Der Tag eines Data Scientist bei inovex – Mehr als nur Daten
Demand Forecasting
Optimal auf seine Kundschaft zugeschnittenen Lieferketten zu betreiben ist wichtig für jedes Handelsunternehmen. Die Absatzprognose (Demand Forecasting), gewährleistet durch intelligenten Dateneinsatz, gehört damit zu den elementaren Werkzeugen des erfolgreichen Handels.
Ein System für Absatzprognose hat gegenseitige Abhängigkeiten in allen Bereichen eines Handelsunternehmens. Darunter fallen Marketing, Lagerhaltungs- und Bestandssysteme, das Category Management sowie die Personalsteuerung.
Wir stellen unseren Kunden eine individuelle Lösung für ihre Absatzprognose zur Verfügung, die sich in vorhandene Systeme integrieren lässt und entscheidende Key Performance Indicators (KPIs) berücksichtigt. Zusätzlich erhalten sie manuelle Eingriffsmöglichkeiten und ein umfangreiches Monitoring zur Überwachung der Modelle und ihrer Prognosen.
Quantifizierte Prognosen abgeben
Kostenoptimierung stellt im Handel eine der größten Herausforderungen dar – insbesondere wenn neue Faktoren für die Bestandsplanung, wie ein Online-Angebot, hinzukommen. Ungenaues Demand Forecasting hat häufig direkte Auswirkungen auf die Rentabilität. Im besten Fall entstehen nur unnötig hohe Lagerkosten, im schlechtesten können Waren verderben und es kommt zu Abschriften (Überdeckung) – oder es steht zu wenig Warenmenge eines Produktes zur Verfügung und man vergibt Marge (Unterdeckung).
Statistische Verfahren, die rein auf historischen Daten beruhen, können die hohen Anforderungen an eine Absatzprognose nur bedingt erfüllen. Moderne maschinelle Lernverfahren, wie z.B. aus dem Bereich des Deep Learnings, einer Disziplin des Forschungsfeldes Künstliche Intelligenz, ermöglichen die Einbeziehung einer Vielzahl von Einflussgrößen.
Grundsätzlich sind Prognosen trotzdem immer mit Unsicherheit belegt. Wir können jedoch dabei helfen, diese Unsicherheit zu quantifizieren (Uncertainty Quantification) und so die Risiken zu steuern. Dadurch lassen sich steuerbare Service-Level gewährleisten.
Technische Skalierbarkeit
Unsere Prognosemodelle werden so implementiert, dass sie sich an die unternehmerischen Umstände flexibel anpassen lassen und mit dem Unternehmen wachsen. Zusätzliche Produkte lassen sich genauso mit einbeziehen wie die Expansion in neue Märkte. Das System lässt sich linear skalieren, während der Bedienungsaufwand handhabbar bleibt.
Für den Aufbau von Big-Data-Architekturen unterstützen wir zwei zentrale Technologieansätze:
- Ein verteiltes Framework auf Basis von beispielsweise Apache Spark
- Einen Microservice-orientierten Ansatz auf Basis von Kubernetes
Beide Lösungen lassen sich auf Server-Architekturen vor Ort (On-Premise) oder in der Cloud umsetzen.
Genauere Prognose durch Einbezug der Planung
Prognosesysteme beruhen meist auf einer einzelnen Gruppe von Informationen, die Rückschlüsse auf zukünftiges Kaufverhalten von Kund:innen zulassen. Unternehmerische Planungen, wie Sonderaktionen, Flyer oder Ähnliches, können jedoch das Kaufverhalten ändern. Wir integrieren die sonst üblichen Aktionsprognosen in unsere Modelle, anstatt sie separat zu berechnen.
Unser Lösungsansatz ist in der Lage, mehrere Faktoren in die Absatzprognose einzubeziehen. Dazu gehören unter anderem:
- Preisveränderungen
- bestimmte Verkaufsevents
- Jahreszeiten und Feiertage
- Wetter
All diese Einflüsse können durch entsprechende Datenauswertung historisch betrachtet und für zukünftige Absatzprognosen berücksichtigt werden.
Durch unsere jahrelange Erfahrung sind wir in der Lage, bei unseren Kunden Modelle mit hoher Prognosegüte produktionsreif zu implementieren und integrieren.
Case Studies
REWE digital: Demand Forecasting für den REWE-Lieferservice
Im Rahmen des aktuellen Projektes wurde die Absatzprognose (Demand Forecasting) für den REWE-Lieferservice neu entwickelt. Die Implementierung der Lösung sollte mit Hilfe von Big-Data-Technologien eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
CASE STUDY LESENREWE digital: Agile Data Science für die Supply-Chain-Optimierung
inovex hat im Bereich der Supply-Chain-Optimierung mit der REWE-IT-Tochter REWE digital zusammengearbeitet. Bei REWE digital werden alle strategischen Online-Aktivitäten der REWE Group gebündelt. Ziel ist es, der führende Anbieter von Online-Lösungen in allen für REWE relevanten Einkaufsmärkten und Lieferlagern zu werden. Dazu gehören die ausschließlich für den Lieferservice eingerichteten Lieferlager, aber auch Liefer- und Abholmärkte, die im ganzen Bundesgebiet verteilt sind.
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