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f+h fördern und heben 11/2017

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f+h fördern und heben 11/2017

PERSPEKTIVEN MEHR

PERSPEKTIVEN MEHR KUNDENZUFRIEDENHEIT MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ „Hier bin ich Mensch, hier kauf ich ein“: Mit diesem Motto stellt dm-drogerie markt den Menschen ins Zentrum seines Handelns. Um den Kunden eine perfekte „Customer Experience“ zu bieten, hat das Drogerieunternehmen – neben einem guten Service – die hohe Warenverfügbarkeit in seinen europaweit mehr als 3 400 Märkten als zentralen Erfolgsfaktor erkannt. Bei deren Belieferung wird auf künstliche Intelligenz gesetzt. Das Unternehmen dm betreibt zwei nationale Verteilzentren und sieben Volumenverteilzentren für die Belieferung der Märkte mit großvolumiger Ware. Deren Aufgabe ist es, die eingehende Ware der Industriepartner für die einzelnen Märkte zusammenzustellen. Circa 3 000 Mitarbeiter kommissionieren täglich 1,8 Millionen Einheiten. Mehr als 11 500 Paletten sind von den Verteilzentren auf dem Weg zu den Märkten, damit das breite Angebot von mehr als 12 000 Produkten für die Kunden immer verfügbar ist. Keine leichte Aufgabe, denn die Drogeriemärkte brauchen bestimmte Artikel oftmals sehr kurzfristig, während die Hersteller i. Allg. längere Lieferzeiten haben. Das Dilemma: Können Bestellungen nicht kurzfristig geliefert werden, führt das zu langen Wartezeiten bei den Kunden, zu deren Unzufriedenheit und letztendlich zu Umsatzverlusten. Andererseits sind langfristige Planungen mit hohen Lagerkosten verbunden. Außerdem basierten die Nachfrageprognosen früher ausschließlich auf der Vergangenheit und sind daher ungenau. Hinzu kommt die wachsende Komplexität aufgrund der steigenden Anzahl der dm-Märkte. Das Unternehmen benötigt daher präzise Bedarfsprognosen der einzelnen Märkte für die Verteilzentren, die an die Industriepartner weitergegeben werden können. Als Partner hinzugezogen hat das Drogerieunternehmen dafür Blue Yonder, einen Anbieter von cloudbasierten Machine-Learning-Lösungen für den Handel. Das Ziel: Mithilfe von Algorithmen sollen den Industriepartnern valide Wahrscheinlichkeitsprognosen über die Nachfrage und den Bedarf der einzelnen Produkte in den unterschiedlichen Verteilzentren bereitgestellt werden. DIE LÖSUNG Zum Einsatz kommt die Lösung „Replenishment Optimization“. Dabei handelt es sich um eine Machine-Learning-Lösung zur automatisierten Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis zu 80 Prozent reduziert, ohne Abschriften oder den Lagerbestand zu erhöhen. „Unsere Lösung optimiert auf Basis präziser und granularer Bestellprognosen die Warenverfügbarkeit und Restbestände, wäh- 26 f+h 2017/11 www.foerdern-und-heben.de

Solving Mover Luftkissen- / Radgebundene Transporter / FTS Papier-Handling mit FTS bei Cartulinas Innovative Lösungen für Ihre Anforderungen Solving Mover sind speziell für den innerbetrieblichen Transport von industriellen Schwerlasten konzipiert. Ausgerüstet als FTS, auf Rädern oder Luftkissen, können alle Solving Mover teil- oder vollautomatisiert werden. Airbus- Tragfläche auf Radgebundenem Transporter Siemens- Transformator auf Luftkissen- Transporter SVGCE Schwerlast-Transportsysteme GmbH -Tochtergesellschaft der Ab Solving Oy- Wilhelm-Theodor-Römheld-Str. 14 55130 Mainz, Deutschland Tel.: 06131/921 3522 vertrieb@svgce.de www.solving.com www.foerdern-und-heben.de f+h 2017/11 27 Solving.indd 1 02.11.2017 11:38:21

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