Predictwiser.Cloud

Predictwiser.Cloud ist eine vollautomatische Supply-Chain-Software, die auf state-of-the-art KI-Technologie aufbaut. Die Software ermöglicht es Lebensmittel- und Kosmetikunternehmen, die exakte Nachfrage, den geeigneten Lagerbestand und die kostenoptimale Produktions-oder Beschaffungsmenge zu bestimmen.

Die Lösung ist als „Plug-and-Play“-Software konzipiert, deren Integration weniger als eine Woche in Anspruch nimmt, so dass Sie die Leistungsfähigkeit der KI sofort und ohne Integrationsaufwand für sich nutzen können.

Absatzplanung

Eine KI-basierte Demand Planning-Software, die auf die Bedürfnisse der FMCG-Industrie zugeschnitten ist. Wir prognostizieren die genaue Nachfrage Ihrer Produkte mittels historischer Verkaufsdaten und Sekundärdaten wie Wetter, Aktionen, Feiertage und vielem mehr.

Automatische Auswahl von KI-Modellen
Die von Optiwiser entwickelte Technologie StreamWiser™ nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um den Demand-Planning-Prozess zu automatisieren. Es wählt automatisch die besten Algorithmen aus, basierend auf ihrer erwarteten zukünftigen Leistung, was zu präziseren Vorhersagen führt. StreamWiser™ passt sich dynamisch an unterschiedliche Nachfrageverläufe an, indem es für jede Periode den optimalen Algorithmus auswählt. Dadurch können saisonale Schwankungen und Nachfrageschwankungen besser bewältigt werden, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Aktionen, Wetter, Feiertage, Events und Google Trends
Um externe Einflüsse im Forecast zu berücksichtigen, werden zusätzliche Faktoren berücksichtigt – Aktionen, Wetter, Feiertage, Ferienzeit, Special Events (z.B. Karneval, Oktoberfest etc) und Google Trends, fließen in den Forecast mit ein. Das Ergebnis: eine kontinuierlich lernende KI mit spürbar verbesserter Prognosegenauigkeit. Zudem werden die Einflüsse der externen Faktoren untersucht und in übersichtlichen Charts dargestellt.
Forecasts auf Kundenebene
Zudem ermöglicht das System, artikelbezogene Forecasts für einzelne Kundengruppen (z. B. Aldi Nord, EDEKA) und Regionen (z. B. Bayern, Deutschland) zu erstellen – eine wertvolle Unterstützung für den Vertrieb in der Absatzplanung. Darüber hinaus werden die Vertriebsplaner durch statistische Analysen zur Absatzentwicklung unterstützt und können dadurch frühzeitig auf Veränderungen reagieren.

Bestandsoptimierung

Das Bestandsmanagement von Optiwiser basiert auf einem Algorithmus, der speziell auf die Bedürfnisse der FMCG-Industrie zugeschnitten ist. Der Algorithmus optimiert Bestände, indem er Faktoren wie bspw. Haltbarkeit, Beschaffungskosten, Lagerkapazität und Transportkosten berücksichtigt. Darüber hinaus ermöglicht der Algorithmus eine dynamische Bestandsplanung, indem er den Sicherheitsbestand wöchentlich anpasst, um auf Veränderungen in der Nachfrage und den Lagerbedingungen flexibel reagieren zu können.

Weniger Waste & Überbestände
Der Algorithmus analysiert kontinuierlich aktuelle Nachfrageprognosen, Lagerbestände, Haltbarkeitsdaten und Beschaffungskosten. Auf dieser Grundlage passt der Algorithmus den Sicherheitsbestand wöchentlich an. So wird nur so viel nachbestellt, wie tatsächlich benötigt wird, um den erwarteten Bedarf zu decken, ohne unnötig Lagerkapazitäten zu binden. Gleichzeitig stellt der Algorithmus sicher, dass genügend Bestand vorhanden ist, um plötzliche Nachfrageschwankungen aufzufangen, was Stock-outs minimiert.
Höhere Gewinnmarge
Der Algorithmus von Optiwiser steigert die Gewinnmarge, indem er das gebundene Kapital durch optimierte Bestandsmengen senkt, wodurch weniger Kapital in überschüssigen Beständen feststeckt. Dies reduziert Lagerkosten und erhöht die finanzielle Flexibilität. Durch eine verbesserte Bestandsplanung werden Vertragsstrafen vermieden, da Produkte pünktlich verfügbar sind und Lieferverzögerungen minimiert werden. Die höhere Lieferbereitschaft ermöglicht es, Kundenaufträge zuverlässig zu bedienen, was die Kundenzufriedenheit steigert und zu Folgeaufträgen führt. Zudem reduziert der Algorithmus Verluste durch abgelaufene Produkte, indem er Haltbarkeiten berücksichtigt und so Abschreibungen minimiert.

