Voll automatisierte Supply Chain: Fallstudie LogiFlow Handelsgruppe GmbH
Voll automatisierte Supply Chain, 96% Forecast-Accuracy und 30% niedrigere Lagerkosten.
Das Projekt im Kurzfilm
Text zum Film
Die Bedarfsprognose trifft jetzt zu 96 Prozent. Vorher waren es 68.
Eine Handelsgruppe führt über 25.000 Artikel, von der Minipalette bis zum Container. Disponiert wurde von Hand. In manchen Lagern stapelte sich die Ware, bei anderen Artikeln blieb das Regal leer.
Wir haben KI-Agenten gebaut, die den Nachschub vom Bedarf bis ins Lager steuern. Sie entscheiden selbst. Nur die Zollanmeldung übernimmt ein Mitarbeiter.
Der Agent schätzt den Bedarf und gleicht ihn mit dem Bestand ab.
Fällt ein Artikel unter den Meldebestand, holt er Angebote mehrerer Lieferanten ein und vergleicht Preis und Qualität.
Die Bestellung geht an den besten Anbieter. Je nach Menge wählt der Agent Palette, Lkw oder Container. Er sucht den Incoterm mit den niedrigsten Gesamtkosten und bucht den Spediteur. Die Zollanmeldung macht ein Mitarbeiter und gibt sie an das System zurück.
Verspätet sich eine Sendung, prüft der Agent je nach Warengruppe, ob eine Express-Sonderbestellung nötig und möglich ist. So fällt der Bestand nicht auf null.
Im Wareneingang wird die Qualität geprüft. Bei Mängeln geht eine Reklamation raus, und ein anderer Lieferant liefert nach.
Der tatsächliche Verbrauch fließt in die nächste Prognose ein.
Die Lagerkosten sind um 30 Prozent gesunken. Die Fehlbestände haben sich halbiert, von 12 auf 6 Prozent. Die Disposition hat wieder Zeit für die Fälle, die Erfahrung brauchen.
Sie planen Ihren Nachschub noch von Hand? Dann schreiben Sie uns. Sophera automatisiert alles, was Ihnen lästig ist.
Ausgangslage
Die LogiFlow Handelsgruppe verwaltete ein Sortiment von 25.000+ Artikeln mit Lieferung von Mini-Palette bis Full Container Load. Manuelle Bestellprozesse und ungenaue Prognosen führten zu Überbeständen und Stockouts.
- 25.000+ Artikel manuell disponiert
- Forecast-Genauigkeit nur 68%
- 12% Stockout-Rate
- Hohe Lagerkosten durch Überbestände
Unsere Lösung
Wir implementierten eine vollautonome KI-gesteuerte Supply Chain, die von der Demand-Prognose über Bestellung, Wareneingang und Kommissionierung bis zur Auslieferung alles autonom steuert. Beim Versand wählt der Agent den Incoterm, bei dem die Gesamtkosten am niedrigsten sind, und bucht den Spediteur. Die Zollanmeldung übernimmt ein Mitarbeiter und gibt sie an das System zurück. Verspätet sich eine Sendung, prüft der Agent je nach Warengruppe, ob eine Express-Sonderbestellung nötig und möglich ist, damit der Bestand nicht auf null fällt.
Der Ablauf
Voll automatisierte Supply Chain
Von der Demand-Prognose bis zur Auslieferung — die gesamte Lieferkette läuft autonom mit KI-Steuerung.
- KI-Schritt
- Arbeitsschritt
- System
- Entscheidung
- Ausnahme
Auf einen Schritt tippen, um ihn genauer anzusehen.
Ergebnisse
- 96%Forecast-Accuracy
Prognosegenauigkeit
- 30%Lagerkostensenkung
Reduktion der Lagerkosten
- 99.2%Liefertreue
Pünktliche Lieferung
- 50%Weniger Stockouts
Reduktion der Fehlbestände
Vorher / Nachher
| Metrik | Vorher | Nachher |
|---|---|---|
| Forecast-Genauigkeit | Vorher: 68% | Nachher: 96% |
| Stockout-Rate | Vorher: 12% | Nachher: 6% |
| Lagerkosten | Vorher: Baseline | Nachher: -30% |
| Liefertreue | Vorher: 87% | Nachher: 99.2% |
Kundenstimme
Von der Bedarfsprognose bis zur Auslieferung läuft unsere gesamte Lieferkette jetzt autonom. Die KI optimiert 25.000 Artikel besser als es ein Team von 20 Disponenten je konnte.
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