Predictive Analytics im Modehandel

Transkript

1 Predictive Analytics im Modehandel Ein intelligentes System zur Steuerung der Warenumlagerung David Jorch TDWI-Konferenz 24. Juni 2015

2 Leistungsspektrum: ganzheitliche IT-Beratung

3 Gründung 1994 mehr als 100 Mitarbeiter 2014 über 16 Millionen Euro Umsatz finanzielle und technologische Unabhängigkeit langjährige Kundenbeziehungen in allen Branchen Nähe zum Kunden

4 Agenda Vertikalisierung Warenumlagerung Umlagerungsmarktplatz

6 Gerry Weber & Vertikalisierung Quelle: Gerry Weber International AG - Geschäftsbericht 2013/14 Wertschöpfungskette integrieren und steuern eigene Stores & Flächen aktuell ca. 800, neue Stores pro Jahr Verschlankung und Flexibilisierung der Prozesse individuell abgestimmte Prozesse und IT-Systeme 6

7 Vertikalisierung & OTB maßgeschneidertes Open-to-Buy-System (OTB) Umsatz-/Wareneinsatzplanung und -controlling Bestandsoptimierung Umlagerungssteuerung Quelle: Gerry Weber International AG - Geschäftsbericht 2013/14 7

8 OTB Ziele Expansion Automatisierung Prognose- und Planungsqualität zukunftssicher informiert optimiertes Warenmanagement transparent schnell, steuernd & gestaltend Prozesskonsistenz Auswertbarkeit Erkennen und Nutzen von Handlungsoptionen 8

9 OTB Ziele Überbestände vermeiden Out-of-Stock- Situationen vermeiden bedarfsgerechte Warenverfügbarkeit weniger Kapitalbindung höhere Kundenzufriedenheit geringere Abschreibungen geringere Logistikkosten 9

11 operative Bestandsoptimierung durch Umlagerung von Artikeln Quelle: [GNU Free Documentation License, Version 1.2] 11

12 Ausgangssituation 12

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15 15

16 Paketübersicht direkte Paketfreigabe oder Detailansicht Paketnr. Quelle Angebotspreis Höchstgebot Nutzen 1 HoGW Passau 0,26 1,69 1,43 HoGW Berlin 2 HoGW Hamburg 0,51 1,35 0,84 HoGW Berlin 3 HoGW Hamburg 0,53 1,22 0,69 HoGW Düsseldorf 5 HoGW Düsseldorf 0,84 1,18 0,34 HoGW München 50 HoGW Passau 0,95 1,05 0,10 HoGW Köln Ziel * fiktive Angaben 17

17 vollständige Paketinformationen enthaltene Artikel & Mengen Paketwert & -größe Angaben zu Anbieter- und (potenziellen) Abnehmer-Stores Angebotspreis und Gebote Umsatz- und Bestandskennzahlen Angebotspaket ggf. abändern / selbst erstellen Artikel entfernen/hinzufügen Gebote einholen Stückzahlen festlegen (anderen) Abnehmer-Store auswählen 18

18 Nachfragepaket erstellen Angabe gesuchter Artikel & Stückzahlen Anbieter-Stores werden vom System vorgeschlagen vorgeschlagene Stores haben gesuchte Ware im Bestand vorgeschlagen werden Stores, denen diese Ware einen geringen Nutzen bringt 19

19 Umlagerung freigeben Versandzeitpunkt der Umlagerungsanweisung wählbar zusätzliche Anweisungen/Informationen an die Storemanager per Freitext -Adressen werden automatisch vorausgewählt 20

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21 One way to predict the future is to look at the past. Analyse des Abverkaufs und Bestands je Artikel und Store Bestandssituation STORE Sortimentsstruktur Abverkäufe 23

22 Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen. Erstellung von Umsatz- und Bestandsprognosen virtuelle Bestände Umsatzprognosen mehrstufige Prognoseverfahren trainierte STORE Data-Mining-Modelle Berücksichtigung vieler Arten von Kennzahlen und Events virtueller Bestand Bestandsprognosen Umsatzprognose Bestandsprognose Zeithorizont 24

23 25

24 The best way to predict the future is to create it. Artikel-Verrechnungspreise berechnen Nutzenbewertung eines Artikels für seinen Store STORE und für alle übrigen täglich ca Verrechnungspreise Verrechnungspreise 1,39 1,25 1,41 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 27

28 The best way to predict the future is to create it. Fuzzy-Regeln als Basis der Nutzenbewertung 1. Wenn der Store voll ist, müssen wir dringend umlagern. 2. Wenn der Store leer ist, dürfen wir nicht umlagern. 3. Wenn der Artikel sehr gut läuft, dürfen wir nicht umlagern. 4. Wenn der Artikel mittelmäßig läuft, können wir umlagern. 5. Wenn der Artikel sehr schlecht läuft, müssen wir dringend umlagern. 6. Kennzahlen Verrechnungspreise 31

29 Umlagerungspakete bilden intelligente Paketierungslogik Berücksichtigung mehrerer Einflussgrößen in den Dimensionen Einzelartikel Artikelverbund Wert und Menge Paketierungslogik passt sich dem Lebenszyklus von Artikeln an Artikelzusammenhänge Verrechnungspreise The best way to predict the future is to create it. Paketgrößen Paketwerte 32

30 The best way to predict the future is to create it. Angebot und Nachfrage koordinieren ( Auktionshalle ) Gebote Nutzenbewertung eines Pakets für seinen Store und für alle übrigen STORE ertragreiche Bestandteile Auswirkung auf Bestandssituation & Sortimentsstruktur Umlagerungsvorschläge Angebot 0,26 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 33

