FuturMaster, ein führender Anbieter von Supply-Chain-Planungslösungen, gab heute seine bahnbrechende Innovation, die „Forecast at Scale“-Technologie bekannt. Durch Kombination maschinellen Lernens mit einer beispiellosen Kapazität zur Verarbeitung umfangreicher Datensätze versetzt „Forecast at Scale“ Unternehmen in die Lage, die Volatilität durch Nutzung der Nachfrage „näher am Endverbraucher“ reduzieren zu können. Dabei werden externe Variablen, die sich auf die Nachfrage auswirken, wie etwa Wetter und Ereignisse sowie soziale Trends berücksichtigt.
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FuturMaster Launches ‘Forecast at Scale’: Introducing A New Era in Demand Planning (Photo: FuturMaster)
Die „Forecast at Scale“-Technologie markiert einen transformatorischen Übergang in eine Nutzung von Daten „näher am Endverbraucher“, die oftmals bei den gegenwärtigen Praktiken zu wenig eingesetzt wird. Sie versetzt somit Unternehmen in die Lage, diese Daten als ein strategisches Gut nutzbar zu machen und verbessert somit den ROI (Return of Investment) erheblich und bietet darüber hinaus einen Wettbewerbsvorteil der datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Gilles Lefebvre, Chief Product und R&D Officer bei FuturMaster, kommentierte die Entwicklung mit den Worten: „Wir sind hocherfreut, die ‚Forecast at Scale‘-Technologie von FuturMaster einführen zu können, eine Innovation, welche die Nachfrageplanung neu definiert und unserer Vision der Unterstützung von Unternehmen bei der ‚Freisetzung‘ der Komplexitäten ihrer Lieferketten gerecht wird und dies in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt. Inmitten heutiger flüchtiger und unsicherer Unternehmenslandschaften versetzt die „Forecast at Scale“-Technologie die Unternehmen in die Lage, florieren zu können.”
Wesentliche Merkmale der „Forecast at Scale“-Technologie:
- Verbesserung der Big-Data-Verarbeitung: kombiniert verteilte Speicherung und massiv-parallele Verarbeitung (MPP), um umfangreiche Datenvolumen effizient verarbeiten zu können.
- Dynamic Forecast Model Selection System: Dieses System kategorisiert Produkte und Standorte auf Grundlage spezifischer Verkaufsmuster, wie etwa „saisonal“, „stationär“ oder „separat“. Anschließend wird ein maßgeschneiderter Pool an Vorhersagemodellen für jede Kategorie ausgewählt. Durch Nutzung künstlicher Intelligenz trifft das System automatische Entscheidungen und verwendet das geeignetste Vorhersagemodell für jedes Produkt und jeden Standort, um die bestmögliche Genauigkeit und Effizienz bei seinen Prognosen zu gewährleisten.
- AI-Driven External Variable Integration: nutzt künstliche Intelligenz bei der selbständigen Bewertung und Integration relevanter externer Variablen in die Analyse aller Produkte und Standorte auf Grundlage von Verkaufsmustern. Wandelt relevante Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse um und stellt somit eine umfassende Ansicht aller Produkte und der Leistung der Standorte zur Verfügung und verbessert die Vorhersagegenauigkeit.
- Echtzeit-OLAP und Adjustment Capabilities (Anpassungsfähigkeiten): ermöglicht die sofortige Analyse und dynamische Prognose-Anpassungen, selbst bei großen Datenbeständen und fördert somit eine flexiblere Strategieumsetzung und informiertere Unternehmensstrategien.
Die nun durch die „Forecast at Scale“-Technologie verbesserte Bloom Demand Planning von FuturMaster steht sowohl für neue als auch bestehende Kunden zur Verfügung und markiert einen neuen Meilenstein im Streben von FuturMaster nach Innovationsförderung bei der Supply-Chain-Planung (SCP).
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Über FuturMaster
FuturMaster ist ein führender Softwareanbieter, der sich auf fortschrittliche Lösungen für die Supply-Chain-Planung, Promotion-Planung und Optimierung (TPx) spezialisiert hat. FuturMaster ist im Gartner Magic Quadrant platziert und für seinen innovativen Ansatz zur Unterstützung von Unternehmen bei der Beherrschung der inhärenten Komplexität ihrer Lieferketten bekannt. Die FuturMaster Bloom-Plattform unterstützt Unternehmen bei der Freisetzung der Komplexität von Lieferketten, um Wachstum, Reaktionsgeschwindigkeit, Belastbarkeit und Leistung zu fördern. Weitere Informationen finden Sie unter www.futurmaster.com.
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