Kaufland automatisiert Warendisposition

Hochgradige Automatisierung der Disposition

Signifikante Verbesserung der Produktverfgbarkeit

Kunde

Land Deutschland

Branche Lebensmittelhandel

Lsung Replenishment Optimization

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

Success Story

ber Blue Yonder

Blue Yonder ist der fhrende Anbieter von cloudbasierten Predictive Applications fr den Handel. Wir liefern Handelsunter- nehmen tglich Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern, ihre Margen zu erhhen und schnell auf die Herausforderungen des dynamischen Marktes reagieren zu knnen. Unsere Lsungen zur Preisgestaltung und Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen, die von unseren hoch qualifi- zierten Data Scientists speziell fr den Handel entwickelt wurden.

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 SB-Warenhuser stehen die Frische-Abteilungen fr Obst und Gemse, Molkereiprodukte sowie Fleisch, Wurst, Kse und Fisch teil-weise auch in Bedienung. Ergnzt wird das Angebot durch Haushalts- waren, Elektroartikel, Textilien, Schreibwaren, Spielwaren, Saison- artikel sowie wchentliche Aktions-ware.

Um die Warendisposition im Bereich SB-Frischfleisch mglichst vollstndig zu automatisieren, suchte Kaufland nach einer neuen Lsung. Mit den bisherigen Systemen war der be-stehende 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 tgli-chen Bestellungen. Zudem konnte die Produktion tief in die Prozesskette integriert und dadurch noch enger mit der Absatzplanung verzahnt werden. Neben unternehmensinter-nen Daten werden bei den Bestellent-scheidungen wichtige Einflussfaktoren wie Sonderaktionen, Feiertage oder Wetter einbezogen.

Robustheit der Algorithmen, ber-legene Machine-Learning-Verfahren 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 gerin-geren Abschriften fhrt.

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