Herausforderung
Unser Kunde ist ein namhafter internationaler Hersteller und Zulieferer im Solarbereich. Die bisherige Absatz- und Umsatzplanung erfolgte in einem intensiven bottom-up und top-down Prozess. Forecasts wurden monatlich erstellt und der Aufwand für die Vertriebsorganisation war immens. Gleichzeit waren die Abweichungen der tatsächlichen Umsätze von den Forecasts signifikant, sodass eine effiziente Beschaffungs-, Produktions- und Personalplanung nicht möglich war. Ziel war es, ein ML-basiertes Prognosemodell zu entwickeln und unterschiedliche interne/externe Datenquellen in das Modell zu integrieren.
Lösung
- Durchführung eines PoC auf Grundlage historischer Verkaufsdaten
- Konzept für einer Forecasting Lösung end-to-end (Daten – ML Modell – BI Integration)
- Implementierung des Machine Learning Modells auf Basis historischer Absatzdaten, CRM Daten und externer Marktstatistiken (GDP, Baudaten)
- Integration des KI Modells in PowerBI zur Analyse
Geschäftsnutzen
- Erhöhung der Prognosegenauigkeit bis auf Artikelebene
- Effizienzsteigerung von Supply Chain Management bis HR Planung
- Deutliche Reduktion des Planungsaufwands für die Vertriebsorganisation
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