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So nutzen wir „künstliche Intelligenz“ (KI) und maschinelles Lernen (ML) für die Bestandsoptimierung

Künstliche Intelligenz

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Slimstock erforscht kontinuierlich neue Technologien, um Lagerbestände optimal zu verwalten. Unser Entwicklungsteam setzt sich so auch aktiv mit den Themenfeldern der „künstlichen Intelligenz“ (KI) und „maschinellem Lernen“ (ML) auseinander. Bereits heute nutzen wir diese Technologien erfolgreich, um große und mittelständische Unternehmen in der Bestandsverwaltung optimal zu unterstützen.

Auf den folgenden Seiten erfahren Sie, bei welchen Slim4-Funktionen wir bestmöglichste Ergebnisse durch den Einsatz von KI und ML erzielen.

Bedarfsprognose für neue Produkte

Neue Produkte sind schwer zu planen. Unser Entwicklungsteam untersucht, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um die Unsicherheit und das Risiko bei der Einführung neuer Produkte zu beseitigen. Durch die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen werden bei KI-basierten Systemen Nachfragehistorien aus mehreren Produkten gruppiert, um Nachfragemuster zu erkennen und zu antizipieren. Auf diese Weise kann das System das Bedarfsvolumen vorhersagen. Das Ergebnis: Supply-Chain-Teams werden in der Lage sein, robuste Prognosen für neue Produkte viel schneller zu erstellen als jedes verfügbare Tool.

Verkaufen oder nicht verkaufen

Wie können Sie feststellen, ob Ihre neue Produkteinführung erfolgreich war? Noch wichtiger, wie können Sie bestimmen, ob ein neues Produkt nach der Einführungsphase fortgesetzt oder abgeschafft werden soll?
Durch den Einsatz spezialisierter Produktklassifikationen in Verbindung mit maschinellen Lernalgorithmen und fortschrittlichen mathematischen Techniken, erforscht das Slimstock Entwicklungsteam wie maschinelle Lerntechniken Unternehmen unterstützen können, proaktivere Lagerhaltungsentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus entwickelt unser Team ein System zur Ermittlung des erforderlichen Verkaufspreises eines Lagerartikels, um sicherzustellen, dass das Produkt einen Gewinn erzielt…