Optimierung der Bestandsplanung in der Automobilzuliefererindustrie
In der Automobilzuliefererindustrie erfordern neu eingeführte Produkte und das schwankende Bestellverhalten der OEMs eine effiziente Planungsmethode. Entdecken Sie, wie eine verbesserte Planungsstrategie nicht nur Zeit spart, sondern auch die Genauigkeit der Lagerbestandsprognosen erhöht und häufige Probleme wie Überbestände und Lieferengpässe bei unserem Kunden vermeidet.
Herausforderung
Der Kunde, der als Erstausrüster in der Automobilindustrie tätig ist, bietet zudem Automobilteile auf dem Aftermarket an. Die Herausforderungen in der Planung für diesen Kunden sind vielschichtig. Einerseits erschweren unvollständige Zeitreihen durch neu eingeführte Produkte die Prognosegenauigkeit. Andererseits führt das sehr volatile Bestellverhalten der OEMs (Original Equipment Manufacturer) zu weiteren Komplikationen. Diese Faktoren machen eine zuverlässige Planung zunehmend schwierig.
In der bisherigen Vorgehensweise des Kunden erfolgte die Planung durch einen regelmäßigen, manuellen Import von Daten in eine zentrale Excel-Tabelle. Diese Methode erwies sich jedoch als zeitaufwendig und ineffizient. Die in Excel erstellten Prognosen waren oft ungenau und nur auf einem sehr groben Aggregationsniveau verfügbar. Diese Ungenauigkeiten hatten wiederum negative Auswirkungen auf die Lagerhaltung. Es kam häufig sowohl zu Überbeständen, die unnötige Kosten verursachten, als auch zu Out-of-Stock-Situationen, die zu Lieferengpässen und potenziell entgangenen Umsätzen führten.
Die Notwendigkeit, diesen Planungsprozess zu optimieren, ist offensichtlich. Eine effizientere und präzisere Methode könnte nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Genauigkeit der Prognosen verbessern und die Lagerbestände optimieren, um sowohl Überbestände als auch Fehlbestände zu minimieren.
Lösung mit pacemaker.ai
Der Kunde, der als Erstausrüster in der Automobilindustrie tätig ist, bietet zudem Automobilteile auf dem Aftermarket an. Die Herausforderungen in der Planung für diesen Kunden sind vielschichtig. Einerseits erschweren unvollständige Zeitreihen durch neu eingeführte Produkte die Prognosegenauigkeit. Andererseits führt das sehr volatile Bestellverhalten der OEMs (Original Equipment Manufacturer) zu weiteren Komplikationen. Diese Faktoren machen eine zuverlässige Planung zunehmend schwierig.
In der bisherigen Vorgehensweise des Kunden erfolgte die Planung durch einen regelmäßigen, manuellen Import von Daten in eine zentrale Excel-Tabelle. Diese Methode erwies sich jedoch als zeitaufwendig und ineffizient. Die in Excel erstellten Prognosen waren oft ungenau und nur auf einem sehr groben Aggregationsniveau verfügbar. Diese Ungenauigkeiten hatten wiederum negative Auswirkungen auf die Lagerhaltung. Es kam häufig sowohl zu Überbeständen, die unnötige Kosten verursachten, als auch zu Out-of-Stock-Situationen, die zu Lieferengpässen und potenziell entgangenen Umsätzen führten.
Die Notwendigkeit, diesen Planungsprozess zu optimieren, ist offensichtlich. Eine effizientere und präzisere Methode könnte nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Genauigkeit der Prognosen verbessern und die Lagerbestände optimieren, um sowohl Überbestände als auch Fehlbestände zu minimieren.
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