werden, die ein manuelles Eingreifen erfordern und gleichzeitig alle benötigen Informationen und mögliche Lösungsoptionen zur Verfügung gestellt werden.
Mit den biX AI Tools kann der Lösungsansatz vollständig in Ihr SAP System integriert werden.
Ihr Nutzen
Durch die optimale Verteilung der vorhandenen Bestände auf die verschiedenen Lager können zusätzliche Umsätze realisiert und gleichzeitig unnötige Kosten durch hohe Lagerbestände einzelner Materialien verhindert werden.
