
Das RELEX-Multiagentensystem: Ein praxisnaher Ansatz, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen
Erfahren Sie, wie das RELEX-Multiagentensystem Handel und Industrie hilft, das KI-Pilotplateau zu überwinden und nachhaltigen ROI zu erzielen

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Die Optimierung des Milchsektors erfordert einen Umbruch, eine vernetzte Sicht auf die gesamte Lieferkette und ein Umdenken in Bezug auf Verarbeitung, Produktion und Planung.

1. Einführung Die Fleischindustrie hat eine der komplexesten Lieferketten überhaupt. Aufzucht, Schlachtung, Verarbeitung, Verpackung, Vertrieb – die Schritte, die erforderlich…

Das Whitepaper behandelt die Herausforderungen im Bestands- und Supply-Chain-Management, denen sich Pharmahändler heute gegenübersehen und stellt die Best Practices zu deren Bewältigung vor.

Kampagnen sind essenziell, um im Einzelhandel erfolgreich zu sein. Häufig werden sie jedoch schlecht ausgeführt und liefern enttäuschende Ergebnisse. Vier Aspekte, die zukunftsorientierte Händler berücksichtigen sollten, beschreibt dieses Whitepaper.

Dieses Whitepaper führt die Vorteile automatisierter Markdown-Optimierung auf und zeigt, wie ein gut geplanter Markdown-Prozess in fünf Schritten aussieht.

Mit stochastischer Planung lassen sich einige Unsicherheiten in der Supply-Chain-Planung beheben. Für welche Situationen eignet sich die Methode?

Das Wetter ist die Ursache signifikanter Schwankungen im Kaufverhalten der Kunden. In diesem Whitepaper lesen Sie, wie Einzelhändler diese optimal handhaben.

Erfahren Sie, wie Kannibalisierung oder Halo-Effekte einer Kampagne erkannt und die identifizierten Kausalitäten für die Nachfrageprognostizierung verwendet werden.

Wesentliche Voraussetzung für die Steigerung der betrieblichen Effizienz ist es, Ressourcen sowie Bestand und Personal passgenau auf den Bedarf abzustimmen.

Bei RELEX sind wir in der angenehmen Position, beim Prognostizieren von Bedarfen im Einzelhandel das Maximum aus Machine-Learning herauszuholen.

Mittelgroße Einzelhändler müssen beim Supply Chain Planning mit Ressourcenmangel die gleiche Komplexität bewältigen wie Big Player – eine Herausforderung.

Produkte und Saisons klassifizieren, das passende Prognosemodell wählen und Saisons meistern.