Wie Berco KI-gestützte Nachfrageprognosen nutzt, um Marktentwicklungen im Aftermarket-Geschäft besser vorherzusagen
Berco Aftermarket, ein führender Ersatzteillieferant von Laufwerkssystemen für Bergbaumaschinen, Raupenfahrzeuge und weitere Anwendungen mit einem großen Lager in Bologna, Italien, ist eine Partnerschaft mit pacemaker.ai eingegangen, um seine Datenkapazitäten durch die Integration von KI-gestützten Prognoselösungen zu verbessern.
Als Pionier in seiner Branche hat Berco Aftermarket die Notwendigkeit erkannt, fortschrittliche Technologien einzusetzen, um seine betriebliche Effizienz zu optimieren und Kosten zu senken. In Zusammenarbeit mit pacemaker.ai startete das Unternehmen ein Projekt zur Optimierung seiner S&OP-Prozesse durch eine deutliche Erhöhung der Prognosegenauigkeit.
Im Mittelpunkt steht dabei der Einsatz eines speziell entwickelten KI-Tools, das auf die spezifischen Prognoseanforderungen von Berco Aftermarket zugeschnitten ist. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglicht diese innovative Technologie dem Unternehmen, eine noch nie dagewesene Genauigkeit bei der Bedarfsprognose zu erreichen.
Diese transformative Initiative erhöht nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern treibt auch die Kostensenkung voran und positioniert das Unternehmen für nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit im dynamischen Aftermarket-Geschäft.
Durch den Einsatz der maschinellen Lerntechnologie von pacemaker.ai sind wir in der Lage, die Genauigkeit unserer Nachfrageprognosen deutlich zu verbessern, Planungsprozesse zu optimieren und nachhaltiges Wachstum zu fördern.
Berco Aftermarket sieht sich aufgrund der Komplexität und Vielfalt seines Produktportfolios, das ~4.000 verschiedene Produktvarianten für Kunden in 52 Ländern bietet, mit Herausforderungen bei der Umsatzprognose konfrontiert.
Die größten Herausforderungen im Aftermarket-Geschäft:
1. unsichere Nachfrage: Nachfrageschwankungen bei Fahrwerkskomponenten stellen eine große Herausforderung dar und führen zu Überbeständen oder Fehlbeständen, was eine ineffiziente Lagerverwaltung und erhöhte Kosten zur Folge hat.
2. komplexe Lieferkette: Die vielfältige Produktpalette und der globale Kundenstamm von Berco tragen zur Komplexität der Lieferkette bei und machen es schwierig, Nachfrageschwankungen genau zu antizipieren.
3. Optimierung des Betriebskapitals: Suboptimale Lagerbestände binden wertvolles Betriebskapital und schränken die Möglichkeiten von Berco ein, in Wachstumsinitiativen und Innovationen zu investieren.
Trotz ständiger Verfeinerung im Tagesgeschäft weichen diese Prognosen gelegentlich von der tatsächlichen Marktentwicklung ab, was sich sowohl auf die Produktionsplanung als auch auf das Bestandsmanagement auswirkt. Diese Diskrepanz wiegt besonders schwer, da Berco strategisch beschlossen hat, sein After-Sales-Geschäft auszubauen. Um diesen Plan erfolgreich umzusetzen, ist es für Berco Aftermarket von immenser Bedeutung, Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden und das im Lager gebundene Kapital zu reduzieren. Um dieser Herausforderung gerecht zu werden, hat Berco Aftermarket in Zusammenarbeit mit pacemaker.ai eine strategische Initiative zur Nutzung moderner KI-Technologien gestartet.
Durch die Integration von KI-gestützten Prognoselösungen erhöht das Unternehmen die Genauigkeit seiner Absatzprognosen bei gleichzeitiger Beibehaltung der für die Produktions- und Bestandsplanung erforderlichen Flexibilität. Diese Initiative ist ein entscheidender Schritt zur Optimierung der betrieblichen Effizienz und zur Senkung der Kosten durch eine bessere Abstimmung von Produktion und Lagerbestand auf die tatsächliche Marktnachfrage.
Durch den Einsatz von KI will Berco die strategische Entscheidungsfindung vorantreiben und seinen Wettbewerbsvorteil auf dem dynamischen globalen Markt erhalten und weiter ausbauen.
