Predictwiser.Cloud
KI-basierte Supply Chain Planung für die Lebensmittelindustrie Getränkeindustrie
Unsere Kunden
Monatliche
Prognosegenauigkeit
Weniger
Stock-Outs
Weniger
Food Waste
Weniger
Lagerkosten
Mehr
Umsatz
Wir haben ein KI-gesteuertes Tool für die Supply Chain Planung entwickelt, das einfach zu integrieren ist, keine Vorkenntnisse im Bereich Supply-Chain-Management oder Künstliche Intelligenz erfordert und zu einem Preis angeboten werden kann, der es KMU ermöglicht, Zugang zu state-of-the-art Technologie zu erhalten
Ungenaue Planung mit Excel
oder veralteten ERP-Funktionen
Generische Heuristiken, die nicht auf die Lebensmittelindustrie zugeschnitten sind
Lange Integrationszyklen verbunden mit hoher Komplexität und hohen Kosten
Modernste KI-Modelle
mit hoher Vorhersagegenauigkeit
Auf die Lebensmittelindustrie zugeschnittene Algorithmen, die u.a. MHD berücksichtigen
Einfache und kostenlose Integration in weniger als 4 Tagen
Für uns ist der Schutz der Umwelt und der Ressourcen seit Beginn unserer Gründung ein integraler Bestandteil der Entwicklung unserer KI und daher der Schlüssel zur Verwirklichung unserer Vision, die Lebensmittel- und Getränkeindustrie in eine nachhaltigere Zukunft zu führen.
Tonnen CO2 eingespart
Liter Wasser eingespart
Keine Vorkenntnisse in
KI oder SCM erforderlich
Einfach zu nutzen
und intuitive Navigation
Keine zusätzliche
Beratung erforderlich
ROI von Tag eins an mit Predictwiser.Cloud
Faire Preise für
den Mittelstand
Keine anfallenden
Integrationskosten
Erfahren Sie in unserer aktuellen Broschüre, wie Predictwiser.Cloud Ihre Kosten senkt und gleichzeitig Ihren Umsatz steigert.
(1) In einer Demo erhalten Sie tiefe Einblicke in die Funktionalitäten unserer KI-gesteuerten Software und diskutieren Ihre Anforderungen.
(2) Anschließend schicken Sie uns Ihre Daten, um die Performance Ihres aktuellen Planungssystems mit unserem KI-System zu vergleichen.
(3) Die Ergebnisse werden transparent aufbereitet, so dass Sie einen direkten Eindruck von den Kosteneinsparungen des KI-Systems erhalten.
(4) Beginnen Sie Ihre Zusammenarbeit mit Optiwiser, um Fehlbestände zu vermeiden, Ihren Food Waste zu reduzieren und Kosten zu sparen.
Warum ist akkurates Demand Planning so wichtig?
Ein großes Problem für KMU sind Fragen im Zusammenhang mit mangelhafter Software für die Bedarfsplanung. Da die Bedarfsplanung der erste Schritt in der Lieferkettenplanung ist, wirkt sich jede Beeinträchtigung der Bedarfsgenauigkeit verstärkt auf die gesamte Lieferkettenplanung aus. KMUs leiden im Allgemeinen mehr unter diesem Problem, da sie nicht über die nötige Größe und die technischen Ressourcen verfügen, um eine fortschrittliche Software für die Bedarfsplanung zu nutzen. Lieferengpässe und Lieferausfälle stellen für jedes Unternehmen ein großes Problem dar, da sie das Vertrauen der Kunden verlieren und zu Umsatzeinbußen führen. Lebensmittel- und Getränkehersteller bekommen die Auswirkungen einer schlechten Bedarfsplanungssoftware jedoch auch im Falle von Überbeständen zu spüren, da ihre Produkte Verfallsdaten haben. Neben der Verschwendung von Lebensmitteln führt eine Überschätzung der Nachfrage auch zu einer Erhöhung des Lagerbestands und zu einer Überproduktion in der Produktionslinie. Obwohl dies ein großes Problem für kleine und mittlere Unternehmen im Lebensmittel- und Getränkesektor darstellt, verwenden fast alle Unternehmen immer noch Excel als ihre Haupt-Software für die Bedarfsprognose. Ohne die Hilfe ausgefeilter und fortschrittlicher Planungstools kommt es bei 70 % der Lebensmittel- und Getränkehersteller aufgrund einer schlechten Bedarfsplanung zu Engpässen oder Verschwendung. 70 % dieser Unternehmen verlassen sich zu sehr auf Excel, weil sie sich die technischen und finanziellen Ressourcen für den Erwerb und den Betrieb einer ausgefeilten Bedarfsplanungssoftware mit komplexen maschinellen Bedarfsvorhersagemodellen nicht leisten können.
