AI-driven optimering av lager och efterfrågeplanering

Utmaning

En global industrikoncern hade ett mycket stort lager, där en betydande del bestod av slow-moving eller non-moving artiklar. Detta band kapital och försvårade effektiv planering av inköp, produktion och distribution.

Företaget använde redan ett koncernövergripande system för efterfrågeplanering, implementerat i hundratals bolag globalt. Samtidigt saknades avancerad analys för att bättre förutse efterfrågan och optimera lagernivåer på artikel- och SKU-nivå.

Lösning

eghed utvecklade AI-baserade prognosmodeller som lätt kan integreras i den befintliga planeringslösningen för att förbättra efterfrågeprognoser och lagerstyrning.

Lösningen omfattade bland annat:

• Prognoser för Average Daily Usage (ADU) baserade på historisk förbrukning
• Korttidsprognoser för operativ planering kopplad till ledtider och veckovis planeringscykel
• Långtidsprognoser upp till 12 månader för bättre kapacitets- och inköpsplanering
• Efterfrågeprofiler och säsongsanalys för att identifiera variationer i konsumtionsmönster mellan olika artiklar

Resultat och värde

• Minskad kapitalbindning – Bättre hantering av slow movers frigör bundet kapital i lagret.
• Mer träffsäkra prognoser – Förbättrad precision på SKU-nivå ger underlag för välgrundade beslut.
• Effektivare planering – Inköp, produktion och distribution kan synkroniseras bättre.
• Skalbar AI-lösning – Stärker befintliga planeringsprocesser och kan rullas ut globalt.