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Analytik und Optimierung für verpackte Konsumgüter

Analytik und Optimierung für verpackte Konsumgüter

Schnellere analytische Erkenntnisse aus dem IoT und Big Data.

Lösungsdetails

Das ideale Produkt, am richtigen Ort, zum passenden Zeitpunkt.

Das Produkt, das ein Verbraucher aus einem Verkaufsregal oder im Online-Shop auswählt, ist das Ergebnis vieler intelligenter Entscheidungen des Herstellers. Um sich auf den heutigen auf Verbraucher und Nachfrage orientierten, sich ständig verändernden Märkten zu behaupten, gilt es, die enorme Komplexität zu bewältigen, die mit der Produktion von immer mehr Produkten, Marken, Verpackungen und Größen verbunden ist.

Indem Sie die Leistungsfähigkeit von Advanced Analytics und Optimierung in die Hände Ihrer Geschäftsanwender legen, helfen Ihnen die FICO-Lösungen zum Entscheidungsmanagement, die Komplexität zu bewältigen und gleichzeitig die Kosten zu kontrollieren sowie die Qualität zu wahren. Als wesentliche Elemente von Industrie 4 sind prädiktive und präskriptive Analytik die für Ihre Umsatz-, Margen- und Marktanteilsziele wichtigsten SKU. Diese zeigen Möglichkeiten zur Wertsteigerung über den gesamten Zyklus von der Planung bis zur Auftragsabwicklung auf.

Anwendungsfälle

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Projektierung, Prognose und Zeitplanung

Steigerung der bedarfsorientierten Agilität bei gleichzeitiger Reduzierung der Produktionskosten und der Auftragserfüllungszyklen

Als CPG-Innovator passen Sie Ihre SKU-Portfolios häufiger an, basierend auf Marktfeedback und Strategien zur Bewältigung unerfüllter Verbraucherbedürfnisse, Sortimentslücken und Wachstumsmöglichkeiten. Zu den grundlegenden Technologien gehören Predictive Analytics, um sich ändernde Nachfragemuster zu verstehen und genauere Prognosen zu erstellen, intelligente Automatisierung, um Stammdaten unternehmensweit synchron zu halten, sowie Optimierung und Simulation, um die vorteilhaftesten Produktionspläne unter verschiedenen Bedarfsszenarien und Geschäftszwängen zu identifizieren.

  • Streaming-Datenanalyseplattform
  • Managementsystem für Geschäftsregeln
  • Predictive Analytics
  • Machine Learning und erklärbare KI
  • Optimierung der Produktionsplanung
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Preisanreize

Optimierung von Preisen und Ermäßigungen bei Veränderungen im Verbraucherverhalten und bei Vertriebsbeziehungen

Die Verbrauchersensibilität gegenüber Preisen und anderen Werten, wie z. B. Zweckmäßigkeit, variiert je nach Kanal, Handelsformat und Lieferoptionen. Durch die Optimierung werden alle diese Faktoren berücksichtigt. Dabei werden Ihre Unternehmensziele und -bedingungen sowie die Ihrer kooperativen Marketingpartner berücksichtigt, um die besten Preis- und Werbestrategien zu ermitteln.

  • Prognosemodelle (Wahrscheinlichkeit, Ereigniszeit, Uplift)
  • Preisoptimierung
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Optimierung von Logistik und Lieferkette

Lagerbestände, Kapazitäten und Angebote dort bereitstellen, wo es die aktuelle Nachfrage verlangt

Die Optimierung empfiehlt die besten Bestände für eine beliebige Anzahl von Bedarfsszenarien. Setzen Sie die Lösung zusammen mit Simulation zur Entwicklung taktischer Beschaffungsstrategien ein, um Nachfragespitzen oder Unterbrechungen der Lieferkette bewältigen zu können. Analyse von digitalen Zweigespannen im Lieferkettenprozess, um vorteilhaftere Produktdurchflusswege zu simulieren Die Optimierung kann auch Entscheidungsklärung für andere Komplexitäten des Lieferkettenmanagements bringen, darunter Logistikaspekte wie zeitliche Planung von Laderampen am Lager, Gestaltung von Transportnetzen und Standort von Produktionsanlagen.

