WHITE PAPER: MIT MACHINE LEARNING ZU VERLÄSSLICHEN LIEFERZEITEN

BESCHAFFUNGSKOSTEN IN MILLIONENHÖHE REDUZIEREN

Unsicherheit ist ein wesentlicher Kostentreiber in der Bedarfsdeckung: bestätigte und tatsächliche Liefertermine von Bestellungen liegen oft weit auseinander; Ware wird zu früh oder spät geliefert; in den Stammdaten hinterlegte Liefer- und Wiederbeschaffungszeiten sind unzuverlässig.

Lesen Sie in unserem White Paper, wie sich diese Unsicherheiten durch neue Machine-Learning-(ML)-Algorithmen beheben lassen. Zuverlässige Prognosen von Wiederbeschaffungszeiten führen zu einer höheren Planungssicherheit und Reaktionsfähigkeit, um Kosten in Millionenhöhe einzusparen.

Ob internationaler Großhandel oder produzierendes Unternehmen, zum Beispiel im Maschinen- und Anlagenbau: Die Einsatzmöglichkeiten von Prognoseverfahren mittels ML sind skalierbar und sofort implementierbar.

Ansprechpartner

Oliver Biel

Oliver Biel
Strategic Relations
Tel: +49 (0)151 26459 740 Oliver.Biel@informinform-software.com

Kontakt aufnehmen

In diesem White Paper erfahren Sie:

Wie Sie mit zuverlässigen Prognosen Ihrer Liefer- und Wiederbeschaffungszeiten Kosten in Millionenhöhe sparen (ROI-Rechnungen inklusive).

Warum Machine Learning (ML) dafür die richtige Technologie ist – erwartbar sind durchschnittliche Verbesserungen der Prognosen um bis zu 70 Prozent.

Warum die genaue Bestimmung der WBZ eine entscheidende Kennzahl für viele Prozesse entlang Ihrer Wertschöpfungskette ist.

Download White Paper

Kontakt
Anrede
...
Datenschutz
...
Nach oben