Ein ML-basiertes Bedarfsprognosesystem, das tabellenbasierte Bestandsplanung durch datengestützte Nachbestellempfehlungen ersetzt.
Repräsentatives Projekt — anonymisiert und illustrativ. Es beschreibt die Art von Problem, die wir lösen, und die Plattform, die wir bauen — keine vertraulichen Leistungsdaten von Kunden.
Ein schnell wachsendes E-Commerce-Unternehmen mit über 12.000 Artikeln verlor Umsatz durch Lagerengpässe und Überbestände. Die Lagerplanung basierte auf manuellen Tabellen ohne Berücksichtigung von Saisonalität, Aktionen oder Lieferzeiten.
Wir bauten ein KI-gestütztes Prognosesystem, das die manuelle Lagerplanung ersetzt. Die Lösung umfasst ein Zeitreihenmodell, trainiert mit 3 Jahren historischer Daten, automatische Nachbestellempfehlungen und ein Management-Dashboard für Prognosegenauigkeit und Bestandsgesundheit.
Zeitreihenprognosen, die Saisonalität, Aktionen und Lieferzeiten berücksichtigen
Automatische Nachbestellempfehlungen ersetzen manuelle Tabellenplanung
Prognosegenauigkeit und Bestandsgesundheit auf einem Management-Dashboard sichtbar
Weniger Lieferengpässe und weniger Überbestände, weil Planungen auf verlässlichen Signalen basieren
Konzeption und Bau einer KI-gestützten Schadensbearbeitungsplattform, die einen jahrelangen manuellen Workflow durch digitale Erfassung, automatisierte Datenextraktion und regelbasierte Zuordnung ersetzt.
Produktstrategie, Architektur und Umsetzung einer mandantenfähigen Property-Management-SaaS — von der Vision des Gründerteams bis zur produktionsreifen Plattform mit sicheren Mietzahlungen.
