Optimierung des internen Beschaffungsprozesses (Bestellkalkulationen und Bestellmengenbeschränkungen) mit dem Ziel, die Lagerbestände zu senken und die Handling-/Kapital-/Logistikkosten zu reduzieren, ohne die Verfügbarkeit zu gefährden. Um dies zu erreichen, wurde zusammen mit einem Python-Experten ein Bestellsimulationstool entwickelt, das durch Szenario-Berechnungen die optimale Kombination von Bestellmenge/Bestellzyklus/Logistikrouting für jeden Lieferanten ermittelt. Das Projekt hat gezeigt, dass die Kosten im zweistelligen Prozentbereich gesenkt werden konnten. Gleichzeitig mit dem oben genannten Projekt entwickelten wir ein Excel/SQL-basiertes Berichts- und Analysetool für Überbestände. Gleiches Unternehmen wie 2022.
Beratung in einem Projekt mit dem Ziel, eine Ursachenanalyse von Bestandsproblemen (Stock-Outs) durch Datenerfassung und Datenanalyse durchzuführen. Der Prozess umfasste (in Zusammenarbeit mit den IT- und BI-Abteilungen) die Verbesserung der Datenerfassung durch die Implementierung von Änderungen an der Beschaffungsmanagementsoftware und die Entwicklung eines datengesteuerten (SQL) Analysewerkzeugs, mit dem die Gründe für die Stock-outs ermittelt und in verschiedenen Dashboards dargestellt werden konnten. Stakeholder-Management zwischen IT, BI und operativer Einkauf. Bei dem Unternehmen handelt es sich um ein europaweit agierendes FMCG eCommerce-Unternehmen mit einem Distributionsnetzwerk mit über 10 Lagern und einem 10-stelligen Umsatz.
Beratung in Bereich Supply Chain Management und Softwareentwicklung (BI-Applikation für CRM, Sales und Supply Chain Management)
Gründung von Softwareentwicklungs- und Beratungsunternehmen GridPlanner e.K. ([link]
•Entwicklung der Beschaffungsmanagementsoftware „GridPlanner Bestandsmanagement“ für den Bereich Einzelhandel/eCommerce und ”GridPlanner BeschaffungsPlan” für den Bereich Großhandel/produzierende Unternehmen. Momentan wird die Einführung von „GridPlanner Bestandsmanagement“ in einer Multilager-Version vorbereitet.
Die Software ermöglicht eine Bestands- und Beschaffungsoptimierung durch statistische Prognosen (unter Verwendung von maschinellem Lernen), Bestandsstrategieeinstellungen, Datenpflege, Bestellvorschlagskalkulationen mit Fokus auf Preis/Laufzeit/Bestandsniveau, Datenanalyse mit KPI‘s und Ursachenanalyse von Out-of-Stock- und Overstock-Problemen.
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