Herausforderung
Komplexe Einkaufs- und Bestandsentscheidungen erfordern die Analyse historischer Transaktionsmuster, einer veränderlichen Nachfrage und externer Faktoren. Klassische regelbasierte Prozesse können diese Dynamik nicht immer ausreichend berücksichtigen.
Lösung
Wir haben ein auf Machine Learning basierendes System zur Bestelloptimierung entwickelt, das historische Einkaufs- und Verkaufsdaten mit externen Signalen verbindet, um anpassungsfähige Bestellentscheidungen zu unterstützen.
Für das Modelltraining werden historische Transaktionsdaten aus drei Jahren genutzt. Relevante externe Faktoren fließen ein, um Nachfrageschwankungen und saisonale Muster zu berücksichtigen.
Die Modelle werden wöchentlich neu trainiert und direkt in bestehender operativer Software bereitgestellt. So erhalten Nutzer regelmäßig aktualisierte Entscheidungsgrundlagen, ohne das System wechseln zu müssen.
Das Vorgehen
- Analyse historischer Transaktionsdaten
- Einbindung relevanter externer Datensignale
- Entwicklung prädiktiver Modelle
- Automatisiertes wöchentliches Retraining
- Bereitstellung der Modelle in bestehender Software
- Integration in etablierte operative Abläufe
Angestrebter geschäftlicher Nutzen
Eine skalierbare Grundlage für laufend aktualisierte, datenbasierte Bestellentscheidungen – direkt in bestehende Unternehmenssoftware eingebettet.
Anonymisiertes Projekt. Kunde, Branche und identifizierende Implementierungsdetails werden bewusst nicht offengelegt.