Bestandskosten um 25 % senken mit AI-Forecasting
Handel
Analytik / Operations
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60%
weniger Betrugsverluste
40%
weniger Out-of-Stock-Situationen
35%
höhere Prognosegenauigkeit
Ein Handelsunternehmen verwaltet über 50.000 SKUs an 200 Standorten. Ungenaue Nachfrageprognosen führten zu 8 Mio. USD überschüssigem Bestand und häufigen Out-of-Stock-Situationen bei beliebten Artikeln.
Wir haben ein AI-gestütztes System zur Nachfrageprognose entwickelt, das:
Früher haben wir mit Tabellen und Bauchgefühl prognostiziert. Heute erkennt die AI Muster, die wir selbst nie gesehen hätten. Wir haben weniger Bestand, aber gleichzeitig weniger Out-of-Stock-Situationen.
Tóth Árpád
Vizepräsident für die Lieferkette
Wir entwickelten ein AI-gestütztes System zur Nachfrageprognose, das:
die Nachfrage auf SKU- und Standortebene prognostiziert
Wetter, Events, Promotions und Wettbewerbsdaten einbezieht
Saisonalität und Trends automatisch berücksichtigt
optimale Nachbestellempfehlungen generiert
25 % geringere Lagerhaltungskosten
40 % weniger Out-of-Stock-Situationen
35 % höhere Prognosegenauigkeit
2 Mio. USD weniger Verluste durch Preisnachlässe