Demand Forecasting

flowtap Case Study

Herausforderung

Der Demand Forecast ist ein kritischer Baustein für die laufende Vertriebssteuerung aber auch für die Produktionsplanung, welche teils monatelange Vorlaufzeiten aufweist. Darum musste die Genauigkeit systematisch gesteigert werden. Dies galt insbesondere für bestimmte Märkte und für bestimmte Produkte mit besonderen Wachstumszielen und einem spezifischen Wettbewerbsumfeld.

  • Steigerung der Planungsgenauigkeit in Vertrieb und Produktion
  • Ausweitung des Prognosezeitraums auf mehrere Monate
  • Erhöhung der Genauigkeit des Forecasts

Lösung

Es wurde für den Kunden ein effizientes Forecasting System entwickelt, welches auf der systematischen Anwendung eines zugeschnittenen Portfolios von Algorithmen basiert.

  • Aufbau eines Machine Learning basierten Forecasting Systems
  • Skalierbare Plattform für ein breites Portfolio Algorithmen
  • Cloud Betrieb des Forecasting Systems basierend auf Machine Learning Operations (MLOps) Praktiken

Ergebnisse

Das Forecasting System basierend auf State-of-the-Art Tools und Infrastruktur führt zu einer höheren Effizienz bei der Forecast-Generierung sowie zu einer gesteigerten Forecast Qualität.

  • Kürzere Durchlaufzeit zur Forecast Erstellung
  • Steigerung der Forecast Genauigkeit in zuvor kritischen Märkten, Produkten etc.
  • Steigerung der Robustheit des Forecasts

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