Nachfrageprognosen

EazyStocks Nachfrageprognosen erhöhen die Planungsgenauigkeit für tausende von Artikeln auch in mehreren Standorten. Ungenauigkeiten, die durch falsche Schätzungen entstanden sind werden eliminiert. EazyStock wendet mathematische Modelle und Algorithmen für Prognosen an, die den vergangenen Verbrauch analysieren sowie genaue Zukunftsanforderungen für jede individuelle Bestandseinheit (SKU) prognostizieren.

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Nachfrageklassifizierung

Supply Chain Manager haben nun die Möglichkeit Nachfragetypen für SKUs regelmäßig zu messen. EazyStock klassifiziert automatisch Produkte in verschiedene Nachfragemuster, spürt Trends in den verschiedenen Produktlebenszyklen auf und sorgt für höchste Genauigkeit für Wiederbestellungen und Nachfrageprognosen.

Nachfrageprognosen

EazyStock benutzt einen statistischen Prognosealgorithmus, basierend auf der Nachfrageklassifizierung der einzelnen Produkte. Eine Bibliothek von fortgeschrittenen statistischen Methodologien stellt sicher, dass die effektivste Berechnung an das jeweilige Stadium des Produktlebenszyklus angepasst ist. Die Nachfrageklassifizierung und automatsche Selektion der optimalen Prognosealgorithmen wird durchgehend von EazyStock überarbeitet und aktualisiert.

Wenn keine historische Nachfragedaten für eine genaue Prognose bestimmt werden können – z. B. im Fall von Produktneueinführungen – können Benutzer auch manuell in den Prognoseprozess eingreifen, um höchste Genauigkeit sicherzustellen.





White Paper - Prognosegenauigkeit




Ersetzung von Produkten

Wenn ein altes Produkt mit einem neuen ersetzt wird, ist die Nachfragehistorie sehr relevant für die Prognose des neuen Produktes. Durch die Ersetzung von Teilen können Nachfrage- und Prognosehistorie mehrerer alter Produkte innerhalb eines Produktes verbunden werden. Dabei besteht die Möglichkeit eines 1-zu-1 Ersatzes (1:1), 1-zu-mehrere (1:n), und mehrere-zu-mehrere (n:n).


Vorteile

  • Höhere Nachfragegenauigkeit
  • Reduzierung der Voraussetzungen des Sicherheitsbestandes
  • Beseitigung von Risiken von veraltetem Bestand
  • Minimierung von Lagerausverkäufen und Lieferrückstand
  • Reduzierung von Lagerhaltungskosten
  • Automatisierung des Prozesses zur genauen Prognoseberechnung

Features

  • Dynamische Nachfrageklassifizierung für alle Stufen des Produktlebenszyklus
  • Berechnung von statisch-korrekten Prognosen
  • Automatische Erkennung von Ausreißern und Trends
  • Automatische Anwendung von Parametereinstellungen basierend auf den jeweiligen Nachfragetyp des Produktes
  • N:N Ersetzung für Nachfragehistorie
  • Fortgeschrittenes Warnungsmanagement um Probleme automatisch aufzuspüren

Fragen? Wir haben Antworten!Man with Computer

Falls Sie Fragen zu den Produkt-Features, der Implementierung, der Optimierung oder irgendetwas haben, kontaktieren Sie uns bitte. Wir helfen Ihnen sofort.





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