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Noch hält sich der Schneefall dieses Jahr in Deutschland in Grenzen. Aber spätestens wenn der erste Schnee vom Himmel fällt, ist es soweit: Die Lust auf Zimtsterne, Vanillekipferl und Co. scheint mit der Flockendichte zu wachsen. Was jeder intuitiv bestätigen kann, lasse sich laut IBM mit steigenden Verkaufszahlen von Weihnachtsleckereien bei Winterwetter eindeutig belegen.
Diesen Zusammenhang nutzt die meteolytix GmbH und entwickelt anhand der aktuellen Wettervorhersage Umsatzprognosen für einzelne Produkte einer Großbäckerei. Auf Basis der IBM SPSS Analyse-Software lassen sich den Angaben zufolge Retouren so um ein Drittel senken und Produktbestellungen vereinfachen.
Wettervorhersage optimiert Produktionsplanung
Die meteolytix GmbH entstand aus einem Joint Venture der WetterWelt GmbH, einem Spezialanbieter für Wettervorhersagen, und der analytix GmbH, einem Institut für quantitative Marktforschung und statistische Datenanalyse. Ausgangspunkt war die Anfrage eines Bäckereiunternehmens an die WetterWelt, präzise Umsatzprognosen für die einzelnen Produkte in seinen verschiedenen Filialen auf Basis der aktuellen Wettervorhersage zu erstellen.
Die analytix GmbH entwickelte in der IBM SPSS Analyse-Software ein Modell, das aus einer Vielzahl von Einflussfaktoren eine Verkaufsprognose pro Filiale und Artikel errechnet. Der Entwicklung dieser Lösung mündete in der Gründung der meteolytix GmbH.
Für eine punktgenaue Verkaufsprognose pro Filiale und Artikel fließe aber nicht nur die Wettervorhersage ein, sondern auch wetterunabhängige Daten wie zum Beispiel historische Verkaufszahlen der Filialen, Ferientermine und Feiertage, das lokale Wettbewerbsumfeld oder aktuelle Marketingaktionen. Die Daten würden automatisch über die angeschlossenen Kassensysteme der Filialen oder die verbundenen Warenwirtschaftssysteme erfasst. Die Kalender- und Sondereinflüsse würden zusätzlich zentral und dezentral erhoben und in das Modell eingebaut.
Ein Modell, das mitdenkt
Die Analysesoftware sei nicht nur in der Lage Millionen von Datensätzen mit vielen Einzelattributen schnell zu verarbeiten, sondern biete Algorithmen für praktisch alle statistischen Anforderungen. So würden alle Daten im Data Warehouse von meteolytix automatisch in das kundenindividuelle Berechnungsmodell in der IBM SPSS Analyse-Software eingehen.
Das System entwickle daraus selbstständig die tages- und artikelgenauen Absatzprognosen und versende sie automatisch täglich an die Produktionssysteme der Großbäckerei und die Kassensysteme der Filialen. Aus den Abweichungen der tatsächlichen von den prognostizierten Werten lerne das Modell, die unterschiedlichen Einflussfaktoren selbstständig zu bewerten und werde so immer besser.
Absatzvorhersagen können Verkauf steigern
Die Absatzvorhersagen bringe der Großbäckerei Kostenersparnisse durch eine präzisere Materialbedarfsplanung, eine Optimierung von Produktion und Logistik sowie eine Reduzierung der Retouren.
Auch der manuelle Aufwand in der Zentrale und in den Filialen für die tägliche Produktbestellung sinke erheblich. Während früher ein Mitarbeiter pro Tag und Filiale etwa eine halbe Stunde für die Tagesbestellung benötigte, reduziert sich mit den Bestellvorschlägen von meteolytix den Angaben zufolge der Aufwand auf den täglichen Abgleich. Nur Sonderfaktoren, wie zum Beispiel kurzfristige Baustellen vor der Filiale oder besondere Marketingaktionen, müssten extra berücksichtigt werden.
Der Personaleinsatz lasse sich präziser planen und es würden sich höhere Umsätze ergeben: Denn besonders nachgefragte Produkte, wie Zimtsterne und Vanillekipferl bei weihnachtlichem Winterwetter, würden in größeren Mengen produziert und sind nicht so schnell ausverkauft. hei
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