Was ist unser USP?
Derzeit gibt es auf dem Markt mehrere Akteure, die sich mit der Vorhersage der Nachfrage befassen, aber die meisten dieser Unternehmen stützen sich auf statistische Standardvorhersagealgorithmen. Diese Art von Software führt eine statistische Anpassung bestehender statistischer Modelle an vergangene Daten durch und kann automatisch die statistische Formel für die Vorhersage auswählen. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Entscheidung auf der Grundlage der Vergangenheit getroffen wird. Die meisten dieser Modelle nutzen keine bestehenden Techniken des maschinellen Lernens, um Nachfrageprognosen zu erstellen. Sie können zwar Vorhersagen auf der Grundlage statistischer Modelle treffen (so genannte statistische Inferenz), aber die statistischen Modelle werden in der Regel erstellt, um Rückschlüsse auf die Beziehungen und Variablen zu ziehen, und nicht, um möglichst genaue Vorhersagen zu machen. Ein klares Beispiel dafür ist, dass alle statistischen Modelle interpretierbar sind – ein Mensch kann sich das Modell ansehen und einige Informationen über den Prozess und die Daten ableiten. Beim maschinellen Lernen hingegen geht es darum, möglichst genaue Vorhersagen zu machen. Viele Modelle des maschinellen Lernens sind nicht interpretierbar – es ist nicht ersichtlich, was die Gewichte der Neuronen in einem künstlichen neuronalen Netz bedeuten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann die Vorhersagegenauigkeit bei der Bedarfsplanung erheblich verbessert werden. Obwohl der Einsatz von maschinellem Lernen am sinnvollsten wäre, ist maschinelles Lernen ein komplexes Thema, das ein umfassendes Wissen und Verständnis auf diesem Gebiet erfordert, um die besten Modelle auszuwählen, die trainiert und eingesetzt werden sollen. Nach der Verwendung der Modelle für die Vorhersage ist es wichtig, die Leistung zu überwachen, da die Leistung eines Modells im Laufe der Zeit durch einen Prozess namens Konzeptdrift abnimmt.
Mit unserer Technologie StreamWiser rationalisieren wir den Prozess der Modellüberwachung und Leistungsoptimierung. Unsere Technologie ist in der Lage, automatisch zu entscheiden, welche Modelle für eine bestimmte Vorhersage am besten geeignet sind – und sich in Echtzeit an Änderungen des Szenarios anzupassen. Sie können StreamWiser als Ihre Data Science-Abteilung betrachten, die sich ausschließlich auf die bestmöglichen Vorhersagen konzentriert.
Überlassen Sie unserer Technologie die schwere Arbeit der Bedarfsvorhersage – das Trainieren von Modellen, die Auswahl von Modellen und die Überwachung der Leistung -, damit Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich Mehrwert schafft: Ihr Geschäft.
Wie viel Daten werden benötigt?
Unsere KI-Software für die Bedarfsplanung ist umso genauer, je mehr Daten Sie in das zu trainierende und zu testende Modell einspeisen. Damit unsere Bedarfsprognose-Software ihr volles Potenzial entfalten kann, benötigen wir also mindestens 6 Monate an Daten. Wir sind uns jedoch der Tatsache bewusst, dass es viele Start-ups gibt, die neu in diesem Geschäft sind und vom ersten Tag an eine ausgefeilte Software für die Bedarfsplanung einsetzen möchten. Für diese Start-ups haben wir maßgeschneiderte Modelle. Wenden Sie sich an uns, damit wir einen besseren Einblick in Ihre genaue Unternehmenssituation bekommen und Ihre Bedürfnisse verstehen.
