Der bewusste Umgang mit Ressourcen ist ein wichtiges Ziel, das viele Unternehmen aus Gründen der Nachhaltigkeit, aber auch zur Reduktion der eigenen Kosten verfolgen. Eine Lösung hierfür ist ein optimiertes Bedarfsmanagement. Unterstützung können hierbei Software-Lösungen bieten. Beispielsweise „Slim4“ von Slimstock, die mittels KI, Algorithmen und faktenbasierter Berechnungen Analysen und Prognosen zu Bestände und Bestellungen erstellen können. Umgesetzt wird dies mithilfe verschiedener statistischer Methoden unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie unter Berücksichtigung von Saison, Trends und individuell festlegbaren Gegebenheiten. Auch Parameter wie lokale Besonderheiten und Lieferantenkenntnisse können in die Prognosen miteinfließen.

CO2-Reduktion innerhalb der Lieferkette

Neben der Vermeidung von Abfall ist auch die Reduktion des CO2-Ausstoßes innerhalb der Lieferkette ein angestrebtes Ziel. Genaue Prognosen können dabei helfen die Effizienz zu steigern sowie Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Beispielsweise durch die Einsparung unnötiger Fahrten und emissionslastiger Ressourcen. Zielgenaue Prognosen können nicht nur dabei helfen, diesbezüglich Trends, Saisonalität und Volatilität zu erkennen. Gerade im alltäglichen Umfeld können Verantwortliche sowohl durch individuelle Anpassungsmöglichkeiten und automatisierte Abläufe als auch den flexiblen Zugriff entlastet werden.

Bestandsoptimierung als branchenübergreifendes Ziel

Die Software-Lösung „Slim4“ kann ein Unternehmen in den folgenden Faktoren unterstützen, um so die CO2-Emissionen in der gesamten Lieferkette zu reduzieren.

• Zuverlässige Prognosen, um Produktbestellungen optimieren zu können
• Anpassung auf individuellen Bedürfnisse und Gegebenheiten des Unternehmens
• Ermittlung der Bestandskosten
• Miteinbezug von Flexibilität, Vorlaufzeiten, die Notwendigkeit von Sicherheitsbeständen und Transportkosten

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