Die Analyse und Optimierung der filial- und größenindividuellen historischen Verkaufs- und Bestandsdaten gewährleisten eine an die Nachfrage angepasste Belieferung einzelner Filialen.
Die Haus- und Größenverteilung führe ich weitgehend manuell auf Basis einer Einteilung der Filialen in Größenklassen durch. Ich verwende einen vordefinierten Größenschlüssel pro Warengruppe, mit dem ich entscheide, mit welcher Warenmenge eine bestimmte Filialgröße beliefert wird. Eine Differenzierung zwischen den Filialen der einzelnen Klassen kann ich jedoch nicht durchführen. Außerdem fehlt mir eine Anwendung, mit der ich Veränderungen der jeweiligen Abverkaufszahlen regelmäßig analysieren kann.
Auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz kann ich meine Filialen nachfragekonform beliefern, indem ich historische Verkaufs- und Bestandsdaten einzelner Filialen analysiere. Bei einer signifikanten Steigerung der Abverkäufe in meinen Filialen sinken zugleich die Restbestände. Auf ungeplante Mengen- oder Terminabweichungen innerhalb meiner Supply Chain kann ich schnell reagieren. Ein hoher Automatisierungsgrad und kurze Berechnungszeiten gewährleisten eine intelligente Versorgung meines Filialnetzes.
Mit einer größen- und mengenkonformen Belieferung schaffe ich eine intelligente Filialversorgung. Mit einem an die tatsächliche Nachfrage angepassten Lagerbestand der Filialen vermeide ich negative Kundenerfahrungen, weil Waren in meinem Sortiment fehlen könnten. Gleichzeitig senke ich das Risiko für vorübergehende Überbestände. Eine signifikante Steigerung der Abverkäufe in meinem gesamten Filialnetz verbessert schließlich auch meine Umsätze.
Langfristige Generierung von freien Lagerflächen
Freie Kapazitäten aufgrund von Zeitersparnissen
Steigerung des Rohertrags
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