Datenanalyse

Hohe Wettbewerbsfähigkeit mit Bedarfsprognosen!

In einem vollständig globalisierten, komplexen und sich verändernden wirtschaftlichen Umfeld ist es notwendig, alle Möglichkeiten...

In einem vollständig globalisierten, komplexen und sich verändernden wirtschaftlichen Umfeld ist es notwendig, alle Möglichkeiten zur Verbesserung der Unternehmensleistung maximal auszuschöpfen. Nur so kann man wettbewerbsfähig bleiben. Vor allem in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten, wie wir sie gerade erleben, die abrupt kommen ist es von Vorteil auf dem neuesten Stand zu sein. Hier können Bedarsprognosen helfen.

Neue Technologien sind der Schlüssel zur Prozessoptimierung. Künstliche Intelligenz, Data Science und das Internet der Dinge (IoT – IIoT) ermöglichen es uns, neben unzähligen Tools, die auf jeden Tätigkeitsbereich anwendbar sind, prädiktive Systeme zu entwickeln, mit denen sich die Betriebsfähigkeit erhöhen, die Entscheidungsfindung vereinfachen, ein profitableres Wachstum und höhere Renditen erzielen lassen.

Nehmen wir ein Beispiel, um das Gesagte zu konkretisieren. In unserer langjährigen Erfahrung mit der Implementierung von Bedarfsprognosetools, speziell dem von uns entwickelten AIDÓO Purchases, haben wir festgestellt, dass in der ersten Phase der Implementierung Bestandsreduzierungen von 15 % erreicht werden und der Einkaufsprozess zeitlich um bis zu 80 % gestrafft wird. Die Daten sind unbestreitbar, die prädiktiven Systeme, ermöglichen die Optimierung vor allem des Lagerverwaltungsprozesses. So kann dann die gesamten Lieferkette optimiert werden. Denn das Wissen, welche Verkäufe wir in den kommenden Monaten haben werden, verbessert die Planung von Produktion, Einkauf, Logistik, Transport usw.

Gehen wir zurück zu den Daten. Eine Verringerung des Lagerbestands um 15 % bedeutet eine erhebliche Reduzierung des Anlagekapitals. Dadurch Lagerfläche frei wird und das Risiko der Veralterung von Referenzen auf ein Minimum reduziert wird. Dies führt wiederum zu einem wirtschaftlichen Vorteil, da Verluste vermieden werden. Wenn wir die 80 % der Rationalisierung des Einkaufsprozesses berücksichtigen, finden wir Vorteile wie die Erzielung von mehr Zeit für die Analyse und Entscheidungsfindung und nicht für die Einkäufe selbst; die Verringerung der administrativen Aufgaben, oder die Erhöhung des Niveaus der Kundenbetreuung, die die gewünschten Produkte schneller erhalten kann, auch mit Preissenkungen, das Ergebnis der erhöhten Rentabilität, die wir bereits erwähnt haben (reduzierte Risiken, Anlagevermögen, größere Fähigkeit, mit Lieferanten zu verhandeln …).

Wie werden diese Vorteile mit Bedarfsprognosen erreicht?

Die Antwort liegt in der Verwertung von Daten und der Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Jedes Unternehmen generiert täglich Tausende von Daten, die nun im Rahmen einer datengetriebenen Philosophie gesammelt, verarbeitet und in nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung umgewandelt werden können.

Die Erfassung von Daten (historische Aktivität, Arbeitskalender, Meteorologie, Mietzeit der Lieferanten…) und ihre Umwandlung in Umsatzprognosen ermöglichen es, die Geschäftstätigkeit auf die gegenwärtige und zukünftige Realität der Nachfrage nach den Produkten oder Dienstleistungen des Unternehmens zu stützen, und nicht auf Schätzungen, die auf den Überzeugungen, der Intuition oder der Erfahrung der Teams beruhen, wie es bisher der Fall war. Der große Sprung vom Raten zum Wissen ist geschafft, Unsicherheiten im Entscheidungsprozess und Fehler im Betrieb werden eliminiert.

Mit der Implementierung von Bedarfsprognosesystemen gibt es Vorhersagen über die Referenzen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt verkauft werden, was die Aufgaben der gesamten Lieferkette vereinfacht, angefangen bei der Leitung der Einkaufsabteilung. Das heißt, es wird eine 360º-Verkaufs-Lager-Einkauf-Vision erreicht, die keine isolierten Einheiten mehr sind und an Effizienz gewinnen, während gleichzeitig die Prozesse mit parametrisierten Alarmsystemen und der Ausgabe von Kaufvorschlägen automatisiert werden.

Die Aufnahme der Daten und die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage nach unseren Artikeln ermöglicht es uns, in der ersten Phase der Implementierung den Lagerbestand um 15 % zu reduzieren und eine 80-prozentige Rationalisierung des Einkaufsprozesses zu erreichen (die Daten basieren auf den Erfahrungen bei der Implementierung von AIDÓO Purchases), zusätzlich zu einer allgemeinen Verbesserung der Prozesse und einem besseren Kundenservice, was zu einer Steigerung der Effizienz und Rentabilität führt, dank der Beseitigung unnötiger Kosten und Risiken.