Nachfrageprognose in der Logistik

Dieses Projekt zeigt auf, wie wir eine Nachfrageprognose für ein Unternehmen aus der Logistikbranche erstellt haben, um die Kosten in der Logistik zu senken. Dazu gehen wir auf die Problemstellung ein und beschreiben, welches Ergebnis erzielt wurde. 

Problem

In der Logistik sind Nachfrageschwankungen häufig ein Problem für die Ressourcenplanung. Tausende Logistikbewegungen in einem stark saisonalen Geschäftsmodell können hier zu großen Schwankungen für den Ressourcenbedarf von Mitarbeitern und Fahrzeugen bedeuten. Somit war die Planung entsprechend komplex und aufwändig. 

Lösung

Damit sich die unterschiedlichen Planungen in der Logistik einfacher umsetzen lassen, wurde ein Prognosetool für diesen Anwendungsfall entwickelt. Damit ließen sich kurzfristige Vorhersagen mit einem Zeitraum von zwei Woche treffen. Im Vorhinein wurden dazu jegliche Daten, die innerhalb unterschiedlicher Logistikprozesse anfielen, gesammelt und ausgewertet. Im Anschluss folgte dann die Implementierung dieser Daten in ein Modell auf Basis von Deep Learning, mithilfe dessen die Erstellung von Prognosen umgesetzt wurde. 

Zeitreihenprognose in der Logistik.

Ergebnis

Durch die Anwendung einer Nachfrageprognose in diesem Logistikbereich konnte das Unternehmen vor allem bei der Anmietung von Ressourcen eine deutlich höhere Präzision erlangen. Zudem konnte schneller auf mögliche Änderungen reagiert werden, da sich zukünftige Entwicklungen abschätzen ließen. 

 

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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