Replenishment Optimization01
ReplenishmentOptimization Höhere Gewinne und optimale Warenverfügbarkeit für jede Filiale im Lebensmittelhandel
02 Replenishment Optimization
Die Herausforderungen
Ob ein Lebensmittelhandel gewinnbringend ist, hängt
maßgeblich von Skaleneffekten ab. Einerseits ist das
oberste Ziel für Lebensmittel- und Frischwarenhändler
die Steigerung des Umsatzes und des Ertrags, anderer-
seits sind auch ein profitables Wachstum und die
Ver besserungder Wettbewerbsfähigkeit von höchster
Relevanz.
In einem Markt mit geringen Margen, zunehmender Komplexität, harter Konkurrenz und steigenden Kundenerwartungen ist es überlebenswichtig, sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen. Das ist nur mit präzisen Prognosen des künftigen Bedarfs bis auf Artikel-, Tages- und Filialebene möglich. Durch die Optimierung von Dispositionsentscheidungen wird die richtige Balance zwischen Warenverfügbarkeit und Abschriften hergestellt.
03Replenishment Optimization
Wachsende Lücke zwischen Strategie und UmsetzungDispositionsentscheidungen entsprechen nicht der Geschäftsstrategie
SkalierungsproblemeZunehmende Anzahl von Formaten, Sortimenten und Kanälen
Diese Balance zu halten, wird jedoch durch folgende Faktoren erschwert:
Anzeichen für schlechte Warenwirtschaft im Lebensmittelhandel:
Geringe GewinnspannenDie Überschätzung des Bedarfs führt vor allem bei Waren mit kurzem Haltbarkeitsdatum zu höheren Abschriften
UmsatzverlustDie Unterschätzung des Bedarfs führt zu Umsatzver-lusten aufgrund gestiegener Out-of-Stock- Situationen
Schwankende NachfrageDie Komplexität der Supply Chain und der Mangel an präzisen Bedarfsprognosen ver-hindern die schnelle Reaktion auf die schwankende Nachfrage
Customer ExperienceMarkenwerte sollen bis auf Artikelebene und auch in Filialen mit lokalen Sortimen-ten umgesetzt werden
Geringe BetriebseffizienzFür häufiges manuelles Ein-greifen wird mehr geschultes Personal benötigt
KapitalbindungDie Überschätzung der Nach frage verursacht Lagerkosten durch zu hohe Sicherheitsbestände
04 Replenishment Optimization
Unsere Lösung zur Optimierung der Disposition
Blue Yonder Replenishment Optimization ist
eine Predictive Application zur automatisierten
Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis
zu 80 % reduziert, ohne Abschriften oder den
Lagerbestand zu erhöhen.
Die Lösung ermöglicht auf Basis präziser und granularer Bestell-prognosen eine wesentliche Optimierung der Warenverfügbarkeit und der Restbestände, während die Zahl der manuellen Eingriffe auf ein Minimum reduziert wird.
Replenishment Optimization basiert auf Machine-Learning- Algorithmen, ist hochgradig skalierbar und überträgt die Geschäfts-strategie eines Einzelhändlers automatisiert auf Tausende tägliche Dispositionsentscheidungen für alle Produkte und Filialen.
Vorteile
Präzise Prognosen
Strategische Ausrichtung an KPIs
Automatisierte Entscheidungen
Kontinuierliche und automatisierte Anpassungen
10-malhöhere Produkt-ver fügbarkeit
weniger Out-of-Stock-Situationen
80 %weniger manuelle Eingriffe
50-mal
Wie funktioniertReplenishment Optimization?
07
Interne Faktoren
Externe Faktoren
Preis
Lager -verfüg-barkeit
Wetter
Feiertage
Umsatz
Saison
Bis zu 300 komplexe und voneinander
abhängige Faktoren beeinflussen die
Kundennachfrage
Replenishment Optimization
Lieferung von Entscheidungen• Tägliche Lieferung von optimierten Dispositionsentscheidungen für
Tausende Produkte und Hunderte Filialen
• Kontinuierliche Selbstjustierung anhand regelmäßiger Daten-Updates
Systemintegration• Sofort einsatzbereite SaaS-Lösung
• Zentrales Sicherheits- und Wartungsmanagement
• Automatischer Rollout von Verbesserungen und neuen Funktionalitäten
• Einfache Integration in bestehende ERP-/SCM-Systeme
Erstellung der Bedarfsprognosen• Bedarfsprognosen für jede Filiale, jedes Produkt und jeden Tag
• Detaillierte Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichte
Ausrichtung an der Geschäftsstrategie• Berechnung der optimalen Bestellmengen für jede Filiale, jedes Produkt
und jeden Tag
• Beachtung der Margen- und Umsatzerwartungen
• Optimierung zur Einhaltung strategischer KPI-Ziele (z. B. Reduzierung von Leerkäufen oder Abschriften)
• Berücksichtigung bereits fest eingeplanter Lieferungen sowie der Konfektionierung und von Mindestbestellmengen
Replenishment Optimization08
Was macht den Blue Yonder Ansatz einzigartig?
