Datengetriebene Entscheidungen
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
Speira
International führendes Unternehmen in der Kalk- und Mineralstoffindustrie
Supply-Chain Transformation bei führendem deutschem Technologiekonzern
App für deutschen Automobilhersteller
Weltweit führender Sportartikelhersteller: Globale Datenharmonisierung im Zuge eines internationalen POS-Rollouts
Machine Learning (ML) gestützte Prognosen zur Ermittlung der Lieferantenperformance
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