Bestandsmanagement


 

Lager spielen innerhalb von Lieferketten eine zentrale Rolle und bilden oft ein Netz an eng interagierenden Austauschpunkten. Dabei können Lagerbestände zeitlich begrenzt haltbar sein oder selbst Teil eines übergeordneten Kreislaufs sein. Um den kostengünstigsten Lagerbestand über das gesamte Netzwerk zu finden, müssen Millionen von Nachfragen räumlich aufgelöst vorhergesagt werden. Dabei müssen unzählige zusätzliche Bedingungen erfüllt werden. Eine Kombination aus klassischen Optimierungsmethoden und künstlicher Intelligenz identifiziert die beste Möglichkeit.

Anwendungsfälle im Überblick


Fallstudie Supply Chain – Ersatzteilbevorratung in der Luftfahrt

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Highlight FLEETS

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Fallstudie Supply Chain – Ersatzteilbevorratung für Lebensmittelproduktion

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Highlight Bestandsoptimierung mit Spare

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Fallstudie Supply Chain Pharmazeutischer Großhandel

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Fallstudie Supply Chain: Initial Provisioning Optimizer

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