KI-Lösungen zur Optimierung der Industrie
Probleme in der Fertigung, die wir lösen
- Linienstillstände, weil ein einzelnes Bauteil fehlt.
- Zu viel Working Capital in langsam drehenden Beständen.
- Verlorene Stunden beim Auflösen mehrstufiger BOMs in Excel.
- Unzuverlässige Lieferzeiten, Ausbeuten und Preisstaffeln.
- Getrennte Werkzeuge für Bestand, Produktion und Pricing.
So gehen wir vor
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Supply Chain Scientists (SCS)
Jede Initiative erhält ihren Experten oder ein kleines Expertenteam, das den Kunden vom Kickoff über den Go-live bis in die Phase der kontinuierlichen Verbesserung begleitet.
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Probabilistische Prognosen
Unsere SCS erzeugen vollständige Nachfrage- und Lead-Time-Verteilungen statt Einzahl-Schätzungen und manueller Sicherheitsbestandslisten.
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Risikobewertung
Millionen künftiger Szenarien werden simuliert; jede Entscheidung wird in Euro bewertet, um Stockout-Risiko gegen Lagerkosten abzuwägen.
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Differenzierbares Programmieren
Unsere SCS verarbeiten jede Nacht Millionen SKUs, BOM-Ebenen, MOQ und Preisstaffeln in wenigen Minuten, damit morgens die bestmöglichen Entscheidungen vorliegen.
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KI-Automatisierung
Optimierte Einkaufs- und Produktionspläne fließen direkt in ERP und MRP; Planer gewinnen mehrere Tage pro Woche zurück.
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Cloud-native Setup
Die Zusammenarbeit mit Lokad erfordert weder neue Hardware noch einen ERP-Umbau. Die Entscheidungen unserer Supply Chain Scientists werden täglich in Ihre bestehenden Systeme eingespeist.
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Schnelle Einführung
Vollständiger Go-live in durchschnittlich unter 6 Monaten.
Multi-Echelon-Fertigung bei Bridgestone
Bridgestone betreibt 8 Werke und 20 Lager in Europa und bewegt monatlich 40.000 bis 60.000 verschiedene SKUs.
Lokad ersetzte Dutzende länderspezifische Tabellen durch einen einzigen Multi-Echelon-Solver, der tägliche Bestandsziele und Nachschub für jede SKU erzeugt.
Häufige Fragen beantwortet
Wann sehen wir erste Ergebnisse?
Kann Lokad mehrstufige BOMs und MOQ handhaben?
Müssen wir ERP oder APS ersetzen?
Behalten Planer die Kontrolle?
Wie wird die Lösung bepreist?
Die technischen Details
Probabilistische statt punktueller Prognosen
BOM- und BOR-bewusste Optimierung
Los- und Bündelrestriktionen
Lieferanten-Preisstaffeln
Differenzierbares Programmieren für Supply Chain
Cloud-Compute und sicheres SaaS