Produktions-und Einkaufsplanung

Die Software optimiert den gesamten Produktionsprozess durch die Integration von Echtzeit-Daten und fortschrittlichen Algorithmen. Es berücksichtigt Faktoren wie MOQ, Lagerkapazitäten, Durchlaufzeiten etc., um eine effiziente Produktions-oder Einkaufsplanung zu gewährleisten. Das Modul plant die Produktion-und Einkaufsaufträge so, dass Engpässe vermieden und die Ressourcen optimal genutzt werden. Gleichzeitig werden Lagerbestände und Kundenaufträge abgestimmt, um eine termingerechte Lieferung sicherzustellen.

Kostenoptimale Produktions-und Einkaufsmenge
Das Modul bietet zahlreiche Vorteile, darunter eine erhöhte Effizienz durch die optimale Nutzung der Produktionskapazitäten. Es ermöglicht eine präzise Abstimmung von Produktions- und Lagerbeständen, wodurch Überproduktionen vermieden und Bestände gezielt gesteuert werden können. Dadurch sinken die Lagerkosten, und es kommt seltener zu Engpässen oder Verzögerungen. Das Modul erlaubt außerdem eine schnelle Anpassung an Nachfrageschwankungen, was die Flexibilität steigert und die Lieferfähigkeit verbessert.
Prädiktive Planung
Durch das Zusammenspiel mit der KI in der Absatzplanung ermöglicht das Module eine prädiktive Planung, indem es präzise Nachfrageprognosen nutzt. Diese Vorhersagen, basierend auf historischen Verkaufsdaten und aktuellen Markttrends, erlauben es, Produktions-und Einkaufsmengen frühzeitig an zukünftige Bedarfe anzupassen. Dadurch können Produktions-und Einkaufspläne optimal auf bevorstehende Nachfrageschwankungen abgestimmt werden, was die Effizienz erhöht und Engpässe oder Überkapazitäten vermeidet. Die Kombination aus Absatzplanung und Produktions-und Einkaufssteuerung sorgt für eine ganzheitliche Planung, die auf aktuelle und zukünftige Marktanforderungen reagiert, und so eine hohe Lieferfähigkeit bei minimalen Kosten sicherstellt.

Feinplanung

Das Feinplanungsmodul optimiert die Produktionsreihenfolge unter Berücksichtigung von Faktoren wie Maschinenkapazität, Rüstzeiten und Auftragsprioritäten. Es gewährleistet eine effiziente Auftragsplanung, um Stillstandzeiten zu minimieren und den Durchsatz zu maximieren. Durch die dynamische Anpassung der Zeitpläne hilft das Modul Planern, Engpässe zu reduzieren, die Lieferzuverlässigkeit zu verbessern und die gesamte Produktionseffizienz zu steigern.

Optimierte Abläufe
The optimized schedules generated by the algorithm ensure efficient production planning by taking into account key factors such as machine capacity, machine availability, set-up times, storage capacity for raw materials and semi-finished products, processing time, transfer time, order priority and much more. By taking these factors into account, the algorithm minimizes downtime, shortens throughput times and maximizes resource utilization. The result is a streamlined production process that improves delivery reliability, reduces operating costs and increases overall efficiency.
Entwickelt für FMCG/Lebensmittel Produzenten
Der Algorithmus wurde in Zusammenarbeit mit einem FMCG (Lebensmittel)-Hersteller entwickelt, um die spezifischen Anforderungen der FMCG- und insbesondere der Lebensmittel- und Getränkeindustrie zu erfüllen. Er optimiert die Planung unter Berücksichtigung branchenspezifischer Anforderungen und Produktionsbeschränkungen und gewährleistet einen reibungslosen und effizienten Arbeitsablauf. Durch das Abwägen von Schlüsselfaktoren hilft das Modul den Herstellern, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Ressourcenauslastung zu verbessern und sich schnell an eine veränderte Nachfrage anzupassen.

Material- und Verpackungsplanung

Die Material- und Verpackungsplanung fügt eine weitere Planungsebene hinzu, die es Unternehmen ermöglicht, Nachfrageprognosen und kostenoptimale Produktionsempfehlungen einfach herunterzubrechen, genau wie bei einer Stücklistenauflösung (BOM explosion). So erhalten Unternehmen die genaue Menge an Material und Verpackung, die für jedes zu produzierende Produkt benötigt wird.

Hohe Transparenz
Die Material- und Verpackungsplanung von Optiwiser schafft mehr Transparenz, indem sie eine detaillierte Übersicht über den Materialverbrauch und den Bedarf bietet. Durch die kontinuierliche Erfassung der Bestände und die Analyse von Verbrauchsdaten können Unternehmen jederzeit nachvollziehen, welche Rohstoffe und Verpackungen benötigt werden. Engpässe und Überbestände werden frühzeitig erkannt, was eine präzise Steuerung der Lagerbestände ermöglicht. Diese Transparenz vereinfacht die Planung, verbessert die Bestandskontrolle und unterstützt fundierte Entscheidungen in der Materialwirtschaft.
Prädiktive Rohstoffplanung
Die Material- und Verpackungsplanung macht die Rohstoffbeschaffung planbarer, indem sie den zukünftigen Bedarf auf Basis präziser Nachfrageprognosen berechnet. Das System erstellt Bestellvorschläge, die genau auf die erwarteten Produktionsanforderungen abgestimmt sind. Unternehmen können so ihre Bestellungen rechtzeitig planen und mit Lieferanten koordinieren. Dadurch lassen sich Lieferzeiten optimal nutzen und Kosten durch teure Eilbestellungen vermeiden, was zu einer stabileren und effizienteren Versorgung mit Rohstoffen führt.

