Data & AI für Supply Chain
Nachfrageprognose und AI-gesteuerte Lieferkette: maßgeschneiderte Prognosemaschinen zur Optimierung der betrieblichen Abläufe.
Die Absatzprognose ist heute eine der größten Herausforderungen für die meisten Fertigungsunternehmen.
Dank unserer fundierten technischen Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der fortschrittlichen Techniken von AI erstellen wir umfassende und zuverlässige Modelle zur Vorhersage des Ausverkaufs, die in der Lage sind, sich an unvorhersehbare Markteffekte und Branchenspezifikationen anzupassen.
Bestehende Prognosemaschinen weisen aus drei Hauptgründen erhebliche Einschränkungen auf:
1. Die Komplexität der Extraktion von Daten up: b
aus den meisten Datenquellen (Excel-Dateien, wie Medienpläne, PDF-Reports...)
2. Die Unfähigkeit, verschiedene Effekte vorherzusagen, die sich auf den Endverkauf auswirken (Social Media, Wettbewerb...)
3. Die Unfähigkeit, spezifische Brancheneffekte zu berücksichtigen (Global-Shopper-Effekt - Luxusgüter, Umweltinitiativen der Regierung - Autoindustrie...).
Wir konzipieren und realisieren konkrete Maßnahmen anhand eines umfassenden Rahmens.
Von der data Management-Strategie bis hin zur Sicherstellung, dass Organisationen GDPR-konform sind, hilft und berät unser Team Führungskräfte bei der Optimierung ihrer data Governance, um ihre Leistung zu verbessern.> Wir glauben an die Schaffung einzigartiger Lösungen für jeden unserer Kunden, und wir integrieren ihre Teams, um eine maßgeschneiderte und effiziente Organisation zu gestalten.
Vorhersage der Auswirkungen von Werbeaktionen auf den Ausverkauf
Hersteller und Einzelhändler haben das gemeinsame Ziel, die Menschen zu mehr Käufen zu motivieren. Daher sind entsprechende Werbekampagnen häufig auf dieses für beide Seiten vorteilhafte Ziel ausgerichtet. Werbeaktionen von Einzelhändlern und Herstellern haben eine komplexe Struktur, die sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Komponenten sowie unmittelbare und langfristige Auswirkungen umfasst.
Um die Strategie der Verkaufsförderung (Menge, Preis, Zeit, Produkt,...) und die Auswirkungen auf den Abverkauf zu optimieren, muss man in der Lage sein, den Wert und die Auswirkungen dieser Maßnahmen zu bewerten.
Werbeaktionen haben jedoch ihren Preis: entweder den Verlust von Verkäufen ähnlicher Produkte, die sonst gekauft worden wären, oder den Verlust von Einnahmen aufgrund der Werbeaktion selbst. Eine klare und selbstlernende Bewertung von Werbeaktionen ist unabdingbar, um deren Einsatz zu verfolgen und zu optimieren. Artefact ist in der Lage, solche Vorhersagemodelle zu erstellen, um Werbeentscheidungen zu verbessern.
Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten
Die Mustererkennung ist ein elementarer Aspekt der Datenanalyse. Sie besteht hauptsächlich aus der Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten, um bestimmte Verhaltensweisen zu verstehen.
Die Identifizierung eines Problems in Ihrem Lieferkettenprozess, die Aufdeckung von Betrugsfällen oder das Aufdecken verdächtigen Verhaltens in einer Menschenmenge sind konkrete, hochwertige Anwendungsfälle. Die Methodik von Artefact ist darauf ausgelegt, dieses Ausreißerverhalten zu erkennen und gleichzeitig die Fallstricke dieses Verknappungsphänomens vermeiden.
Wir nutzen die verfügbaren Rohdaten (strukturierte Daten wie Betriebsprotokolle oder sogar Bilder und Videoaufzeichnungen) vor den Verarbeitungs- und Modellierungsschritten optimal, um die gewünschten Anomalien aufzudecken.
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