Search
Generic filters

Rohstoffpreise rocken Ihren Einkauf

Rechtzeitig vorhersehen. Frühzeitig reagieren.

Rohstoffe sind ein bedeutender Kostentreiber für Ihr Unternehmen - sowohl im Herstellungssektor als auch im Handel? Die Rohstoffmärkte sind von einer hohen Volatilität und unvorhersehbaren Preistendenzen geprägt. Je größer die Schwankungen, desto gravierender können die Auswirkungen Ihren finanziellen Erfolg gefährden. Obwohl eine präzise Vorhersage von zukünftigen Rohstoffpreisen nicht möglich ist, so lohnt es, jene Einflussfaktoren in den Märkten besser zu verstehen, die zu Knappheit führen und somit den Preis beeinflussen können. Denn wer diese Einflussfaktoren kennt, kann sie auch zielgerichtet nutzen. Dabei unterstützen wir Sie mit modernsten Technologien und Lösungen.

Das springt für Sie dabei raus.

Weiterbildung

Optimierung Ihrer Forecasts

Firmenwagen

Treffende Einkaufsentscheidungen

Firmenwagen

Bessere Lagerhaltung

Firmenwagen

Wettbewerbsvorteile nutzenn

Das springt für Sie dabei raus.

Sascha Henzgen

Raw Material Price Forecast

 

Der Raw Material Price Forecast nutzt neue Techniken und Ressourcen wie Cognitive Computing, Machine Learning sowie Cloud Computing. Auf dieser Basis wird eine größere Anzahl möglicher Einflussfaktoren in kürzerer Zeit identifiziert, die wiederum Hinweise auf die mögliche Entwicklung von Rohstoffpreisen liefern.

Sascha Henzgen

Big Data im Raw Material Price Forecasting

 

  • „Crawling“ nach möglichen Einflussfaktoren in externen Datenquellen, wie beispielsweise dem Internet.
  • Kombination von Experten-Forecast, Wechselkursen, Produktion, Nachfrage, etc.

Ergebnis: Das Sammeln von Einflussfaktoren wird beschleunigt und intensiviert.

Sascha Henzgen

Prozess-Modellierung im Raw Material Price Forecasting

 

  • Optional: Ablöse eines „Ad-Hoc“-Forecast-Prozesses
  • Statt Exceldateien oder E-Mails wird eine zentrale Datenbasis genutzt.
  • Bessere Nachvollziehbarkeit und Minimierung von Fehlerquellen.

Ergebnis: Neue Anforderungen an den Forecast können schneller umgesetzt werden.

Sascha Henzgen

Machine Learning im Raw Material Price Forecasting

 

  • Digitalisierung des fachlichen Einkaufswissens
  • Zusammenführung von Einflussfaktoren in einem Referenzmodell

Ergebnis: Verbesserung des aktuellen, manuellen Forecasts.

Technologien für Rohmaterialpreis-Vorhersagen

anpacken. individualisieren. umsetzen.

Verlässliche Modelle mit einer Kombination aus Cognitive Computing, Analytics Data Hub und Machine-Learning-Verfahren

Cognitive Computing

Ansatz:
Extrahiert Informationen automatisch aus einer beliebigen Anzahl von Quellen (Bloomberg, Analysten, Aktien, Social Media, Lieferanten, etc.)

Mehrwert
Einkäufer werden von manuellen Suchen entlastet und können sich auf die Interpretation der Informationen fokussieren.

Analytics Data Hub

Ansatz
Daten werden an einer Stelle zusammengefasst (Experteneinschätzungen, Analysten Berichte, Web Trends, etc.)

Mehrwert
Das Risiko von Fehlern wird reduziert und Daten vor dem Zugriff nicht autorisierter Personen geschützt.

Machine Learning

Ansatz
Ein Machine-Learning-Modell liefert mit aktuellen „Treibern“ eine Referenz auf Basis der Einflussfaktoren.

Mehrwert
Ein Vergleichsmodell dient als Basis für Entscheidungen in Einkauf und Lagerhaltung.

Menü