Automatisierte Vorbeugung von Sendungsverzögerungen
Von der manuellen zur automatisierten Erkennung von verzögerten Lieferungen und E-Mail-Weiterleitung.
Retail Success Story
Steigerung der durchschnittlichen Füllrate von Paketen
Umweltbilanz sowie Kostenersparnis für Füllmaterial
auf gesteigerte Kundenzufriedenheit
Wir alle kennen diese Situation: Kunden erhalten ein Paket, welches kaum gefüllt ist und stattdessen viel Leerraum hat, und denken sich oft: "Warum wurde ein so großes Paket für den Versand meiner Bestellung verwendet?“ Auch aus der Sicht des Unternehmens ist diese Situation alles andere als wünschenswert. Eine solche Verpackung führt zu unnötigem Abfall und Kosten (z. B. für Füllmaterial) sowie zu potenziellen Umsatzeinbußen durch frustrierte Kunden.
Unser Kunde – ein führendes Unternehmen im Versand von Kosmetikprodukten – erhielt mehrere Kundenbeschwerden über unzureichend gefüllte Pakete mit erheblichem Leerraum. Der Kunde war daher auf der Suche nach einer Lösung zur Optimierung der Paketgrößen, um die durchschnittliche Füllrate zu verbessern.
Kundenziele:
Kunde: ein führendes Unternehmen im Versand von Kosmetikprodukten
Unter Verwendung historischer Auftragsdaten und unter Berücksichtigung des kundenspezifischen Verpackungsverfahrens setzten wir unsere eigens gebaute KI-Plattform ein, um die Paketabmessungen derart zu optimieren, dass der durchschnittliche Leerraum pro Paket minimiert wurde. Wir stellten unserem Kunden ein skalierbares und effizientes Analysewerkzeug zur Verfügung, das die optimalen Paketgrößen und die hierdurch verbesserten Füllraten je Pakettyp ermittelt.
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Diese Success Story hat unser Kollege Dr. Michael Simora (Lead Data Governance / Data Science Consultant) in einem Vortrag vorgestellt. Sehen Sie sich gerne die Aufzeichnung an, um noch mehr Details und interessante Einblicke zu erhalten.
Wir werden uns so schnell wie möglich bei Ihnen melden.
Adastra kann Ihnen die Hilfe anbieten, die Sie benötigen. Beginnend mit initialen Workshops werden wir Ihre aktuelle Situation analysieren und den besten Optimierungsansatz vorschlagen, der Ihr Problem lösen kann. Unter Verwendung skalierbarer Techniken des maschinellen Lernens, kombiniert mit dem effizientesten Optimierungsalgorithmus, werden wir Ihnen in einem Zeitraum von drei bis vier Monaten eine kostengünstige Lösung anbieten. Nachdem wir die optimalen Paketgrößen für Ihre Logistik ermittelt haben, können wir Sie auch bei den nächsten Schritten unterstützen, wie z. B. bei der optimalen Beladung Ihrer Container oder Lastwagen, sowie deren optimalen Routenerstellung.
Wir werden uns so schnell wie möglich bei Ihnen melden.