Manueller Ansatz
Nachteile• Manuelles Eingreifen
• Überkorrekturen
Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von
Blue Yonder Replenishment Optimization
gegenüber anderen Lösungen besteht in der
Detailtiefe der Bestellvorschläge.
PreisentscheidungMessung derAuswirkungen
WöchentlicherZyklus
Finanzplanung
4 3
Bedarfs prognoseNeuerVersuch 5 2
1
09
Herkömmliche Ansätze sagen den wöchentlichen Bedarf voraus. Unsere Lösung liefert dagegen tägliche Bestellvorschläge auf Artikel- und Filialebene, was insbesondere für Frischesortimente und Lebensmittel mit kurzer Haltbarkeit von großer Bedeutung ist. Bestellprognosen werden täglich und bis zu 14 Tage im Voraus erstellt. Das erleichtert den Händlern die Planung. Sie gewinnen Zeit, um die richtige Warenmenge verfügbar zu haben und die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.
Replenishment Optimization
Auswahl der strategischen KPIs
AutomatisierteEntscheidungen
Ergebnis-kontrolle
TäglicherZyklus
Selbstanpassungdes Systems
Bedarfs-prognosen
1
25
4 3
Automatisierter Ansatzvon Blue Yonder
Vorteile• Automatisierung
• Selbstanpassung des Systems
10 Replenishment Optimization
Success Story
Kaufland: Warendisposition im Frischesortiment
HerausforderungDie schwankende Nachfrage bei Frischwaren mit kurzer Haltbarkeit führte zur Vorhaltung hoher Sicherheits bestände und dadurch zu erheblichen Ab schriften.
Ergebnisse• Minimierter Arbeitsaufwand in den Filialen durch
Zentrali sierung und Automatisierung der Disposition
• Hohe Produktverfügbarkeit für den Kunden bei gleichzeitiger Reduzierung der Abschriften
LösungReplenishment Optimization ermöglicht zentral gesteuerte und hoch automatisierte Bestellprozesse für alle Filialen. Zudem kann die Pro-duk tion in die Prozesskette integriert und noch enger mit der Absatz-planung verzahnt werden. Die täglichen, automatisierten Ent schei-dungen entsprechen der Unternehmensstrategie.
„Für uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die
richtige Menge an Waren für den Kunden verfügbar
zu haben. Dabei spielt die auto matisierte Disposition
auf Basis genauer Absatz prognosen die zentrale
Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse
deutlich optimieren.”
Ralph DauschGeschäftsleitungsmitglied, Kaufland Fleischwaren International
Replenishment Optimization12
Wir liefern Mehrwert
13Replenishment Optimization
Hohe Branchenkompetenz• Umfassende Branchenkenntnis• Verständnis und Management von Nachfragefaktoren
Ausrichtung an den strategischen KPIs• Ausgleich gegensätzlicher KPIs, z. B. Umsatz/Margen oder Verfügbarkeit/
Lagerbestand
• Übersetzung von KPI-Zielen in tägliche, automatisierte Bestellent scheidungen, z. B. Reduzierung von Out-of-Stock-Raten oder von Abschriften
Prozessvorteile• Nutzung sowohl interner Daten (historische und aktuelle) als auch
externer Daten
• Best-in-Class-Bedarfsprognosen auf Artikel- und Tagesebene bis zu 14 Tage im Voraus
• Machine-Learning-Algorithmen, die automatisch neue Muster erkennen und in den Bestellempfehlungen berücksichtigen
Nahtlose Integration• Integration in bestehende ERP- oder SCM-Systeme über eine
standardisierte API
• Integration, Speicherung und Verarbeitung in einem Service
Schneller ROI• Höhere Produktivität und weniger Kosten durch automatisierte
Betriebsprozesse• Realisierung der Vorteile innerhalb von 3 bis 6 Monaten• Geringer Aufwand nach erstmaliger Einrichtung der Lösung mit
skalierbarem und effizientem Rollout
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15Replenishment Optimization
Blue Yonder ist der führende Anbieter von
cloudbasierten Predictive Applications für den
Handel. Wir liefern Handelsunternehmen täglich
Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern,
ihre Margen zu erhöhen und schnell auf die
Herausforderungen des dynamischen Marktes
reagieren zu können.
Unsere Lösungen zur Preisgestaltung und Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen, die von unseren hoch qualifizierten Data Scientists speziell für den Handel entwickelt wurden.
2008 vom ehemaligen CERN-Forscher Prof. Dr. Michael Feindt in Karlsruhe gegründet, ist Blue Yonder heute in Europa und den USA tätig, unterstützt von der Private-Equity-Gesellschaft Warburg Pincus und der Otto Group als Investoren.
Seit 2014 vermitteln wir Handelsunternehmen in unserer Data Science Academy relevantes Data-Science-Wissen.
Blue Yonder wurde bereits vielfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Experton Big Data Leader Award 2016, dem Technology Innovator Award 2015, dem BT Retail Week Technology Award, dem Deutschen Innovationspreis sowie dem FOCUS Digital Star Award.
Über Blue Yonder
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