Use Cases

In einer sich ständig verändernden Lieferkette konfrontiert mit Lieferunsicherheiten, implementiert ein führender Logistikdienstleister fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern und eine effiziente Personal- und Lagerplanung zu ermöglichen.

Erfahren Sie, wie ein multinationaler Hersteller von Dämmmaterialien durch die Implementierung eines KI-gestützten Prognosetools nicht nur seine Prognosegenauigkeit drastisch verbesserte, sondern auch Betriebssicherheit und Kosteneffizienz signifikant steigerte.

Ein großer deutscher Automobilhersteller verzeichnet eine volatile Nachfrage im After Sales Geschäft und ist mit dem derzeitigen Prognose-Ansatz nicht mehr zufrieden. Mit pacemaker.ai wurde eine transparente Lösung gefunden.

In der Automobilzuliefererindustrie erfordern neu eingeführte Produkte und das schwankende Bestellverhalten der OEMs eine effiziente Planungsmethode. Entdecken Sie, wie eine verbesserte Planungsstrategie nicht nur Zeit spart, sondern auch die Genauigkeit der Lagerbestandsprognosen erhöht und häufige Probleme wie Überbestände und Lieferengpässe bei unserem Kunden vermeidet.

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.

Entdecken Sie, wie pacemaker.ai die Prognosegenauigkeit und Effizienz im Lagerbetrieb eines führenden Reifenlieferanten durch fortschrittliche KI-Forecasts verbessert hat. Diese Technologie ermöglicht es, tägliche und wöchentliche Warenausgangsmengen präzise vorherzusagen und reduziert gleichzeitig den manuellen Planungsaufwand drastisch.

Erfahren Sie, wie pacemaker.ai mit hochmodernen, automatisierten Vorhersagemodellen die Lieferkettenplanung für Zulieferer der Luft- und Raumfahrtindustrie revolutioniert, um präzise und effiziente Bestandsverwaltung zu gewährleisten.