Bedarfsprognose und Inventar Optimierung
Erleben Sie mit der Bedarfsprognose von Manhattan ein Höchstmaß an Prognosen, die auf maschinellem Lernen basieren und sich ständig mit der Netzwerknachfrage weiterentwickeln.
Erreichen Sie eine neue Ebene der Bestandsverwaltung mit Manhattan-Omni-Inventory-Optimisation, einer Lösung, die das Netzinventar anpasst, Nachfragemuster kanalisiert und die Kundennachfrage profitabel erfüllt.
Künftigen Bedarf vorhersagen
An die Nachfrage anpassen
Reagieren Sie auf Änderungen der Nachfragetrends und Nachfragemuster.
Vorhersage auf Basis der Nachfrage
Prognostizieren Sie das Bedarfsniveau und die Häufigkeit des Auftretens der Nachfrage.
Ändern Sie die Nachfragemuster
Filtern Sie unwesentliche Prognoseausnahmen heraus und korrigieren Sie sich selbst, wenn netzwerkweite Nachfragemusteränderungen erkannt werden.
Vergleichen Sie die Prognosegenauigkeit
Vergleichen Sie die Genauigkeit von manuellen Prognoseänderungen mit der systemgepflegten Bedarfsprognose – komplett mit Audit-Management von Prognoseausnahmen.
Optimieren Sie den Bestand an Kundenbestellungen
Analysieren Sie historische Bestellvolumina nach Kunden und ermöglichen Sie eine kundenorientierte Inventar Optmimierung, um diskrete Analysen zu erstellen und die Bedarfsprognose zu optimieren.
Auswirkungen auf die Nachfrage verstehen
Schützen Sie die Integrität der Nachfragehistorie, wenn außergewöhnliche Ereignisse eintreten, die sich negativ auf die Nachfrage auswirken, bieten Sie eine intelligente Analyse der Auswirkungen von Ereignissen und berechnen Sie die Erwartungen für den Anstieg von Werbeaktionen, die auf ähnlichen Ereignissen in der Vergangenheit basieren.
Besseres Werbemodellieren
Die Werbemodellierung hilft Nachfrageplanern, das gleichzeitige „Rauschen“ der Werbung zu entwirren, indem Daten und maschinelles Lernen genutzt werden, um die zugrunde liegenden Ursachen mit Kontext, Fähigkeit und Vermeidung von Kompromissen zu lösen.
Bessere Vorhersagen produzieren
Kombinieren Sie Vorhersagen mit Bedarfsreinigung, Saisonmusteranalyse und Selbstoptimierungsfunktionen, um genaue Prognosen zu erstellen.
Bessere Überwachung des Inventars
Überwachen Sie den Zustand Ihrer Inventarinvestitionen mit Leistungsmesswerten und Datenvisualisierungen auf einen Blick.
Bedarfsprognose
Die Vorhersage der Nachfrage ist der erste Schritt in jeder Bestandsstrategie. Aber selbst bei Artikeln, die sich am besten verkaufen, kann die Vorhersage ohne die richtigen Hilfsmittel schwierig sein.
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Agile Nachfrage-Ansichten
Sorgen Sie für einen detaillierten Einblick in Omni-Channel-Fulfilment-Strategien, indem Sie Prognosen über verschiedene Produkt- und Standortknoten, jede beliebige Kombination von Verkaufskanälen und das gewünschte Fulfilment-Erlebnis erstellen und pflegen.
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Erweiterte Mustererkennung
Die eingebaute Bedarfsreinigung und saisonale Profilierung berücksichtigt wiederkehrende Muster in der Prognose und simuliert die Auswirkungen auf die Prognosegenauigkeit und den theoretischen Bestand vor der Aktualisierung des saisonalen Profils.
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Automatische Selbstkorrektur
Erkennen und korrigieren Sie destruktive saisonale Profile und suboptimale Aktualisierungshäufigkeiten der Vorhersagen.
