Machine Learning (ML) gestützte Prognosen zur Ermittlung der Lieferantenperformance​

Im Einkauf fehlte es an einer klaren Übersicht zur Bewertung der Lieferantenleistung. Die Kombination unterschiedlicher SAP- und Excel-Daten sowie die manuelle Datenerhebung erschwerten sowohl die Bewertung von Lieferanten als auch die zuverlässige Vorhersage von Lieferterminen.​

Datengetriebene Entscheidungen

durch Übersicht aller relevanten KPIs an einem Ort​

Mengen- und Zeitprognosen

ermöglichen bessere Planung​​

Einfache Leistungsbewertung

von Lieferanten und Warengruppen​

App-Entwicklung und Implementierung für deutschen Automobilhersteller mit 8 Millionen Installationen

Situation

Im Einkauf fehlte es an einer klaren Übersicht zur Bewertung der Lieferantenleistung. Die Kombination unterschiedlicher SAP- und Excel-Daten sowie die manuelle Datenerhebung erschwerten sowohl die Bewertung von Lieferanten als auch die zuverlässige Vorhersage von Lieferterminen.​

Task

Entwicklung einer ML‑Lösung zur Bereinigung der Datenbasis, Analyse der Lieferantenleistung mittels OTIF, On‑Time & In‑Full und Erstellung von Prognosen Visualisierung der Ergebnisse in einem Power‑BI Dashboard als Entscheidungsgrundlage.​

Action​

Datenaufbereitung & Analyse​​

  • Datenquellenkonsolidierung & Qualitätsprüfung​
  • Strukturiertes Daten- & OTIF-Modell​
  • Explorative Analyse: Lieferantenperformance, Lieferzeitabweichungen, Preisverläufe​

Modellentwicklung & Validierung​ ​

  • Feature Engineering & Integration externer Daten​
  • ML-Modelle: XGBoost, Random Forest, LSTM, SARIMA​
  • Modelloptimierung & Validierung​

Dashboard​​

  • Interaktives Power-BI Dashboard​
  • Übersicht aller relevanten KPIs​
  • Visualisierung der Modellvorhersagen​

Results

  • Effizienzsteigerung durch die Optimierung der Betriebsabläufe und Reduktion manueller Eingriffe​
  • Verbesserte Datenqualität durch zentrale Datenerfassung und konsistente Informationsgenerierung​
  • Hohe Mitarbeiterakzeptanz durch gezielte Schulungen und erfolgreiches Change Management​

Diese Case Study zeigt, wie ein deutscher Aluminium-Hersteller durch stringente Strategieumsetzung, operative Exzellenz und digitale Steuerungslösungen die Visualisierung der Lieferantenperformance leistungsfähiger und resilienter aufstellen konnte.

Manufacturing

-, Germany

10k+ Employees

Success Stories

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