Ein großes Vertriebsunternehmen für exotische Früchte und Beeren, das seine Produkte in großen nationalen und regionalen Einzelhandelsketten sowie über den HORECA-Kanal verkauft. Angesichts der Besonderheiten der Arbeit mit verderblichen Produkten ist die Verbesserung der Qualität der Verkaufsprognosen eine geschäftliche Priorität. Dies gilt vor allem für die kurzfristigen täglichen Verkaufsprognosen, die früher mit einer veralteten IT-Lösung und dem Fachwissen der Planungsleiter erstellt wurden.
Die Erstellung eines auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierenden Nachfrageprognosemodells war Teil eines groß angelegten Projekts zur Automatisierung des Vertriebs- und Betriebsplanungsprozesses (S&OP) unter Verwendung der weltbekannten integrierten Planungsplattform von Anaplan.
Ein großes Vertriebsunternehmen für exotische Früchte und Beeren, das seine Produkte in großen nationalen und regionalen Einzelhandelsketten sowie über den HORECA-Kanal verkauft. Angesichts der Besonderheiten der Arbeit mit verderblichen Produkten ist die Verbesserung der Qualität der Verkaufsprognosen eine geschäftliche Priorität. Dies gilt vor allem für die kurzfristigen täglichen Verkaufsprognosen, die früher mit einer veralteten IT-Lösung und dem Fachwissen der Planungsleiter erstellt wurden.
Die Erstellung eines auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierenden Nachfrageprognosemodells war Teil eines groß angelegten Projekts zur Automatisierung des Vertriebs- und Betriebsplanungsprozesses (S&OP) unter Verwendung der weltbekannten integrierten Planungsplattform von Anaplan.
Das Planingo-Team hat ein ML-Verkaufsprognosemodell für verschiedene Zeithorizonte entwickelt und eingeführt:
Das Planingo-Team hat ein ML-Verkaufsprognosemodell für verschiedene Zeithorizonte entwickelt und eingeführt: