Supply-Chain-Optimierung im Pharmahandel
Predictive Analytics reduziert Lagerhaltungskosten und steigert die Produktverfügbarkeit auf 98,5 %
description Über das Projekt
Ausgangslage
Ein führender Pharmahändler verwaltete ein Netzwerk von 340 Apotheken und 5 Zentrallagern. Fehlbestände und Übervorräte verursachten jährlich Verluste von über 3,5 Mio. Euro. Die bestehende Bestandsplanung basierte auf historischen Durchschnittswerten ohne Berücksichtigung saisonaler Schwankungen oder regionaler Besonderheiten.
Unser Ansatz
Wir implementierten ein datengetriebenes Supply-Chain-Optimierungssystem mit Predictive Analytics. Machine-Learning-Modelle prognostizieren den Bedarf auf Filial- und Produktebene unter Einbeziehung von Saison, Wetter, epidemiologischen Daten und lokalen Events. Automatisierte Bestellvorschläge optimieren Lagerkosten und Verfügbarkeit simultan.
Ergebnis
Die Lagerhaltungskosten sanken um 22 %, während die Produktverfügbarkeit von 91 % auf 98,5 % stieg. Fehlbestände reduzierten sich um 78 %.
auto_awesome Highlights
- 22 % geringere Lagerhaltungskosten
- 98,5 % Produktverfügbarkeit (vorher 91 %)
- 78 % weniger Fehlbestände
- 340 Filialen mit individueller Bedarfsprognose