OptiGPT

OptiGPT ist ein KI-basierter Assistent für die Supply-Chain-Planung. Das System ist mit der gesamte Datenbank integriert und ermöglicht es, mit einem Klick Echtzeit-Einblicke in Verkaufsdaten, Lagerbestände und Produktionsmengen zu erhalten. OptiGPT kann beispielsweise eine ABC-Analyse erstellen, das Verkaufsvolumen der Top-Seller vorhersagen, Lagerbestandsveränderungen analysieren oder die volatilsten Artikel identifizieren.

Analysen
Mit OptiGPT können Unternehmen eine Vielzahl an Analysen für die Optimierung ihrer Supply-Chain durchführen. Dazu gehört die Erstellung von ABC-Analysen, um Produkte nach ihrem Verkaufsvolumen und ihrer Bedeutung für den Umsatz zu kategorisieren. Zudem können genaue Prognosen des Verkaufsvolumens für die umsatzstärksten Artikel erstellt werden, was eine vorausschauende Planung ermöglicht. OptiGPT analysiert Veränderungen in den Lagerbeständen, um Trends und Schwankungen zu identifizieren, die für die Bestandssteuerung wichtig sind. Darüber hinaus bietet das System die Möglichkeit, besonders volatile Artikel zu erkennen, was eine bessere Risikobewertung und -steuerung ermöglicht. All diese Analysen können flexibel abgefragt und in übersichtlichen Diagrammen oder exportierbaren Tabellen, wie Excel, dargestellt werden, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Generative KI-Modelle
Generative KI-Modelle werden in OptiGPT eingesetzt, um die Analyse- und Planungsprozesse in der Supply-Chain zu optimieren. Diese Modelle lernen aus großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge. Beispielsweise können generative KI-Modelle Verkaufsprognosen erstellen, indem sie historische Verkaufsdaten analysieren und zukünftige Trends und saisonale Schwankungen berücksichtigen. Sie unterstützen auch bei der dynamischen Erstellung von Analysen und der Identifizierung von Bestandsveränderungen, indem sie flexibel auf Nutzeranfragen reagieren und maßgeschneiderte Analysen in Echtzeit liefern. Darüber hinaus können die Modelle komplexe Szenarien simulieren, wie etwa die Auswirkungen von Lagerengpässen oder Produktionsänderungen, und so fundierte Entscheidungsgrundlagen bieten. Durch den Einsatz dieser KI-Modelle ermöglicht OptiGPT eine effizientere Planung und eine datengetriebene Optimierung der Supply-Chain-Prozessen.

SILIMA – Szenario Manager

SILIMA ermöglicht es Unternehmen, Veränderungen in ihrer Lieferkette zu modellieren und sich so frühzeitig auf zukünftige Entwicklungen vorzubereiten. Nutzer können What-If-Szenarien erstellen, indem sie verschiedene Parameter auswählen und anpassen, um Veränderungen in ihrer Lieferkette zu modellieren. So können beispielsweise zukünftige Auswirkungen bei steigenden Kosten durch Inflation in anschaulichen Diagrammen dargestellt werden.

What-if Szenarien
SILIMA ermöglicht es Unternehmen, What-if-Szenarien zu erstellen und zu simulieren, um sich auf mögliche Veränderungen in der Lieferkette vorzubereiten. Nutzer können dabei verschiedene Parameter anpassen, wie etwa Kosten, Nachfrage oder Produktionskapazitäten, um unterschiedliche Szenarien zu modellieren. So lässt sich beispielsweise simulieren, wie sich steigende Kosten durch Inflation auf die Profitabilität auswirken oder welche Auswirkungen Lieferengpässe auf die Verfügbarkeit von Produkten haben könnten. Die Ergebnisse werden in anschaulichen Diagrammen dargestellt, die es erleichtern, potenzielle Risiken und Chancen zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. SILIMA unterstützt Unternehmen so dabei, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre Supply-Chain-Strategien proaktiv anzupassen.
Flexible und vorausschauende Planung
Mit SILIMA können Unternehmen Szenarien wie Produktionsausfälle, Betriebsferien oder die saisonale Herstellung modellieren. So kann etwa simuliert werden, welche Auswirkungen ein Produktionsausfall durch technische Störungen auf Lieferzeiten und Lagerbestände hat und wie Engpässe vermieden werden können. Bei geplanten Betriebsferien kann SILIMA berechnen, wie viel Vorproduktion nötig ist, um die Nachfrage in dieser Zeit zu decken und Lieferengpässe zu vermeiden. Auch saisonale Produkte lassen sich simulieren, indem analysiert wird, wie ihre Herstellung in bestimmten Wochen die Lagerbestände und Produktionskapazitäten beeinflusst.

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