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KPI-driven Supply Chain Optimization

Talk von Mara Hermann beim Remote TechTogether „Data Science in Production“ am 26.03.2020

Entlang der Lieferkette spielt die Abwägung zwischen gegenläufigen Ereignissen eine zentrale Rolle: Produktverfügbarkeit auf der einen und Lagerhaltung bzw. Abschreibungen auf der anderen Seite. Diese Ereignisse sind mit Kosten für den Einzelhändler verbunden. Gerade im Kontext des Liefergeschäfts kann eine mangelnde Produktverfügbarkeit zu großen Verlusten aufgrund von Warenkorbabbrüchen führen. Aber auch bei der Bereitstellung von zu großen Mengen entstehen durch die Lagerhaltung überschüssiger Ware oder Abschreibung verdorbener Produkte vermeidbare Kosten.

In diesem Szenario ist die zuvor vorgestellte Absatzprognose ein hilfreiches Werkzeug für die Kostenoptimierung entlang der Lieferkette. Im zweiten Vortrag werden die Elemente und Abläufe innerhalb der Lieferkette skizziert sowie ein auf der Absatzprognose basierendes Kostenoptimierungsmodell vorgestellt. Dieses stochastische Modell wurde am Beispiel des Bestellprozesses entwickelt – der Warenbestellung des Einzelhändlers bei seinen Zulieferern.

Häufig sind die genauen Kosten für mangelnde Produktverfügbarkeit und Lagerhaltung dem Einzelhändler nicht bekannt oder liegen nur approximativ vor. Für solche Fälle wurde das Kostenoptimierungsmodell um eine Komponente erweitert. Diese ermöglicht es, die optimalen Kostenparameter ausgehend von den KPIs zu steuern, wie z. B. der Nicht-Verfügbarkeit-Quote.

Event: TechTogether 2020 (remote)

Datum: 26.03.2020

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Florian Wilhelm

Head of Data Science, Ansprechperson Data Management & Analytics