Smart Analytics
der Supply Chain

Im Supply Chain Management gibt es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für Smart Analytics: eine Zeitreihenanalyse sorgt zum Beispiel für eine bessere Modellauswahl und Parametrierung im Demand Forecasting und Sensing. Auch zur Analyse des Kundenverhaltens zwecks Vorhersage zukünftiger Bedarfsentwicklungen stehen entsprechende Technologien zur Verfügung.

Weitere Smart Analytics Anwendungen sorgen für Transparenz in den Lieferketten, etwa Leadtime Analysen für die von Lieferanten bezogenen Materialien. Eine Doubletten-Identifizierung in Material, Lieferanten und Kundenstämmen verbessert die Stammdatenqualität, während „smarte“ Prognosen u.a. die Transportdauer von Sendungen bei Land- und Seetransport kalkulierbarer machen.

• Sicherstellung der Qualität domänenspezifischer Daten über die gesamte Supply Chain hinweg
• Integration KI-gestützter Datenanalyse Tools; Analysefunktionen reichen dabei über den klassischen Descriptive Analytics Ansatz hinaus und bieten Predictive und Prescriptive Analytics, um prognostiziere Prozesse verbessern zu können
• Anreicherung des Entscheidungsprozesses durch diagnostischen und prädiktiven Ansatz
• Einblick in die Unternehmensleistung, Key Performance Indikatoren (KPIs) und beeinflussende Faktoren
• Ergänzung durch Funktionen wie Anomalie-Erkennung, Natural Language Generation oder Querying (NLG/NLQ) sowie Intelligent Alerting
• Ableitung konkreter Vorgaben für die Planung und Steuerung von Prozessen