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Bedarfsprognose & Lieferkette

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Bedarfsprognose & Lieferkette

#Smart operations

Prognosen über den Warenbestand sind heute eine der größten Herausforderungen für die meisten produzierenden Unternehmen, da sie nicht die volle Kontrolle über ihren Umsatz haben. Fakten zeigen jedoch, dass bestehende Algorithmen über die Verfügbarkeit eines Artikels erhebliche Einschränkungen haben: zeitaufwendig, unzuverlässig und begrenzt in der Granularität.

Einschränkungen bestehender Algorithmen über den Warenbestand

#Smart operations

Diese Einschränkungen sind meist auf 3 Faktoren zurückzuführen: die Komplexität der Datenextraktion aus den meisten Datenquellen (Excel-Dateien wie Mediapläne, PDF-Berichte…); die Unfähigkeit, mehrere Effekte vorherzusagen, die sich auf den Endverkauf auswirken (Social Media, Wettbewerb….); und die Unfähigkeit, bestimmte Brancheneffekte zu berücksichtigen (Global Shoppers Effekt – Luxe, Umweltstaatliche Initiativen – Automobilindustrie…).

 

Modelle zur Ausverkaufs-Prognose  

#Smart operations

Auf der Grundlage dieser Beobachtungen haben wir uns entschieden, unseren Kunden bei der Suche nach einer zuverlässigen Methode zur Prognose zu helfen. Basierend auf unserem fundierten technischen Wissen über maschinelles Lernen und fortschrittliche KI-Techniken entwickeln wir sehr umfassende und zuverlässige Prognosemodelle zum Ausverkauf von Waren, die sich an unvorhersehbare Marktbedingungen und Branchenspezifikationen anpassen können.

 

Ihr Erfolg ist unser Hauptanliegen, wir entwickeln personalisierte und einfach zu bedienende Prognose Algorithmen, die Ihren Bedürfnissen und betrieblichen Prozessen entsprechen.
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Guillaume Digoin

Senior Data Scientist

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