Produkt
Materialbedarfsplanung
Zu viel Material auf Lager bindet Kapital und verursacht Lagerkosten, zu wenig Material kann die Produktion verzögern. Beides passiert, wenn Bedarfe auf Basis von Erfahrungswerten oder starren Planungszyklen geschätzt werden anstatt auf Basis der tatsächlichen Datenlage. Eine KI-gestützte Bedarfsanalyse analysiert historische Verbrauchsdaten, aktuelle Auftragslagen und saisonale Muster, um den zukünftigen Materialbedarf präzise zu prognostizieren und den optimalen Bestellzeitpunkt zu bestimmen.
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Ihr Mehrwert
Weniger Kapitalbindung im Lager
Materialien werden bedarfsgerecht bestellt statt auf Vorrat. Lagerbestände sinken, ohne dass die Versorgungssicherheit leidet.
Keine Produktionsstopps durch fehlende Materialien
Materialengpässe werden frühzeitig erkannt. Der Einkauf hat genug Vorlauf, um rechtzeitig nachzubestellen.
Einkauf, der gezielt bestellt
Statt pauschaler Bestellmengen bekommt der Einkauf konkrete Bedarfsprognosen je Material und Zeitraum als Grundlage für Bestellentscheidungen und Lieferantengespräche.
Planungssicherheit für Produktion und Einkauf
Beide Bereiche arbeiten mit denselben Zahlen. Das reduziert Abstimmungsaufwand und verhindert, dass Produktion und Einkauf mit unterschiedlichen Annahmen planen.
Ihr Ansprechpartner
Dr. Paul Springer
Head of Data Science
Paul bringt über 10 Jahre Erfahrung in KI-Entwicklung, Data Science und Projektleitung mit. Er hat komplexe KI-Projekte in Versicherung, Medizin, Landwirtschaft und Finanzdienstleistung geleitet und kennt sowohl die technische als auch die strategische Seite von KI-Vorhaben.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Verbrauchsdaten und Planungslogik verstehen
Zu Beginn werden die relevanten Materialien, der aktuelle Planungsprozess sowie die vorhandenen Datenquellen wie ERP, Auftragseingang oder manuelle Excel Files erfasst.
- 2
Prognosemodell entwickeln
Ein Modell wird entwickelt, das Verbrauchsmuster, Saisonalität und Auftragslagen kombiniert, um Bedarfe je Material und Zeitraum vorherzusagen.
- 3
Ergebnisse in den Planungsalltag integrieren
Die Bedarfsprognosen werden in ein Dashboard oder direkt ins ERP-System überführt, damit Einkauf und Produktion täglich über aktuelle Daten verfügen.
- 4
Übergabe und laufende Verbesserung
Nach der Übergabe wird das Modell mit neuen Daten aktualisiert, damit die Prognosequalität über die Zeit besser wird.
Instrumente
- Python
- Zeitreihenmodelle
- ERP-Anbindung
Ergebnisse
- Bedarfsprognosen je Material & Zeitraum
- Dashboard
- Dokumentation
Betrieb
- Durch Ihren Einkauf
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