Wie lange dauert die Implementierung?
Je nach den Einstellungen Ihres ERP-Systems kann die Implementierung innerhalb einer Stunde oder spätestens eines Tages abgeschlossen werden.
Wie geht die Software mit dynamischen Events um?
Wir leben in einer Zeit des großen Wandels. Aufgrund von Preisexplosionen und Materialknappheit werden sich die Unternehmen auf eine extreme Kostenkontrolle konzentrieren müssen. Die Fähigkeit, sich schnell an ein verändertes Marktumfeld anzupassen und die sich daraus ergebenden Chancen zu nutzen, wird der wichtigste Schlüssel für Unternehmen sein, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Eine digitale Lieferkette ist ein Schlüsselelement für die zukünftige Rentabilität und Nachhaltigkeit in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Um die Transformation zu beschleunigen, widmen wir uns seit der Gründung unseres Unternehmens der folgenden Frage: „Wie können wir ein KI-gesteuertes Supply-Chain-Planungstool entwickeln, das einfach zu integrieren ist, keine Vorkenntnisse im Bereich Supply-Chain-Management oder KI erfordert und zu einem Preis angeboten werden kann, der KMUs den Zugang zur neuesten Technologie ermöglicht?“ Unser Ziel ist es, unsere Kunden in die Lage zu versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Wir sind davon überzeugt, dass wir nur durch eine gemeinsame Betrachtung von Datenintegration, Datenanalyse und der anschließenden Umsetzung datengesteuerter Entscheidungen eine starke, belastbare und agile Grundlage für Innovation und Wachstum im 21.
Was bedeutet KI basierte Absatzplanung und Disposition?
Das Produktionsplanungsmodul von Predictwiser.Cloud ist für die automatische Disposition verantwortlich. Das bedeutet, dass Ihr Supply-Chain-Planer kostenoptimale Produktionsempfehlungen erhält, die dazu beitragen, den Gewinn des Unternehmens zu maximieren und die Effizienz des Planers zu steigern. Der Planer hat nun mehr Zeit, sich auf strategischere und entscheidungsrelevantere Aufgaben zu konzentrieren.
Mehrwert für Unternehmen, die sich auf die automatische Materialbedarfsplanung (MRP) verlassen:
Die automatische Disposition entlastet den Supply-Chain-Planer, indem sie automatisch Informationen über die kostenoptimalen Produktions- oder Einkaufsmengen liefert.
Dank einer durchgängigen Integration von Beständen, Materialbedarfen und Bedarfsprognosen wird die automatische Disposition gezielt nach dem jeweiligen Bedarf gesteuert. Perfekt abgestimmte Lagerbestände sorgen für niedrigere Kosten und eine höhere Gewinnmarge. Dies hilft dem Planer, sich auf strategischere und entscheidungsrelevantere Aufgaben zu konzentrieren, anstatt diese Mengen in einem zeitaufwändigen manuellen Prozess, zum Beispiel mit Excel, zu berechnen.
In diesem Zusammenhang nutzt Predictwiser.Cloud den Absatzplan und die Bedarfsprognose, um den dynamischen Sicherheitsbestand zu ermitteln.
Auch die optimale Bestellhäufigkeit und der optimale Bestellzeitpunkt werden automatisch berechnet, wobei nicht nur Bestell- oder Lagerkosten, sondern auch Lieferantenferien, das chinesische Neujahrsfest, feste Bestelltermine, Liefertreue und zahlreiche weitere Parameter berücksichtigt werden. Die Berechnungen laufen vollautomatisch und selbstlernend im Hintergrund ab! Folgende Parameter werden in unserem Optimierungsalgorithmus verwendet: