Vom Bauchgefühl zu datengetriebenen Entscheidungen.

Ja, saisonale Schwankungen und Feiertage werden in den Prognosen berücksichtigt

Ja, foodforecast ist auch für kleine Bäckereien mit wenigen Filialen geeignet. Es gibt keine Mindestanzahl an Filialen, um die Lösung nutzen zu können. Die Entscheidung über den Einsatz der Lösung basiert weniger auf der Anzahl der Filialen, sondern vielmehr auf der Verfügbarkeit und Qualität der digitalen Verkaufsdaten.

Unsere KI-Lösung rentiert sich nahezu sofort, da unsere Künstliche Intelligenz durch das Training historischer Daten sofort einsatzbereit ist. Das bedeutet, dass Unternehmen keine langen Einarbeitungszeiten oder umfangreichen Implementierungsphasen durchlaufen müssen, um von den Vorteilen der Lösung zu profitieren.

Das ist ein entscheidender Vorteil unserer KI-Lösung, denn die KI hat bereits auf Basis der historischen Daten gelernt, wie sich die Verkäufe verhalten. Die historischen Daten werden verwendet, um die KI zu trainieren und präzise Vorhersagen über den Bedarf an Waren zu treffen sowie Analysen zu erstellen. So können Nutzer sofort von den Erkenntnissen profitieren, die aus diesen Analysen gewonnen werden.

Darüber hinaus ermöglicht die Lösung die Identifizierung von Trends und Mustern, die zuvor möglicherweise unentdeckt geblieben wären. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen schneller getroffen werden können, was wiederum zu einer unmittelbaren Umsatzsteigerung führt.

Ein weiterer Aspekt, der zur sofortigen Rentabilität beiträgt, ist die benutzerfreundliche Schnittstelle und die intuitive Bedienbarkeit der Lösung. Dadurch benötigen Mitarbeitende kaum Zeit, um sich mit der Software vertraut zu machen. Schulungen sind in der Regel kurz und effizient, was bedeutet, dass das Team schnell einsatzbereit ist, um die Vorteile der Lösung zu nutzen.

Die sofortige Rentabilität zeigt sich auch in der Möglichkeit, Ressourcen effizienter einzusetzen. Durch die genaue Absatzplanung können Unternehmen Überbestände vermeiden, die Lagerhaltungskosten senken und die Effizienz ihrer Lieferketten verbessern.

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Nein, für die Nutzung unseres Systems sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Die Handhabung ist bewusst einfach gestaltet, sodass Sie schnell und unkompliziert mit der Prognosearbeit starten können. Unser Ziel ist es, den Prozess so benutzerfreundlich wie möglich zu machen, damit Sie sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können, ohne sich in komplizierte technische Details einarbeiten zu müssen.

Einfache Bedienung:
Die Benutzeroberfläche und die Funktionen unseres Systems sind intuitiv und klar strukturiert. Auch ohne tiefgehende IT-Kenntnisse können Sie die Prognosedaten problemlos einsehen, analysieren und in Ihre Bestellprozesse einfließen lassen. Die wichtigsten Funktionen sind so gestaltet, dass sie mit wenigen Klicks zugänglich sind, und die Auswertung der Prognosen erfolgt automatisiert. Das bedeutet, dass Sie sich nicht mit der manuellen Berechnung von Bestellmengen oder komplexen Datenanalysen beschäftigen müssen.

Unterstützung durch unseren 24-Stunden-Support:
Sollten dennoch Fragen oder Herausforderungen auftreten, steht Ihnen ein persönlicher Ansprechpartner jederzeit zur Seite. Wir bieten umfassende Unterstützung, angefangen bei der Ersteinrichtung bis hin zur täglichen Nutzung des Systems. Unser Team hilft Ihnen bei Bedarf auch dabei, das System an Ihre individuellen Anforderungen anzupassen und sicherzustellen, dass alles reibungslos läuft.

Kurz gesagt: Sie benötigen keine speziellen Vorkenntnisse. Unser System ist so konzipiert, dass es für jeden leicht verständlich und zugänglich ist. Gleichzeitig können Sie sich jederzeit auf unser Expertenteam verlassen, wenn Sie Hilfe benötigen. So stellen wir sicher, dass Sie von Anfang an optimal mit den Prognosen arbeiten können, ohne lange Einarbeitungszeiten oder technische Hürden.

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Um ein effektives und leistungsfähiges maschinelles Lernmodell zu entwickeln, ist die Auswahl und Qualität der Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung. Für das Training der KI sind ausschließlich Ihre Verkaufsdaten relevant. Diese Daten umfassen detaillierte Informationen über die Anzahl und Art der verkauften Produkte über verschiedene Zeiträume hinweg. Verkaufsdaten sind unverzichtbar, da sie Muster im Kaufverhalten der Kunden aufzeigen, saisonale Schwankungen erkennbar machen und Trends identifizieren, die für die Prognose zukünftiger Verkäufe und die Optimierung von Lagerbeständen entscheidend sind.

1. Relevanz und Qualität der Daten:

Es ist wichtig, dass die Daten genau und verlässlich sind. Fehlerhafte oder irreführende Daten können das Modell verzerren und zu falschen Ergebnissen führen. Datenqualität umfasst auch die Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität der Daten.

2. Datenvielfalt:

Vielfalt der Merkmale: Um ein robustes Modell zu erstellen, ist es wichtig, eine Vielzahl von Merkmalen (Features) zu haben, die verschiedene Aspekte des zu lösenden Problems abdecken.

Vielfalt der Beispiele: Ein diverser Datensatz stellt sicher, dass das Modell nicht nur auf bestimmte Muster oder Stereotypen trainiert wird. Dies hilft, Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden und verbessert die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf neue, unbekannte Daten.

3. Annotationsdaten:

Labeling: Für überwachte Lernalgorithmen sind gelabelte Daten notwendig. Dies bedeutet, dass jeder Datenpunkt mit der richtigen Antwort oder Klassifikation versehen sein muss.

Qualität der Labels: Die Genauigkeit der Labels ist entscheidend. Falsch gelabelte Daten können zu einem ungenauen Modell führen. Es ist wichtig, dass die Label konsistent und korrekt sind, oft durch manuelle Überprüfung oder automatisierte Qualitätssicherungsprozesse gewährleistet.

4. Datenmenge:

Ausreichende Datenmenge: Generell gilt: Je mehr Daten, desto besser. Ein großes Volumen an Daten hilft dem Modell, bessere Muster zu erkennen und komplexere Zusammenhänge zu verstehen. Allerdings muss auch die Balance zwischen Datenmenge und Verarbeitungsaufwand gefunden werden.

Ausgewogenheit der Klassen: Für Klassifizierungsprobleme ist es wichtig, dass die verschiedenen Klassen im Datensatz ausgewogen vertreten sind, um ein ausgewogenes Modell zu gewährleisten.

Unabhängig davon sollten alle Daten stets relevant, hochwertig, vielfältig und in ausreichender Menge vorhanden sein, um ein leistungsfähiges Modell zu trainieren. Eine sorgfältige Datensammlung und -vorbereitung ist daher unerlässlich für den Erfolg des maschinellen Lernens.

Aus Analysegründen exportieren wir zudem auch die Retouren- und Liefermengen sowie die Artikelstammdaten.

1. Retouren-Daten: Diese Daten liefern die Anzahl nicht verkaufter Produkte. Das hilft dabei, Produktqualität und Kundenzufriedenheit zu verbessern. Zudem können Retouren-Daten helfen, Muster zu erkennen, die auf Probleme im Bestellprozess hinweisen könnten, was wiederum zur Reduktion zukünftiger Retouren beiträgt.
2. Liefermengen-Daten: Informationen über die Mengen der gelieferten Waren sind essenziell, um den Nachschub zu planen und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden. Diese Daten helfen, genauere Vorhersagen über zukünftige Bestellungen zu treffen und somit die Lieferkette effizienter zu gestalten.
3. Artikelstammdaten: Diese umfassen detaillierte Informationen über jedes Produkt, wie beispielsweise Produktbeschreibungen, Kategorien, Preise, Größen und Farben. Artikelstammdaten sind wichtig, um die Produkte richtig zu klassifizieren und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Attributen und Verkaufszahlen zu erkennen. Sie bilden die Basis für eine fundierte Analyse.

Durch die Kombination dieser Datentypen können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die nicht nur auf Verkaufszahlen, sondern auch auf den weiteren Aspekten der Lieferkette basieren. Letztlich führt dies zu einer verbesserten Effizienz, Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Unsere Methodik stellt sicher, dass alle relevanten Daten erfasst und analysiert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Dabei werden Datenschutz und Datensicherheit stets gewahrt, sodass Ihre Daten sicher und vertraulich bleiben.

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Die konkrete Vorlaufzeit für die Einführung von foodforecast hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Komplexität Ihrer Systeme, die Anzahl der Standorte, die integriert werden sollen, und die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens. In der Regel dauert es vom ersten Expertengespräch bis zum Start des Piloten oder der Bereitstellung der Prognosen etwa 4 bis 8 Wochen.