paretos: Dieser KI vertraut der deutsche Einzelhandel - Jetzt Artikel auf handelsblatt.de lesen

Replenishment Planning

Regallücken und Bestandskosten reduzieren

Mit der paretos KI lassen sich bedarfsorientierte Artikeldisposition für Konsumgüter im Einzelhandel und E-Commerce auf Basis präziser Bedarfsvorhersagen erstellen und automatisieren.

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Ungenauigkeit war gestern ...

Für eine bedarfsorientierte Artikeldisposition im Einzelhandel und E-Commerce fehlt es heute an Genauigkeit, Granularität und der schnellen Anpassungen von Prognosen. Traditionelle Vorhersagen reagieren zu langsam auf Bedarfsänderungen durch sich schnell veränderndes Kundenverhalten, komplexe Lieferketten und externe Einflussfaktoren.

... dank präziser KI-Bedarfsprognosen

Moderne KI-Technologie und unser innovativer Ansatz für Optimierungen bessere Entscheidungen lässt manuelle Analysen und gutes Bauchgefühl im Regen stehen. Dank hochpräziser Prognosen lassen sich unzählige Arbeitsstunden einsparen und teure Sicherheitsbestände im Lager werden minimiert.

Echtes Beispiel der Software-Benutzeroberfläche von paretos für Replenishment Planning.

Vorteile

Entdecken Sie die Vorteile von paretos und Decision Intelligence für Ihr Unternehmen.

Hochpräzise Vorhersagen dank neuster KI

Innovativer Ansatz für datengetriebene Entscheidungen

Ohne Data Science Expertise starten

Schneller Weg zur Wertschöpfung

Individuelle Handlungsempfehlungen erhalten

Artikeldisposition automatisieren und manuelle Arbeit reduzieren

Dem Wettbewerb einen Schritt voraus sein

Jetzt starten

KI-basierte Entscheidungen ermöglichen Effizienzsteigerungen, verbesserte Service Levels und gesteigerte Produktivität. Unser Team freut sich darauf, Sie kennenzulernen.
Datenanbindung

Die richtigen Daten einbeziehen

Zum Start des Projekts analysiert unsere Software automatisch Ihre bestehenden Daten und ermittelt, welche Faktoren bisher Einfluss auf strategischen Ziele und Kennzahlen haben. Alles dargestellt in einer interaktiven Übersicht in unserer Software. Dank der kontinuierlicher Analyse unseres Algorithmus reagiert die paretos KI schnell auf Änderungen im Marktumfeld, Verbraucherverhalten oder andere Einflussgrößen. Schon hier versagen traditionelle Vorhersagen aufgrund fehlender Geschwindigkeit und Limitationen bei der Integration von externen Einflussfaktoren.

Optimieren

Präzise KI-Bedarfsprognosen

Unser Produkt unterstützt eine breite Palette modernster KI-Modelle, trainiert und wählt automatisch das beste Modell für Ihre Aufstockungsstrategie und Ziele aus. Regelmäßig werden neue Modelle hinzugefügt, um sicherzustellen, dass Sie immer von den neuesten Entwicklungen in der KI-Prognose profitieren. Teure Stockouts werden damit um 80 Prozent reduziert und einer unserer Kunden spart damit bereits heute 1,4 Millionen Euro an Logistikkosten.

Prognosen

Granularität bis ins kleinste Detail

Die fehlende Granularität von Vorhersagen ist eines der größten Probleme für erfolgreiches Replenishment. Mit unserer Lösung verstehen Sie den Bedarf auf unterschiedlichen Hierachieebenen und Zeitabständen spielend: Tägliche und wöchentliche Prognosen für einzelene SKUs, Regionen und Stores. Unser selbstlernender Algorithmus ist so konzipiert, dass er kontinuierlich von Ihren Entscheidungen, aktuellen Lagerbeständen und Veränderungen im Markt lernt, und die Handlungsempfehlung automatisch anpasst.

Umsetzung

Automatisiert disponieren

Auf Basis unserer KI-basierten Prognosen und dem aktuellen Lagerbestand werden automatisch verschiedene optimale Replenishment-Szenarien errechnet. Diese können Sie im Anschluss transparent vergleichen, das beste Szenario auswählen und automatisiert disponieren. Auf Wunsch lässt sich die Strategie natürlich individuell anpassen. Unsere Vorhersagen lassen sich hier im Vergleich zu Mitbewerbern, Beratungen und Lösungen von Großkonzernen innerhalb weniger Wochen automatisieren, nicht in Monaten oder Jahren. Das Beste? Bei paretos entstehen keine exorbitanten Kosten für Beratungsleistungen, Integration und Unterstützung durch Expert:innen.

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Demand Forecasting

Kosten in der Kapazitätsplanung reduzieren

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