Kaufland automatisiert Warendisposition

Hochgradige Automatisierung der Disposition

Signifikante Verbesserung der Produktverfgbarkeit

Kunde

Land Deutschland

Branche Lebensmittelhandel

Lsung Demand Forecast & Replenishment

Fr uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die richtige Menge an Frischfleisch fr den Kunden verfgbar zu haben. Dabei spielt die automatisierte Dis position auf Basis genauer Absatzprognosen die zentrale Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse deutlich optimieren.

Ralph DauschGeschftsleitungsmitglied, Kaufland Fleischwaren International

Case Study

ber Blue Yonder

Blue Yonder ermglicht es Handelsunternehmen, ihre Kernprozesse grundlegend umzugestalten. Mit der Automatisierung komplexer Entscheidungen auf Basis von knstlicher Intelligenz (KI) lassen sich der Gewinn und der Kundennutzen deutlich steigern. Durch die Integration von KI in die Supply Chain und MerchandisingProzesse knnen Hndler wesentlich schneller auf die Herausforderungen des dynamischen Marktes reagieren und dadurch sowohl ihren Umsatz als auch ihre Margen erhhen.

Die Herausforderung

Das Handelsunternehmen Kaufland bietet seinen Kunden eine riesige Sortimentsauswahl von bis zu 60.000 Artikeln. Es ist europaweit mit rund 1.200 Filialen vertreten und betreibt sieben Logistikstandorte sowie vier Fleischbetriebe. Im Mittelpunkt der SBWarenhuser stehen die FrischeAbteilungen fr Obst und Gemse, Molkereiprodukte sowie Fleisch, Wurst, Kse und Fisch teilweise auch in Bedienung. Ergnzt wird das Angebot durch Haushalts waren, Elektroartikel, Textilien, Schreibwaren, Spielwaren, Saison artikel sowie wchentliche Aktionsware.

Um die Warendisposition im Bereich SBFrischfleisch mglichst vollstndig zu automatisieren, suchte Kaufland nach einer neuen Lsung. Mit den bisherigen Systemen war der bestehende Prozess an seine Grenzen gestoen.

Die Lsung

Kaufland erreicht durch die przisen Prognosen von Blue Yonder fr die zentrale Disposition einen sehr hohen Automatisierungsgrad bei den tglichen Bestellungen. Zudem konnte die Produktion tief in die Prozesskette integriert und dadurch noch enger mit der Absatzplanung verzahnt werden. Neben unternehmensinternen Daten werden bei den Bestellentscheidungen wichtige Einflussfaktoren wie Sonderaktionen, Feiertage oder Wetter einbezogen.

Robustheit der Algorithmen, berlegene MachineLearningVerfahren und die Mglichkeit zu hochgradig automatisierten Entscheidungen berzeugten Kaufland, die Blue Yonder Lsung fr alle deutschen Filialen zu nutzen.

Die Ergebnisse

Durch die Zentralisierung und hohe Automatisierung der Disposition konnte der Arbeitsaufwand in den einzelnen Filialen erheblich reduziert werden. Gleichzeitig wurde die Produktverfgbarkeit verbessert, was zu optimierten Bestnden und dadurch zu mehr Frische und geringeren Abschriften fhrt.

info@blue-yonder.com blue-yonder.com

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Case Study