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Der Kunde hat beschlossen, seine vertraulichen Daten zu schützen

Smartes Lagerverwaltungssystem

Kundeninformationen

Die europäische Niederlassung eines südkoreanischen Automobilherstellers.

ORT:Südkorea
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Projektübersicht

Der Kunde beauftragte Andersen, seine physischen Lagerprozesse zu optimieren. Dafür sollte unser Team intelligente und funktionsreiche Lagerverwaltungs-Software entwickeln.

TEAMGRÖSSE:11 Spezialisten
Dauer:8 Monate
Technologien:
Python
LangChain
Llama 3
Qwen 2.5 Coder
Milvus
CrewAI Agents
KI-Modelle und Frameworks: Llama 3, Qwen 2.5 Coder
KI-Tools und Frameworks: LangChain, CrewAI Agents, Langfus
Sonstiges: Python, scikit-learn, Milvus
Architektur des Lagerverwaltungssystems
Architektur des Lagerverwaltungssystems

Herausforderungen

Der Kunde hatte große Schwierigkeiten, Angebot und Nachfrage aufeinander abzustimmen, besonders bei der Prognose von Teilebeständen im Data Warehouse. Als Anbieter von Lagerverwaltungssystemen sollte Andersen dem Unternehmen helfen, folgende Probleme zu lösen:

  • Ungenaue Bedarfsprognosen;
  • Verspätete Erkennung von Bestandsengpässen oder Überbeständen;
  • Unzureichende Kommunikation zwischen Planungs- und Lagerteams.

Lösung

Die Lagerverwaltungssystem-Software greift auf Daten aus der bestehenden Datenbank zu, um Analysen und Prognosen zu erstellen. Dabei kommen KI-Modelle wie LSTM und SARIMA zum Einsatz, um Zeitreihenprognosen für jeden einzelnen Artikel zu berechnen. Deuten die Vorhersagen auf kritische Situationen wie Bestandsmangel oder Überbestände hin, wird das Lagerpersonal automatisch über ein Alarmsystem benachrichtigt.

Zu den zentralen Funktionen und Komponenten gehören:

  • Zuverlässige und aktuelle Prognosen von Angebot und Nachfrage für jeden Artikel;
  • Eine separate Prognosedatenbank für kontinuierliche Auswertungen und Analysen;
  • Echtzeitbenachrichtigungen bei kritischen Bestandsänderungen und Anomalien;
  • Nutzung vorhandener SQL-Abfragen zur Beantwortung von Nutzeranfragen;
  • Ein intelligenter Chatbot, der Mitarbeiterfragen zu aktuellen und prognostizierten Lagerdaten beantwortet;
  • Automatische Generierung neuer SQL-Abfragen, wenn keine passende vorhanden ist;
  • Individuell anpassbare Dashboards für verschiedene Anforderungen und Datenansichten;
  • Monitoring und Nachvollziehbarkeit über eine integrierte Langfuse-Komponente.

Projektergebnisse

Die Experten von Andersen haben das Projekt erfolgreich umgesetzt. Dank KI-Lagerverwaltung genießt der Kunde volle Transparenz und Nachvollziehbarkeit, kann proaktiv agieren und ist für alle Eventualitäten optimal vorbereitet. Alle Entscheidungen sind nun fundiert.

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Weitere Schritte

Nachdem wir Ihre Anforderungen analysiert haben, meldet ein Experte bei Ihnen;

Bei Bedarf unterzeichnen wir ein NDA, um den höchsten Datenschutz sicherzustellen;

Wir legen ein umfassendes Projektangebot mit Kostenschätzungen, Fristen, CVs usw. vor.

Kunden, die uns vertrauen:

T-SystemsSiemensVerivox GmbH

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