31 The best way to predict the future is to create it. Angebot und Nachfrage koordinieren ( Auktionshalle ) Gebote Nutzenbewertung eines Pakets für seinen Store und für alle übrigen STORE ertragreiche Bestandteile Auswirkung auf Bestandssituation & Sortimentsstruktur Umlagerungsvorschläge Nachfrage 1,69 Angebot 0,26 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 34

32 The best way to predict the future is to create it. Angebot und Nachfrage koordinieren ( Auktionshalle ) Gebote Umlagerungsvorschläge Nutzenbewertung eines Pakets für seinen Store und für alle übrigen STORE ertragreiche Bestandteile Auswirkung auf Bestandssituation & Sortimentsstruktur Nachfrage Angebot 1,32 0,26 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 35

33 The best way to predict the future is to create it. Angebot und Nachfrage koordinieren ( Auktionshalle ) Gebote Umlagerungsvorschläge Nutzenbewertung eines Pakets für seinen Store und für alle übrigen STORE ertragreiche Bestandteile Auswirkung auf Bestandssituation & Sortimentsstruktur Nachfrage Angebot 0,19 0,26 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 36

34 The best way to predict the future is to create it. Angebot und Nachfrage koordinieren ( Auktionshalle ) Gebote Nutzenbewertung eines Pakets für seinen Store und für alle übrigen STORE ertragreiche Bestandteile Auswirkung auf Bestandssituation & Sortimentsstruktur Höchstgebot 1,69 Umlagerungsvorschläge Nutzendifferenz 1,43 Angebot 0,26 * fiktive Verrechnungspreise im Beispiel 37

35 The best way to predict the future is to create it. aktuelle Umlagerungsvorschläge sind zu Tagesbeginn verfügbar Paketnr. Quelle Angebotspreis Höchstgebot Nutzen 1 HoGW Passau 0,26 1,69 1,43 HoGW Berlin 2 HoGW Hamburg 0,51 1,35 0,84 HoGW Berlin 3 HoGW Hamburg 0,53 1,22 0,69 HoGW Düsseldorf 5 HoGW Düsseldorf 0,84 1,18 0,34 HoGW München 50 HoGW Passau 0,95 1,05 0,10 HoGW Köln Ziel * fiktive Angaben 38

36 39

37 Neubewertung nach jeder Umlagerungsanweisung Analysen Prognosen Verrechnungspreise Angebot & Nachfrage 41

38 42

39 Umlagerungsvorschläge werden der veränderten Situation binnen Sekunden angepasst Paketnr. Quelle Angebotspreis Höchstgebot Nutzen 1 HoGW Passau 0,26 1,69 1,43 HoGW Berlin 2 HoGW Hamburg 0,51 1,35 0,84 HoGW Berlin 3 HoGW Hamburg 0,53 1,22 0,69 HoGW Düsseldorf 5 HoGW Düsseldorf 0,84 1,18 0,34 HoGW München 50 HoGW Passau 0,95 1,05 0,10 HoGW Köln Ziel 44

40 Umlagerungsvorschläge werden der veränderten Situation binnen Sekunden angepasst Paketnr. Quelle Angebotspreis Höchstgebot Nutzen 1 HoGW Passau 0,26 1,69 1,43 HoGW Berlin 2 HoGW Hamburg 0,51 1,16 0,65 HoGW Köln 3 HoGW Hamburg 0,53 1,22 0,69 HoGW Düsseldorf 5 HoGW Düsseldorf 0,84 1,18 0,34 HoGW München 50 HoGW Passau 0,98 1,05 0,07 HoGW Köln Ziel 45

41 Umlagerungsvorschläge werden der veränderten Situation binnen Sekunden angepasst Paketnr. Quelle Angebotspreis Höchstgebot Nutzen 1 HoGW Passau 0,26 1,69 1,43 HoGW Berlin 3 HoGW Hamburg 0,53 1,22 0,69 HoGW Düsseldorf 2 HoGW Hamburg 0,51 1,16 0,65 HoGW Köln 5 HoGW Düsseldorf 0,84 1,18 0,34 HoGW München 50 HoGW Passau 0,98 1,05 0,07 HoGW Köln Ziel 46

42 iterative Optimierung der Bestandssituation in den Stores schnelles und sanftes Reagieren des Umlagerungsmarktplatzes durch In-Memory-Speicher und Fuzzylogik kontinuierliche Nutzenskala statt diskreter Einstufung 47

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44 Packlisten im PDF-Format Anreicherung mit Artikelabbildungen -Versand der Umlagerungsanweisungen & Packlisten an die beteiligten Stores 50

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46 Store-Mitarbeiter verpacken Artikel und verschicken Pakete dabei nutzen sie die Packlisten 53

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48 Nachverfolgung von Umlagerungen virtuelle Bestände virtuelle und physische Bestände stets aktuell Prozesstransparenz STORE 56

49 Fazit auf Fuzzylogik basierendes Unschärfesystem wird der realen Entscheidungskomplexität gerecht Fuzzy-Regeln eignen sich im Sinne eines Business-IT-Alignment für die Abbildung von Fachanwender-Expertise interner Markt-Koordinationsmechanismus effizientes Mittel, um Über- und Unterbestände auszugleichen 57

50 Fazit zukunftssicherer, transparenter und gesteuerter Prozess für Warenumlagerungen reduzierte Anwendungsvielfalt artikelgenaue Bestandsanalyse und tagesgenaue Prognosen frühes, hocheffizientes Erkennen von Handlungsbedarfen effiziente, nutzenoptimierte Wahl von Umlagerungsoptionen verbesserte Qualität der Warenumlagerungen höherer Automatisierungsgrad Return on Investment (ROI) 18 Monate 58

51 weitere Informationen am Messestand der viadee 59

52 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit David Jorch viadee Unternehmensberatung GmbH Anton-Bruchausen-Straße Münster