Inventar Optmierung
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Multi-Echelon Inventaroptimierung
Die Multi-Echelon Inventory Optimisation (MEIO)-Technologie nachverfolgt einen ganzheitlichen Ansatz zur Modellierung von Bestands- und Endkundendienstzielen, um sicherzustellen, dass Sie die größtmögliche Rendite erzielen.
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Vom Lieferanten verwaltetes Inventar
Vendor Managed Inventory (VMI) überträgt das Eigentum an den Lagerpositionen vom Groß- oder Einzelhändler auf den vorgelagerten Lieferanten oder Hersteller und gewährt den Lieferanten Zugang zu wichtigen nachgelagerten Bestands- und Verkaufsdaten. VMI – eingebettet in intelligente Bedarfsprognosen und Replenishment Science – hilft Lieferanten bei der Verwaltung des Produktnachschubs und verbessert die Lagerleistung im Namen der Endkunden. Außerdem bietet es Replenishment als Service.
KeHE wählt einen neuen Ansatz für die Bestandsaufnahme
Erfahren Sie, wie der führende Lebensmittelgroßhändler KeHE mit Manhattan den Verderb reduziert und das Service Level in allen 16 Vertriebszentren erhöht hat.
Manhattans Lösungen optimieren alle Bereiche
Manhattan bietet eine umfangreiche Bandbreite an Lösungen für den Handel, die in Kombination Ihre Lieferketten-Bedürfnisse vollständig abdecken.
Warehouse Management
Kontrollieren Sie Nachfrage, Angebot, Personal und Automatisierung in Ihrem gesamten Netzwerk mit Manhattan Active® Warehouse Management.
Transportmanagement
Verwalten Sie jeden Spediteur, jeden Tarif, jede Route und jede Ladung mit Manhattan Active® Transportation Management.
Point of Sale
Befähigen Sie Ihre Ladenmitarbeiter mit Manhattan Active® Point of Sale, einem POS-System, das den Laden in einen Ausstellungsraum, ein Kundendienstzentrum und einen Umschlagplatz für die Nachbarschaft verwandelt.
Unsere Partner kennenlernen
Wir bieten einen Mehrwert durch Partnerschaften mit diesen erstklassigen Anbietern.
Google Cloud
Anerkannt als weltweiter Marktführer bei der Bereitstellung einer offenen, intelligenten, transformativen und sicheren Cloud-Plattform für Unternehmen.
Zebra
Geschätzt für seine Zuverlässigkeit, mit einem Portfolio an Markierungs- und Drucktechnologien – einschließlich RFID und Echtzeit-Ortung.
FAQs
Was Sie über Bedarfsprognosen und Bestandsoptimierung wissen müssen.
Die Bedarfsprognose ist der Prozess der Schätzung der Menge eines Produkts, das die Verbraucher in einem zukünftigen Zeitraum kaufen werden. Sie ist ein entscheidender Aspekt der Bestandsplanung, da sie Unternehmen dabei hilft, zu bestimmen, wie viel Bestand sie vorrätig halten und wann sie neue Produkte bestellen müssen.
Bestandsoptimierung ist der Prozess der Bestimmung des optimalen Bestands für ein Unternehmen, um die Kundennachfrage zu befriedigen und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. Die Optimierung hilft Unternehmen dabei, die Kosten der Lagerhaltung mit den Kosten von Fehlbeständen und Umsatzeinbußen in Einklang zu bringen.
Funktionen zur Bestandsoptimierung, wie z. B. Bestellpunktberechnungen und Sicherheitsbestandsanalysen, helfen Unternehmen, den optimalen Bestand für jedes Produkt zu ermitteln.
Auf dem komplexen Markt von heute kann der Einsatz von fortschrittlichen Analysen und maschinellen Lernmodellen zur Optimierung des Inventarlevels auf der Grundlage von historischen Daten, Verkaufstrends und anderen Faktoren mehrere Variablen wie Vorlaufzeiten, Sicherheitsbestände und Service Level berücksichtigen und anhand dieser Daten den besten Lagerbestand für jedes Produkt ermitteln, um eine effizientere Bestandsverwaltung durchzuführen.