Data Science in der Supply Chain

Die vierte industrielle Revolution und das Internet der Dinge verlangen nach den richtigen digitalen Lösungen für Supply Chain Management und Logistik. Digitale Technologien wie Künstliche Intelligenz und Process Mining helfen Supply Chains zu optimieren, denn die Verfügbarkeit und ein effizienter Umgang mit Daten wird für die tägliche Arbeit immer wichtiger.

4flow kombiniert seine umfassende Logistik- und Supply-Chain-Expertise mit methodischer Datenkompetenz und Machine-Learning-Lösungen, um seine Kunden auf ihrer Datenreise zu unterstützen.

Kundenspezifische Optimierung

Der Einsatz intelligenter Algorithmen ermöglicht Unternehmen, einen Wettbewerbsvorteil in ihrem bestehenden Umfeld zu generieren und ihre Wertschöpfungsketten nachhaltig zu optimieren.
4flow bietet standardisierte Ansätze und Methoden, um Machine Learning (ML) und andere Algorithmen in die Supply Chain eines Unternehmens zu integrieren. Die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning für präzise, datenbasierte Bedarfsprognosen sind vielfältig: Optimiertes Ressourcenmanagement und Bestandsreduzierung durch Bedarfsprognosen als auch ein verbessertes Risiko Management in der kompletten Supply Chain durch ML-basierte Risikoprognosen, z.B. von Verspätungen oder Lieferausfällen.

Die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning für präzise Bedarfsprognosen sind vielfältig. Ob optimiertes Ressourcenmanagement, Bestandsreduzierung, Erhöhung von Service Leveln, Verringerung von Lieferschwierigkeiten oder verbesserte Transportplanung – bessere Vorhersagen haben einen positiven Einfluss auf die gesamte Planung innerhalb von Logistik und Supply Chain.

Risikoprognose ist ein weiterer wichtiger Aspekt der datengesteuerten Supply Chain. Durch die Analyse von historischen Daten und die Anwendung fortschrittlicher statistischer Modelle können potenzielle Risiken in der Supply Chain frühzeitig erkannt und bewertet werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um mögliche Störungen oder Engpässe zu vermeiden und die Resilienz ihrer Supply Chains zu stärken. Mit präzisen Risikovorhersagen können Unternehmen besser auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren und ihre Geschäftsabläufe kontinuierlich optimieren.

4flows Data-Science-Werkzeugkiste umfasst neben Datenanalysen und Machine Learning auch die mathematische Optimierung. Auf den Kunden zugeschnittene Optimierungsalgorithmen bieten Lösungen für spezifische logistische Herausforderungen des Kunden und führen so zu Effizienzsteigerungen in der Supply Chain. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und datengesteuerter Ansätze für die Routenoptimierung ermöglicht 4flow es Unternehmen, ihre Tourenplanung zu verbessern. Dies führt zu kürzeren Lieferzeiten, reduzierten Transportkosten und einer insgesamt effizienteren Logistik. Mit einer gezielten Analyse von Transportdaten und der Integration von Machine-Learning-Lösungen unterstützt 4flow seine Kunden dabei, ihre Logistikprozesse zu optimieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Datengesteuerte Supply Chain

In mehrstufigen Supply Chains entstehen große Mengen an Daten und Metadaten. Lieferanten, Transportdienstleister und andere Beteiligte steuern Daten mit unzähligen IT-Systemen mit einer Vielzahl von Schnittstellen bei. Produktspezifische Faktoren kommen zu diesen Daten noch hinzu.

Die Fähigkeit, diese riesigen Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, kann neue Informationen und Potenziale erschließen. Die meisten Unternehmen sind sich des Potenzials von Supply-Chain-Daten bewusst. Doch meist fehlt es ihnen an der richtigen Herangehensweise sie zu beschaffen und zu nutzen, sie richtig auszuwerten und zu interpretieren. Oder es fehlt die Zeit, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen. 4flow als Experte für "Big Data in der Supply Chain" nutzt Künstliche Intelligenz, um Unternehmen zu ermöglichen, dieses Potenzial gezielt und effizient zu nutzen.

4flow unterstützt seine Kunden bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen, Strategien und Prozesse zur Nutzung von Supply-Chain-Daten oder der Implementierung von Drittanbieter-Softwarelösungen.

Process Mining

4flow nutzt Process Mining, eine Technologie zur Prozessvisualisierung anhand ereignisbasierter Protokolldaten, um Kunden eine bessere Transparenz und mehr Verständnis für ihre Supply-Chain-Prozesse zu verschaffen.

Transparenz der Supply Chain

Hand in Hand mit unseren Beratern setzt das 4flow Data Science Team modernste Methoden und Technologien ein, um Kundenentscheidungen umfassend zu unterstützen. Dabei werden sowohl interne Kundendaten als auch branchenspezifische Benchmarks genutzt.

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