Ein international tätiges Mode Einzelhandelsunternehmen stand vor der Herausforderung, die Profitabilität und zugleich die Kundenzufriedenheit messbar zu steigern
Dies erzeugte ein Spannungsfeld im Bereich der Distributionslogistik und dem Lagermanagement in Filialen (am Point-of-Sale)
Die Verfügbarkeit tausender von Modeartikel in hunderten Filialen musste sichergestellt werden, ohne gleichzeitig hohe Lager- und Restbestände (Working Capital) zu generieren
Lösung
Mithilfe von Machine Learning wurden Forecasting Modelle auf der Ebene von Artikel- und Filialclustern generiert
Mithilfe dieser Modelle konnte die Nachfrage von Artikeln in Filialen prognostiziert werden
Dabei wurden insbesondere die für Fashionartikel spezifischen saisonalen Nachfragemuster berücksichtigt
Basierend auf diesen Forecasting Modellen wurden auf SKU-Ebene detaillierte Distributionsstrategien simuliert und ausgewertet wie z.B. Lieferfrequenzen, Cross-Docking, Bestellstrategien auf Filial- und Hersteller-Ebene
Dabei konnten detaillierte Daten über das Verhalten des Logistik Netzwerks, sowie die Auswirkung auf Margen und Working Capital gewonnen werden
Ergebnisse
Detaillierte Planszenarien für Logistik und Distribution
Optimierung und Bereinigung des Artikelsortiments
Deckungsbeitrags-Steigerung
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