Lösungsbeschleuniger
Nachfrageprognosen in großem Maßstab erstellen
Vorgefertigter Code, Beispieldaten und Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur direkten Nutzung in einem Databricks-Notebook
Bei der Bedarfsplanung werden historische Daten und andere analytische Informationen genutzt, um Modelle zu erstellen, die dabei helfen, die zukünftige Kundennachfrage nach einem bestimmten Produkt über einen bestimmten Zeitraum vorherzusagen. Sie hilft unter anderem bei der Gestaltung der Produkt-Roadmap, der Bestandsproduktion und der Bestandszuteilung.
Laut McKinsey wird eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit der Lieferkette um 10 bis 20 % wahrscheinlich zu einer Reduzierung der Lagerkosten um 5 % und einer Umsatzsteigerung um 2 bis 3 % führen. In einer Welt, in der die Margen immer enger und kritischer werden, kann dieser Prozentsatz entscheidend sein. Doch herkömmliche Lieferkettenprognose-Tools haben nicht die gewünschten Ergebnisse geliefert, was den Erfolg von Einzelhändlern und Herstellern einschränkt.
In kürzerer Zeit detaillierte Prognosen auf Einzelhandelsfilialebene erstellen
Führen Sie auf effiziente Weise detaillierte Prognosen auf Filialartikelebene durch, indem Sie die verteilte Datenverarbeitungsleistung der Databricks Lakehouse Platform nutzen. Dieser Accelerator hilft Einzelhändlern, die technischen Einschränkungen veralteter Data-Analytics-Lösungen zu überwinden, die die Prognosegenauigkeit beeinträchtigen. Führen Sie stattdessen vollständige Prognosen für Daten auf atomarer Ebene innerhalb enger Dienstfenster durch, um beispielsweise Folgendes zu tun:
- Prognosen für jede Filial-Artikel-Kombination erstellen
- Nachfrage für jedes Produkt in allen Filialen projizieren
- Effizient neue Prognosen erstellen und bestehende Prognosen aktualisieren, sobald neue Vertriebsdaten eingehen
- Entweder in Python oder R arbeiten
Intermittierende Bedarfsplanung mit Nixtla
Detaillierte Prognosen offenbaren oft Muster einer intermittierenden Nachfrage. Diese Muster erfordern spezielle Techniken, um Prognosen für Waren zu erstellen, die sich nicht in einem regelmäßigen, leicht vorhersehbaren Rhythmus bewegen.
In diesem Accelerator, den wir mit unserem Partner Nixtla entwickelt haben, demonstrieren wir, wie diese Techniken eingesetzt werden können, um Folgendes zu erreichen:
- Skalierbare, genaue Prognosen für eine große Anzahl von Filial-Artikel-Kombinationen mit schwankender Nachfrage
- Automatisierte Modellauswahl, auch Modell-Bake-offs genannt, um sicherzustellen, dass für jede Kombination aus Filiale und Artikel das beste Modell ausgewählt wird
- Metriken, die helfen, die optimale Häufigkeit für die Generierung neuer Vorhersagen zu ermitteln
Den Bedarf auf Teileebene für eine optimierte Fertigung prognostizieren
Prognostizieren Sie Ihren Bedarf auf Teileebene statt auf aggregierter Ebene, um Unterbrechungen in Ihrer Lieferkette zu minimieren und den Umsatz zu steigern. Nutzen Sie diesen Accelerator für folgende Zwecke:
- Detaillierte Bedarfsplanung erstellen, die skalierbar ist und häufiger durchgeführt werden kann
- Materialengpässe meistern und Überplanungen prognostizieren
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