Gute Prognosen
Machine Learning für Absatzprognosen richtig nutzen
Bereich: Fachartikel
Gute Prognosen sind die Basis für eine umfassende Supply-Chain-Planung und die daraus resultierende Optimierung von Prozessen und KPIs. Je schlechter die Prognosen sind, desto höher sind Abschreibungen, Warenverderb im Lebensmittelbereich oder das gebundene Kapital. Um diese Basis so exakt wie möglich zu berechnen, bedarf es verschiedener Tools.
Der finnischstämmige Softwareanbieter Relex Solutions hat sich seit seiner Gründung im Jahr 2005 auf Prognosen zur Optimierung der Supply-Chain-Planung spezialisiert. Inzwischen setzt der Softwareanbieter seine Prognose-Tools auch in anderen Geschäftsbereichen ein, wie im Category- und Workforce-Management.
Momentan berechnet Relex-Software für Kunden in aller Welt mehr als 10 Milliarden Prognosen pro Tag – und rund 100 Milliarden in der Woche. Der zeitliche Rahmen und die Art der Entscheidungen definieren, was eine gute Prognose ausmacht. Beides bestimmt oft auch, welche Daten für die bestmögliche Prognose verfügbar sind.
Bitte zum Weiterlesen registrieren oder einloggen:
Bereitgestellt von:
SIGS DATACOM GmbH - erschienen im AI Trendletter
Diese Inhalte könnten Sie auch interessieren:
Videoblog: „Im ‚IBM fortiss Center of AI‘ sollen Lösungen für Menschen entstehen“
Was bedeutet das IBM fortiss Center of AI für IBM? Welche Anwendungen sollen dort entwickelt werden? Und warum ist das KI-Zentrum…
Intel® oneAPI ermöglicht „Distributed AI“
Heute verfügen wir über leistungsstarke Netzwerke mit genügend Bandbreite, um selbst „Big Data“ zwischen mehreren Rechnern in…
TÜV fürs Autonome Fahren
Der Tüv Süd und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) schließen sich zusammen, um Genesis zu…
