Optimierung der Lieferkettensteuerung durch präzise Prognosemodelle in der Textilindustrie
In einer sich ständig verändernden Lieferkette konfrontiert mit Lieferunsicherheiten, implementiert ein führender Logistikdienstleister fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern und eine effiziente Personal- und Lagerplanung zu ermöglichen.
Herausforderung
Ein namhafter Logistikdienstleister, der exklusiv für ein führendes Modeunternehmen im Textileinzelhandel tätig ist, steht vor signifikanten Herausforderungen. Das Unternehmen beschäftigt rund 1000 Mitarbeiter, die acht Verteilerzentren in Deutschland und Österreich betreuen. Die Hauptproblematik liegt derzeit in den stark schwankenden Wareneingängen, die durch die Lieferanten verursacht werden. Diese Unregelmäßigkeiten führen zu Ungenauigkeiten in der Vorhersage (Forecasting) und beeinträchtigen die Planbarkeit erheblich. Insbesondere die mangelnde Liefertreue der Zulieferer erschwert eine effiziente Ablaufplanung im Logistikzentrum.
Lösung mit pacemaker.ai
Um die Zuverlässigkeit der Prognosen zu verbessern und eine effektivere Planung zu ermöglichen, wurde zunächst eine detaillierte Bewertung der Lieferanten hinsichtlich ihrer Liefertreue durchgeführt. Dies ermöglichte es, erwartete Termingenauigkeiten und entsprechende Lieferzeitfenster für jeden Lieferanten spezifisch zu modellieren. Darüber hinaus wurden zusätzliche Variablen wie Ferienzeiten, gesetzliche Feiertage und Inventurperioden in die Modelle einbezogen. Durch die Integration dieser Faktoren in ein fortschrittliches Machine-Learning-Modell konnte der Kunde nicht nur die Vorhersagegenauigkeit steigern, sondern auch die Personalplanung und die Nutzung der Lagerkapazitäten optimieren. Das Modell unterstützt zudem eine intelligentere Steuerung der Lieferantenbeziehungen, indem es frühzeitig Anpassungen in den Lieferplänen ermöglicht, um Engpässen vorzubeugen und die Effizienz zu erhöhen.
Die Einführung dieser Technologie hat dem Logistikunternehmen ermöglicht, seine Betriebsabläufe wesentlich agiler und reaktionsfähiger zu gestalten. Mit der verbesserten Prognosegenauigkeit und der optimierten Ressourcenallokation kann das Unternehmen nun flexibler auf Marktveränderungen reagieren und die Kundenzufriedenheit durch pünktliche Lieferungen erhöhen. Angesichts dieser Erfolge plant das Unternehmen, die Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf weitere Bereiche seiner Supply Chain auszuweiten, um auch zukünftige Herausforderungen effektiv zu meistern.
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