AI & BI Use-Case · Business Intelligence

Bestandsoptimierung

Materialbestände bedarfsgerecht halten.

Worum es geht

Die Bestandsoptimierung prognostiziert Bedarfe aus Aufträgen, Prognosen und Lieferzeiten. Sicherheitsbestände werden faktenbasiert bemessen.

  • Niedrigere Bestände
  • Kostensenkung
  • Bessere Planung
Business Case & ROI
−20 %

Bestand

−30 %

Fehlmengen

4–6 Mon.

Amortisation

+15 %

Lagerumschlag

Berechnet aus reduzierten Lagerkosten und weniger Produktionsunterbrechungen.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Bestandsoptimierung zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Bestandsoptimierung-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Bestandsoptimierung in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Lagerdaten

Bestände, Bewegungen und Lagerorte.

Auftragsdaten

Kundenaufträge, Positionen und Termine.

Lieferantendaten

Lieferzeiten, Zertifikate, Preise und Bewertungen.

Produktionsdaten

Aufträge, Mengen und Rückmeldungen.

Verkaufsdaten

Aufträge, Umsatz, Kanäle und Kundenfeedback.

Stakeholder
  • Einkauf

    Verbessert Verhandlungen und Lieferantenwahl.

  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • Logistik

    Optimiert Transporte, Lager und Lieferungen.

Typische Mehrwerte
01

Niedrigere Bestände

02

Kostensenkung

03

Bessere Planung

04

Höhere Effizienz

05

Höhere Margen

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Bestandsoptimierung

Prognosen steuern Lager und Beschaffung.

Bedarfsprognose

Datenfluss ermöglicht präzisere Prognosen.

Lieferantenbewertung

Qualitäts- und Termindaten fließen in Bewertung ein.