Geavanceerde wetenschap levert maximaal rendement op voorraad

Zelfs de meest regelmatig verkochte artikelen kunnen lastig te voorspellen zijn. Met artikelen die maar af en toe worden verkocht, tijdelijke en nieuwe artikelen en promoties wordt het maken van vraagvoorspellingen een zware klus. Tel daar nog een groot aantal SKU-netwerklocaties bij op en het probleem wordt nog onoverzienlijker. Echter, toekomstige vraag voorspellen is de eerste stap in een voorraadstrategie, ongeacht de industrie of het soort artikelen dat wordt beheerd.

Manhattan's oplossing biedt inzicht in de netwerkvraag en combineert innovatieve forecastingtechnieken met vraagopschoning, de analyse van seizoenspatronen en een zelfregulerend vermogen om zelfs in de meest complexe scenario's op de vraag te anticiperen. Met behulp van zelflerende systemen die steeds evolueren en zich aan de wetenschap van demand forecasting aanpassen, profiteren onze klanten van een verbeterde forecastnauwkeurigheid zonder grote ingrepen door gebruikers.

Manhattan vereenvoudigt de complexe wetenschap achter Demand Forecasting door de aandacht van de analist op die belangrijke uitzonderingen te richten die het systeem niet zelf kan afstemmen. Het wordt eenvoudig om een oneindig aantal combinatie van locaties en producten met andere tijdshorizons en samenvoeging te beheren en om assortiments-, financiële en merchandiseplanning mogelijk te maken, naast replenishment.

• Verbeter de nauwkeurigheid van voorspellingen
• Modelleer demand voor traag en fluctuerend verkopende artikelen
• Voorspel vraag voor zowel bedrijfsplanning als dagelijkse replenishmentactiviteiten
• Schaalbaar om aan de behoeften van zeer grote netwerken te voldoen

• Genereren en bijhouden van voorspellingen op verschillende product- en locatieknooppuntniveaus
• Voorspel per verkoopkanaal om een gedetailleerd beeld te krijgen van omnichannelfulfilmentstrategieën
• Maak gebruik van ingebouwde demand-cleansing en seizoensprofielen om rekening te houden met herhaalbare patronen
• Detecteer en corrigeer automatisch destructieve seizoensprofielen
• Zie en reageer op trends en vraagpatronen met de zichzelf aanpassende Unified Forecasting Method™
• Filter niet-essentiële voorspellingsuitzonderingen
• Detecteer en corrigeer als vraagpatronen veranderen met Advanced Exception Management
• Zet nauwkeurigheid van handmatige voorspellingsveranderingen af tegen door het systeem onderhouden voorspellingen
• Audit het beheer van voorspellingsuitzonderingen
• Bescherm de integriteit van de vraaghistorie bij het optreden van uitzonderingsgebeurtenissen die een negatieve invloed op de vraag hebben
• Bereken de stijging in de vraag bij promoties op basis van eerdere soortgelijke promoties
• Houd de invloed die promoties hebben op de vraag apart van de baseline vraag bij