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
Marco Schmitz
New Solutions
Tel: +49 2408 9456 1704 marco.schmitz@informinform-software.com
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.