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AI in Operations Excelence

Künstliche Intelligenz gezielt für Produktionsstrategien nutzen

KI verändert Produktion und Logistik – doch wie lässt sich das Potenzial konkret für Ihr Unternehmen nutzen? Gemeinsam entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen für effizientere, resiliente Prozesse.

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Case Study - AI-Driven Inventory Optimization.pptx (1).jpg

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Agile AI-Lösungen für Operations Excellence – Schnell, Präzise und mit messbarem Mehrwert

Unsere Methodik ermöglicht es , AI-basierte Lösungen frühzeitig zu bewerten und direkt in Ihrem Betrieb Mehrwert zu erzielen.

Ideengenerierung: Zusammenarbeit mit dem Kunden, um konkrete Problemstellungen zu definieren.

Lösungsprototypen entwickeln: Erste Python-basierte Modelle oder einfache AI-Anwendungen als Proof of Concept (POC).

Testen und Bewerten: Schnelles Feedback und Evaluierung des Mehrwerts der Lösung.

Skalierung und Integration: Optimierung und Integration der Lösung in den operativen Betrieb.

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Forschung & Entwicklung

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Beschaffung

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Disposition

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Forschung & Entwicklung

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So haben wir AI für effizientes Inventory Management in nur 4 Wochen implementiert

Wie wir mit einem agilen AI-Ansatz die Lagerkosten um 30 % gesenkt und die Materialverfügbarkeit verbessert haben

Ausgangslage:

Hohe Lagerbestände & gebundenes Kapital
Fehlende Transparenz über optimale Bestellmengen
Manuelle, nicht datengetriebene Entscheidungen

Ziel:

Reduzierung der Lagerkosten
Verbesserung der Materialverfügbarkeit
Automatisierte, datenbasierte Bestandsprognosen

Vorgehen (Agiler AI-Ansatz in 4 Wochen)

Woche 1: Datenanalyse & Identifikation von Optimierungspotenzialen
Woche 2: Entwicklung eines Machine-Learning-Modells für Prognosen
Woche 3: Testen & iteratives Verfeinern des Modells
Woche 4: Implementierung & Validierung der Ergebnisse

Ergebnisse:

30 % geringere Lagerkosten durch optimierte Bestellmengen
20 % weniger Engpässe dank präziser Prognosen
Automatisierte Bestandsplanung – weniger manuelle Arbeit, mehr Effizienz

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Deep Dive: AI im Workflow Management

Unsere Erkenntnisse aus der Atlassian Rovo Studie zeigen, dass KI-gestützte Workflows die Effizienz und Entscheidungsqualität erheblich steigern. Besonders in der Bestandsoptimierung konnten wir durch automatisierte Workflows und dynamische Entscheidungsunterstützung signifikante Verbesserungen erzielen.

Was wir gelernt haben:

AI kann manuelle, zeitaufwändige Prozesse automatisieren
Datenbasierte Entscheidungen optimieren den Workflow in Echtzeit
Predictive Analytics verbessert die Planung und reduziert Engpässe

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