Predictive analytics for warehouse optimization

flowtap Case Study

Herausforderung

  • 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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