Forecasting und Predictive Analytics

Für einen deutschen Discounter entwickelte bridgingIT ein Dispositionssystem zur Unterstützung und Optimierung der Disposition von Frischeprodukten. Mithilfe des in C++ entwickelten Dispositionssystems sollten durch die Schätzung von Nachfragen sowohl Fehlmengen und Überbestände verringert als auch Kosten reduziert und Umsätze gesteigert werden.

Unter Bewertung aller relevanten externen Einflussfaktoren wurde auf Basis statistischer und mathematischer Modelle ein Schätz- und Optimierungs-Algorithmus entwickelt, der auf Basis von Verkaufsmengen und Verkaufszeiten nicht beobachtbare Fehlmengen (Unobservable Lost Sales) bestimmt. Zusätzlich wurde ein Maximum-Likelihood-Ansatz zur Ermittlung branchenabhängiger Nachfrageverteilungen aufgebaut.

Dank der von bridgingIT implementierten Lösung ist eine genaue Konsolidierung aller Transaktionen in Form von Kassenbons im zentralen Dispositionssystem möglich. Zudem werden die Filialstruktur, Aktionstage, Trends, Saisonalität, Wetter und Verderblichkeit von Frischeprodukten berücksichtigt. Damit konnte das Ziel der Kostenreduktion und Umsatzsteigerung erreicht werden.