Utfordring
En mellomstor produksjonsbedrift slet med lagerstyringen, og opplevde både utsolgt av kritiske komponenter og overflødig lagerbeholdning av andre. Tradisjonelle prognosemetoder klarte ikke å ta høyde for den komplekse dynamikken i forsyningskjeden og sesongvariasjoner, noe som resulterte i produksjonsforsinkelser og økte kostnader.
Løsning
Opsios maskinlæringskonsulenter har utviklet et spesialtilpasset system for prediktiv lagerstyring:
- Analyserte historiske data for å identifisere mønstre i etterspørselssvingninger
- Innarbeidet eksterne faktorer som leverandørers ledetider og markedstrender
- Ga anbefalinger i sanntid for optimale lagernivåer
- Sømløs integrering med eksisterende ERP-systemer