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Der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens in der Nachfrageprognose ist für Berco Aftermarket unerlässlich, um die Abweichung zwischen Prognose und tatsächlichem Absatz auf Tonnageebene deutlich zu reduzieren. Dieser technologische Fortschritt leistet einen entscheidenden Beitrag zur Optimierung der Produktionsplanung und zur Verbesserung der effizienten Kapitalallokation im Bestandsmanagement.
Vorteile
1. Verbesserte Genauigkeit der Nachfrageprognose: Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglicht pacemaker.ai Berco die Erstellung hochgenauer Nachfrageprognosen. Hochentwickelte statistische Modelle analysieren historische Verkaufsdaten, Markttrends und andere relevante Faktoren, um die zukünftige Nachfrage mit höchster Präzision vorherzusagen.
2. Optimierte Vertriebs- und Betriebsprozesse: Verbesserte Nachfrageprognosen erleichtern optimierte Vertriebs- und Betriebsprozesse. Berco kann Produktionspläne, Lagerbestände und Vertriebsstrategien effektiver abstimmen und so sicherstellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit und in der richtigen Menge verfügbar sind.
3. Bestandsoptimierung: Die auf maschinellem Lernen basierende Bedarfsplanung ermöglicht es Berco, die Lagerbestände dynamisch zu optimieren. Durch die genaue Vorhersage von Nachfrageschwankungen kann Berco optimale Lagerbestände aufrechterhalten und so überschüssige Bestände minimieren, während gleichzeitig das Risiko von Fehlbeständen verringert wird. Durch diese Optimierung werden die Lagerkosten gesenkt und die betriebliche Effizienz insgesamt gesteigert.
4. Effizienz des Betriebskapitals: Durch eine bessere Bestandsverwaltung und geringere Lagerkosten kann Berco verschüttetes Betriebskapital freisetzen. Freiwerdende Mittel können in strategische Initiativen wie Produktentwicklung, Expansion in neue Märkte oder Verbesserung des Kundendienstes reinvestiert werden, was langfristiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit fördert.
5. Kundenzufriedenheit und -treue: Die zuverlässige Verfügbarkeit von Fahrwerkskomponenten erhöht die Kundenzufriedenheit und fördert die langfristige Loyalität. Die Kunden von Berco können sich auf pünktliche Lieferungen und gleichbleibende Produktqualität verlassen, was die Beziehungen stärkt und Berco als vertrauenswürdigen Partner im Aftermarket-Segment positioniert.
Um die Genauigkeit der erstellten Prognosen zu erhöhen, werden in Kürze externe Datenquellen aus der Industrie, wie z. B. Daten zu Bergbau- und Rohstoffpreisen, als Eingabeparameter einbezogen. Dies maximiert die Prognosegenauigkeit und ermöglicht es Berco, datengestützte Entscheidungen mit Vertrauen und Flexibilität in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld zu treffen.
Die Prognosen sind nahtlos in ein spezielles Frontend integriert, das eine benutzerfreundliche Oberfläche für interne Nutzer bietet. Auf dem interaktiven Benutzerbildschirm können verschiedene Benutzergruppen die Prognosen intuitiv nach ihren spezifischen Bedürfnissen berechnen.
Das im Dezember 2023 gestartete Projekt hatte zum Ziel, eine genauere Prognose für das Jahr 2024 zu erstellen und die Gesamtmenge der von Berco Aftermarket weltweit und in den verschiedenen Marktsegmenten verkauften Tonnen vorherzusagen. Das Projekt wird in einem dreistufigen Prozess in Zusammenarbeit zwischen Berco Aftermarket und pacemaker.ai durchgeführt.
Zu den wichtigsten Faktoren, die diese Prognose beeinflussen, gehören historische Verkaufsdaten, Markttrends, Kundenverhaltensmuster und Schwankungen der Produktnachfrage. Externe Faktoren wie die Wirtschaftslage, geopolitische Ereignisse und Änderungen der Branchenvorschriften wirken sich ebenfalls auf die Liefermengen aus und werden daher nachträglich hinzugefügt, um die Prognosegenauigkeit weiter zu erhöhen.
Durch rigorose Datenanalyse und Algorithmen des maschinellen Lernens haben Berco Aftermarket und pacemaker.ai die Marktkomplexität erfolgreich navigiert und Einblicke in die Absatzmengen für 2024 und darüber hinaus gegeben.
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