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Home » Wissen » Kundenreferenzen » Lebensmittelbranche - Per AI zur optimalen Absatzprognose

Per AI zur optimalen Absatzprognose

pmOne realisierte für einen großen Hersteller von Convenient Food ein AI-basiertes Prognosetool, das die bisherige Excelplanung ablöste – und in der Prognosegenauigkeit bei Weitem übertraf. Die tagesgenaue Einschätzung von Absatzmengen vermeidet Lieferengpässe bzw. die Entsorgung nicht verkaufter Waren und führt so zu höheren Umsätzen.
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Ein lernender Algorithmus opti miert sich selbst und liefert deutlich bessere
Prognosen im Vergleich zu gängigen Planungstools
Das System berücksichtigt auch Abhängigkeiten von Produkten untereinander
und kann Prognosen für neue Produkte vorhersagen.

Das sagen unsere Experten...

Organisches System gewährleistet Aktualität

Anführungsstriche 02
„Wir legen unsere Systeme immer so an, dass sie sich in gewählten Abständen aktualisieren. Dadurch entsteht ein organisches System, das sich den aktuellen Gegebenheiten anpasst. Mit zuverlässigen Forecasts können unsere Kunden auch auf abrupte Änderungen des Kaufverhaltens, wie am Anfang der COVID-19 Pandemie, reagieren.“
Raphael fockel

Business Development Manager Data Science | pmOne Group

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Herausforderung.

Saisonale, regionale und wetterabhängige Absatzschwankungen

Welchen Einfluss haben Feiertage und die regionalen Unterschiede von hunderten Filialen? Und wie prognostiziert man die Absatzmenge für gänzlich neue Produkte ohne Verkaufshistorie? Wie zahlreiche Wettbewerber bediente sich auch ein großer Hersteller von Convenient-Food – mit einem Jahresumsatz von rund 500 Millionen Euro – hierzu bisher einer meist excelbasierten Planung und klassischen Planungstools. “Demand Planner“ ergänzten die historischen Verkaufsdaten – aufwändig und eher intuitiv. Doch jedes verdorbene Produkt und jedes leere Regal reduziert den Umsatz. Und der manuelle Pflegeaufwand für tausende von Produkten ist immens. Ein genaueres und weniger
aufwandsintensives System war gefordert.

Mehrwert.

Finanzprozesse auf Erfolgskurs

Das entwickelte Prognosemodell ist bei rund 85 Prozent der vorhergesagten Produkte zuverlässiger, präziser und insgesamt weniger personalkostenintensiv als das vorherige Verfahren. Selbst neue Produkte ohne Verkaufshistorie ermöglichen über vergleichbare Produkte eine zuverlässige Prognose. Der lernfähige Algorithmus berücksichtigt nach kurzer Zeit die vorliegenden historischen Daten und optimiert sich selbst. Ein regelmäßiges Retraining der Modelle sorgt für eine immer bessere Prognosegüte. So liefert Demand Forecasting klare Wettbewerbsvorteile für den Lebensmittelhersteller. Durch nachhaltige Produktion wird das Unternehmen auch seiner Verantwortung gegenüber Ressourcen und der Umwelt gerecht.

Lösung.

Kundentypbestimmung durch Kundensegmentierung

Im Rahmen eines Proof-of-Concept entwickelte pmOne ein Prognosetool, das über einen
lernenden Algorithmus – „Time Series Forecasti ng“ – und durch angereicherte Daten die genannten Herausforderungen löst. Zuerst analysiert das System die Zeitreihen und berücksichtigt Absatztrends, saisonale Schwankungen und zyklische Mengenentwicklungen. Hinzu kommen Wetterdaten sowie Daten zur Bevölkerungsdichte und zu Feiertags- sowie Wochentagsschwankungen. So entsteht eine gehaltvolle Planungsgrundlage. Das Verfahren hat gegenüber gängigen Methoden einen entscheidenden Vorteil: Es ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung des komplett en Produktsortiments und ist in der Lage, Abhängigkeiten und gemeinsame Trends von Produkten – etwa die Korrelation von Bratwurstund Senfverkauf – zu berücksichtigen.

Ihr Ansprechpartner

Sprechen Sie mich gerne an.

Raphael Fockel 150×150

Raphael Fockel

Business Development Manager Data Science

pmOne AG I Paderborn

 raphael.fockel@pmone.com

 +49 151 538 508 45

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