Herausforderung — Schwankende Inbound-Volumina & Planungsrisiko
In Fertigungs- und Produktionsumgebungen sind die Volumina der Inbound-Logistik selten stabil. Die tatsächlich von Lieferanten angelieferten Mengen schwanken – etwa durch Urlaubszeiten, saisonale Einflüsse und weitere externe Faktoren. Diese Volatilität erschwert Supply-Chain-Planung und Operations Management: Überlieferungen führen zu Lagerüberfüllung, höheren Beständen und steigenden Lagerkosten, während Unterlieferungen das Risiko von Materialengpässen, Produktionsstillständen und sinkenden Service Levels erhöhen. Ziel ist es, Anliefermengen verlässlich vorherzusagen, um die Produktionsplanung zu verbessern.
Lösung — Datengetriebene Anlieferprognosen mit Time-Series Machine Learning
Wir entwickeln ein Forecasting-Modell, das Anliefermengen zuverlässig prognostiziert, indem lieferantenseitig verfügbare Daten mit öffentlich verfügbaren Indikatoren kombiniert werden. Dafür nutzen wir fortgeschrittene Zeitreihen-ML-Modelle, einschließlich autoregressiver Transformer-Architekturen, um Saisonalität, Trends und Schwankungen abzubilden und eine belastbare Grundlage für Planung und Steuerung zu schaffen.
Impact — Kundenzufriedenheit, Lagerauslastung & kürzere Wartezeiten
- Bis zu 25% höhere Kundenzufriedenheit durch bessere Planung
- Rund 20% höhere Lagerauslastung durch optimierte Inbound-Steuerung
- Minimierte Wartezeiten und weniger Engpässe im Lagerbetrieb