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

In Anbetracht dieser Herausforderungen wandte sich das Unternehmen an pacemaker.ai, einen Spezialisten für KI-gestützte Prognosetechnologien. Pacemaker.ai entwickelte ein fortschrittliches, maschinelles Lernsystem, das speziell für die Bedürfnisse des Zulieferers konfiguriert wurde. Dieses System integrierte nicht nur historische Verkaufsdaten, sondern auch branchenspezifische Einflussfaktoren wie Kraftfahrzeugzulassungen, Pollenflugdaten und Luftverschmutzungsindizes in die Analyse.

Die Einführung der automatisierten Demand-Forecasting-Lösung transformierte die Absatzvorhersage des Unternehmens grundlegend. Die Prognosegenauigkeit konnte signifikant gesteigert werden, was zu einer Reduktion des Prognosefehlers um beeindruckende 41% führte. Diese Verbesserung erstreckte sich über ein Portfolio von 2000 Produkten. Zudem wurde der manuelle Planungsaufwand erheblich reduziert, was den Mitarbeitern ermöglichte, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

Die Automatisierung und die erhöhte Genauigkeit der Absatzvorhersagen ermöglichten es dem Unternehmen, seine Lagerbestände effizienter zu verwalten und Kapital freizusetzen, das zuvor in überdimensionierten Lagermengen gebunden war. Diese Ressourcen können nun in innovative Projekte und die Weiterentwicklung der Produktpalette investiert werden. Der Erfolg dieses Projekts demonstriert das Potenzial von KI-gestützten Technologien, traditionelle Geschäftsprozesse zu transformieren und nachhaltig zu verbessern.

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