Integrierte Lösung In Microsoft Dynamics 365 Business Central

Demand Forecasting & Inventory Planning

Künstliche Intelligenz für Nachfrageprognosen und optimale Lagerverwaltung in Business Central.

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Was ist Nachfrageprognose und Bestandsplanung?
Es handelt sich um ein benutzerfreundliches Tool, das sich in die Managementsoftware Dynamics 365 Business Central integrieren lässt und es Ihnen ermöglicht, automatisch zuverlässige Verkaufsprognosen zu erstellen und Lagerbestände vorzuschlagen, die zur Erfüllung von Kundenaufträgen erforderlich sind.

Wichtige Funktionalitäten

Nachfrageprognose und Bestandsplanung, angereichert mit historischen Nachfragedaten, analysiert Verkaufstrends für jeden Artikel und liefert mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen die genaueste Prognose der zukünftigen Nachfrage. Außerdem berechnet es automatisch den Sollbestand, um die Verfügbarkeit der Produkte für den Verkauf zu gewährleisten.

Die Lösung ermöglicht die automatische Datenverarbeitung und Ausgabe in Business Central:

FORECASTINGVORHERSAGEVORHERSAGE
für jedes Produkt/jede Position und mit verschiedenen Granularitätsebenen: Monat, Woche oder Tag.

OTTIMIZZAZIONE STOCKBESTANDSOPTIMIERUNG
für jedes Produkt/jeden Standort auf der Grundlage der SLA, die erforderlich ist, um die ständige Verfügbarkeit der Produkte zu gewährleisten.

Der Prozess

NEEDS

BENEFITS

Ist die Nachfrageprognose in der Regel ungenau?

Bei vielen Systemen ist es nicht möglich, die intermittierende Nachfrage vorherzusagen. Sie berücksichtigen nicht alle Nachfragedetails für jeden Artikel und berechnen folglich ineffiziente Lieferpläne.

Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit

Die digitale Supply-Chain-Planung wendet künstliche Intelligenz (KI) auf verschiedene Echtzeit-Datenquellen an, um die Nachfrage für jede SKU/jeden Standort genau vorherzusagen.

Einige Produkte gehen aus und Sie verlieren einen Teil Ihres Umsatzes?

Eine der Folgen einer ungenauen Vorhersage ist die Verknappung der Bestände, d.h. die Unfähigkeit, die Nachfrage zu decken. Dies führt zu unzufriedenen Kunden, Umsatzeinbußen, Verlust von Geschäftsmöglichkeiten und schadet auch dem Vertrauen in die Marke.

Erhöhung der Produktverfügbarkeit

Eine Cloud-basierte Supply-Chain-Software, die speziell für die "Service-Level-Planung" entwickelt wurde, nutzt eine Maschine für maschinelles Lernen (ML) und probabilistische Vorhersagealgorithmen, um das Serviceniveau zu erhöhen, selbst bei Artikeln mit geringer Bewegung.

Entsprechen Ihre Lagerbestände nicht den Betriebskapitalzielen?

Wenn hohe Serviceziele mit ungenauen Umsatzprognosen gewährleistet werden müssen, führt die Abhilfe allzu oft zu einer Erhöhung des Sicherheitsbestands. Dies führt zu einer übermäßigen Kapitalbindung. Schlimmer noch, es erhöht das Risiko der Veralterung von Produkten, die sich verschlechtern oder ablaufen können.

Verringerung der Lagerbestände

Die nächste Generation der Supply-Chain-Planungssysteme nutzt ML, um Unsicherheiten bei Nachfrage und Angebot zu berücksichtigen. Dabei werden die geplanten Service-Levels und Einschränkungen wie Durchlaufzeiten, Mindestbestellmengen und Bestellintervalle berücksichtigt. Das Ergebnis ist eine Steigerung der Servicequalität bei gleichzeitiger Verringerung des Gesamtbestands.

Müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen verwalten?

Es ist nicht möglich, effizient zusammenzuarbeiten, wenn unterschiedliche, nicht integrierte Software verwendet wird. Wenn Informationen in funktionalen Silos präsentiert werden, erfordert die Zusammenarbeit erhebliche manuelle Eingriffe, die zu Fehlern führen und die Produktivität beeinträchtigen können.

Verbesserte Integration zwischen Systemen

Moderne Software für die Lieferkettenplanung verwendet ein einziges, einheitliches Modell und lässt sich mit ERP-, MES-, WMS- und anderen Systemen integrieren, so dass alle Mitarbeiter des Unternehmens mit denselben Daten arbeiten.

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