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Unsere Lösung für Bestandsmanagement

Optimaler Umsatz und VErfügbarkeit mit KI-gestützten Bestandsmanagement

Nasaff stellt mit KI-basierten Bestandsmanagement ein Software-Tool zur Optimierung des Servicelevels von Unternehmen vor. Damit kann präzise bestimmt werden, was im Versandlager bevorratet sein muss, um Kunden pünktlich beliefern zu können.

volle Kontrolle und Übersicht über Ihre Bestandsplanung

Bei einem wirksamen Bestandsmanagement geht es darum, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen dem Vorhalten ausreichender Bestände zur Sicherstellung eines effizienten Geschäftsbetriebs und der Vermeidung von Überbeständen zu finden, die wertvollen Cashflow festsetzen und zu Verschwendung führen.

Das Bestandsmanagement kann von künstlicher Intelligenz (KI) profitieren, denn KI liefert Unternehmen leistungsstarke Erkenntnisse, indem sie interessante Trends aus großen Datenmengen hervorhebt, die Beschaffungs- und Lagerteams dabei helfen, die täglichen Aufgaben der Bestandsverwaltung besser zu bewältigen.

Mit unseren Lösungen sparen Sie Zeit beim Bestellen, senken Bestände und halten die Verfügbarkeit auf 99+ %.

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weniger Zeitaufwand für Bestellungen
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Unternehmen profitieren bereits Echtzeit Bestandsanalysen

Die Verknüpfung von KI mit Bestandsmanagement hat bei den Unternehmen, die sie bereits eingeführt haben, zu erheblichen Verbesserungen geführt. Mithilfe von KI, maschineller Lerntechnologie oder komplexeren Systemen der künstlichen Intelligenz können Unternehmen intelligente, datengesteuerte Produktions- und Vertriebszentren schaffen.

Die Fähigkeit der KI, eine Vielzahl von Echtzeit-Bestandskontrolldynamiken zu verstehen, die sich auf die Lagerbestände auswirken, unterscheidet sie von herkömmlichen Tools. KI kann Szenarien vorhersagen, Maßnahmen empfehlen und sogar handeln – unabhängig oder mit menschlicher Zustimmung.

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie das Bestandsmanagement von künstlicher Intelligenz profitieren kann, z. B. durch folgende Vorteile

Nachfragevorhersage für das Bestandsmanagement auf der Grundlage eines Zeitreihenvorhersagemodells, das die Nachfrage für die kommenden Tage für alle Artikel des Lagerbestands abschätzen kann. Externe Datenquellen, die sich auf die Nachfrage auswirken, können in das Nachfragevorhersagesystem einbezogen werden. Sie können mit der Verbesserung der Nachfragevorhersage beginnen, indem Sie Ihr Bestandsmanagement verbessern.

Empfehlungen für optimale Lagerbestände für Tausende von SKUs auf der Grundlage von Nachfrageprognosen. Optimierung der Bestandskontrolle durch Beseitigung der Komplexität der Datenmengen, die traditionell die Qual der Bestandsmanager waren.

KI bestellt automatisch die richtige Menge an Rohstoffen, um Fertigungsaufträge zu erfüllen, und Händler können Datensätze zusammenführen, um die zukünftige Nachfrage nach Produkten vorherzusagen. So können diese Organisationen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, Verschwendung reduzieren und den Gewinn steigern.

Reinforcement Lernsysteme sind ein fortschrittlicherer KI-Ansatz, bei dem ein Modell die Kontrolle über die Inventaroperationen übernimmt, wobei menschliche Kontrollen und Ausgleiche vorgesehen sind. Ein Bereich der KI, in dem die Modelle nicht einfach nur Vorhersagen machen, sondern auf der Grundlage dieser Vorhersagen handeln.

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