Wenden Sie sie auf Szenarien an, die durch eine einzelne Zeitreihe modellierbar sind, z. B. in Hinsicht auf den Personalbedarf in einem Lager über einen bestimmten Zeitraum oder den Bedarf an der Lieferung eines bestimmten Produkts.

Sie prognostiziert die Nachfrage nach N Zeitreihen pro Produkt, indem sie in der Lage ist, die individuelle Nachfrage für jedes Produkt abzuschätzen und die Bestandsanpassung in jedem vorliegenden Fall zu erleichtern.

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Die Anwendung von Machine-Learning-Technologien bietet die Möglichkeit, Vorhersagealgorithmen zu verwenden, die eine höhere Genauigkeit als herkömmliche statistische Methoden bieten. Basierend auf fortschrittlichen Analysen und statistischen Modellen, die automatisiert und kontinuierlich mit der Eingabe neuer Daten trainiert werden, garantieren sie eine zukunftsorientierte Sicht auf den Vertrieb in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und helfen dabei, Prozesse, Ressourcen und Investitionen effizienter zu planen.

In einem Umfeld ständiger Unsicherheit kann es den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bedeuten, der Nachfrage einen Schritt voraus zu sein. Über automatisierte Tools zu verfügen, die die menschliche Entscheidungsfindung mit größtmöglicher Genauigkeit unterstützen, ist für die Geschäftsstrategie unerlässlich und wirkt sich direkt auf das Geschäft aus.

Keepler hat eine Lösung für die Bedarfsprognose entwickelt, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden kann und die Einschränkungen anderer On-Premise- und Cloud-basierter Lösungen in Bezug auf Datenformate und Algorithmen beseitigt. Sie nutzt sowohl eigene Daten also auch die von Dritten (Markt-, meteorologische, soziodemografische usw.), die, nachdem sie dank der Möglichkeiten der öffentlichen Cloud analysiert wurden, schnell zuverlässige Ergebnisse liefern.

Kontaktieren Sie uns und wir beginnen mit der gemeinsamen Arbeit.