So optimieren Sie Logistik und Planung mit Machine Learning

Viele Planungs- und Logistikfachleute stützen sich bei ihren Entscheidungen noch immer auf historische Daten und Descriptive Analytics, also beschreibende Analysen.

Auch wenn die Vergangenheit wertvolle Erkenntnisse liefern kann, lassen sich transformative Ergebnisse dann erzielen, wenn man herausfindet, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird – mithilfe von prädiktiven Machine-Learning-Modellen.

Mit KI-gestützten Analysen können Sie innerhalb von Minuten mit oder ohne Code zeitnahe und genaue prädiktive Erkenntnisse gewinnen, um Folgendes zu tun:

• Dynamische Nachfrageprognosen unter Berücksichtigung detaillierter Faktoren wie Saisonabhängigkeit, wirtschaftliche Bedingungen und Maßnahmen der Konkurrenz
• Vermeidung von Fehlbeständen oder Überbeständen, um Geld zu sparen und den Umsatz zu optimieren
• Vermeidung von Versandverzögerungen durch Ermittlung von Frühindikatoren für potenzielle Verzögerungen und Optimierung der Versandrouten

Erfahren Sie anhand dieser drei Machine-Learning-Anwendungsfälle, wie Sie Ihre Lieferkette optimieren.