  • Bestandsprognose, Bestückung und bedarfsgerechte Größenbestimmung
  • Kosten- und Lieferantenmixanalysen
  • Lieferanten-Vertragsmanagement und Leistungsanalyse
  • Optimierung der Produktdurchflusswege
  • Liefernetzwerk-Optimierung
  • Schnelle Gestaltung/Nutzung von analytisch gesteuerten digitalen Anwendungen
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Produktionsmanagement

Reduzierung der Umrüstzeiten für Produkt- und Verpackungsvarianten

Durch die Ausschöpfung aller Daten, die von IoT-Sensoren, Maschinen, Robotern und Arbeitsteams erfasst werden, erhält man einen besseren Überblick darüber, was in Produktionslinien passiert und wie man Prozesse beschleunigen kann. Optimierung und Simulation können zur Analyse digitaler Zweigespanne eingesetzt werden, um Verbesserungsmöglichkeiten in vielen Bereichen aufzudecken. Dazu gehören Produktionsplanung und Prozessabläufe, Getränke und Getränkemischungen, Personaleinsatzplanung und Standortstrategien für Produktionsanlagen.

  • Managementsystem für Geschäftsregeln
  • Streaming-Datenanalyseplattform
  • Machine Learning und erklärbare KI
  • Prädiktive Instandhaltung
  • Optimierung der Produktionsplanung
  • Schnelle Gestaltung/Nutzung von analytisch gesteuerten digitalen Anwendungen
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Anlagendiagnose

Reduzierung der Ausfallzeiten durch prädiktive Anlagenwartung.

Entscheidungsregeln ergänzen Diagnosesysteme um weitere Informationen und verkürzen die Zeit bis zur Erkennung von Ursachen für Produktionsprobleme. Predictive Analytics identifiziert Maschinen, die Auffälligkeiten in Bezug auf erwartete Produktionsbereiche, Geschwindigkeit oder Energieverbrauch zeigen, und löst Wartungseingriffe aus, bevor Ausfälle auftreten. Machine Learning kann eine Vielzahl von Produktionsdaten analysieren, um Erkenntnisse, wie etwa den Zusammenhang zwischen Feuchtigkeit und maschinellem Energieverbrauch zu gewinnen, die auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen.

  • Streaming-Datenanalyseplattform
  • Managementsystem für Geschäftsregeln
  • Machine Learning und erklärbare KI
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Vertrieb

Verlagern Sie Produkte auf unterschiedliche Weise schneller und einfacher an mehr Standorte.

Die Optimierung kann die beste Auswahl aus mehreren Millionen Leitweglösungen in Sekundenschnelle ermitteln. Ein Unternehmen nutzte dies, um die Planungszeit von 80 auf 2 Minuten zu reduzieren, bei gleichzeitiger Erhöhung der Anzahl der Vertriebsstandorte von 7 auf 20. Ein weiteres Unternehmen setzt diese Technologie ein, um täglich Hunderte Millionen von Lagerbestandsentscheidungen auf SKU-Ebene zu treffen. Und durch die Optimierung, zusammen mit regelbasierter Automatisierung und Simulation von „Was-wäre-wenn“-Szenarien, werden bessere Entscheidungen über alle zusammenhängenden Komplexitäten der Produkterfüllung getroffen: Verpackungsoptionen, Behältertypen, zeitliche Planung von Laderampen, Ladungsaufbau, Transporteur- und LKW-Ladungszuordnung, Routenzuweisung und mehr.

  • Managementsystem für Geschäftsregeln
  • Streaming-Datenanalyseplattform
  • Machine Learning und erklärbare KI
  • Optimierung der Planung von Lasten, Fahrten und Routen
  • Schnelle Gestaltung/Nutzung von analytisch gesteuerten digitalen Anwendungen