Revolutionierung der Absatzvorhersage in der Filterindustrie durch KI-gestützte Lösungen

Erfahren Sie, wie pacemaker.ai mit Hilfe von maschinellem Lernen die Herausforderungen bei der Absatzvorhersage von Öl- und Luftfiltern meistert, die Prognosegenauigkeit um 41% verbessert und dabei den Planungsaufwand drastisch reduziert.

Herausforderung

Ein führender Zulieferer in der Automobilindustrie sah sich mit erheblichen Schwierigkeiten bei der monatlichen Absatzvorhersage von Öl- und Luftfiltern für den B2B-Markt in Europa, Russland und Großbritannien konfrontiert. Die Volatilität der "Call-Off" Daten dieser Produkte war außergewöhnlich hoch und zeigte Schwankungen von bis zu 80%. Die bisherigen Prognosemethoden basierten hauptsächlich auf manuellen Berechnungen durch ein Team von vier Mitarbeitern. Diese Vorgehensweise führte oft zu Ungenauigkeiten, besonders bei Produkten mit geringen Absatzmengen, was wiederum durch hohe Lagerbestände ausgeglichen wurde. Diese Lagerbestände stellten eine erhebliche Kapitalbindung dar, die sich auf Milliarden belief.

Lösung mit pacemaker.ai

Ein führender Zulieferer in der Automobilindustrie sah sich mit erheblichen Schwierigkeiten bei der monatlichen Absatzvorhersage von Öl- und Luftfiltern für den B2B-Markt in Europa, Russland und Großbritannien konfrontiert. Die Volatilität der "Call-Off" Daten dieser Produkte war außergewöhnlich hoch und zeigte Schwankungen von bis zu 80%. Die bisherigen Prognosemethoden basierten hauptsächlich auf manuellen Berechnungen durch ein Team von vier Mitarbeitern. Diese Vorgehensweise führte oft zu Ungenauigkeiten, besonders bei Produkten mit geringen Absatzmengen, was wiederum durch hohe Lagerbestände ausgeglichen wurde. Diese Lagerbestände stellten eine erhebliche Kapitalbindung dar, die sich auf Milliarden belief.

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