Project Description
Heute Bestellt, Morgen Schon im Haus
Heute bestellt, morgen schon im Haus. Wir leben in einer Zeit, in der dies der Standard ist. Für den logistischen Dienstleister CB schafft diese Norm neue Herausforderungen. Man suchte eine Antwort auf die täglich wiederkehrende Frage: “Bei welchen Kunden erwarten wir wieviel Volumen wir liefern können?” Conclusion Intelligence hat diese Herausforderung akzeptiert und benutzte dabei artificial intelligence (AI). Mit Hilfe der selbstlernenden Algorithmen entwickelten wir ein Modell das Aufträge pro Lieferadresse vorhersagt, die Präzision der Planung um 80% erhöht und die Kosten um 10% reduziert. Unser Team hat CB in folgenden Bereichen unterstützt:
Requirement engineering
Design & branding
Entwicklung
Security
Cloud deployment
Thema
Intelligent Operations
Sektor
Logistik
Kunde
Centraal Boekhuis
Das Konzept
Man suchte eine Antwort auf die täglich wiederkehrende Frage: “Bei welchen Kunden erwarten wir wieviel Volumen wir liefern können?” Conclusion Intelligence hat diese Herausforderung akzeptiert und benutzte dabei artificial intelligence (AI). Indem selbstlernende Algorithmen benutzt werden hat Conclusion Intelligence ein Modell entwickelt mit dem wir auf Basis von historischen Auftragsdaten die Antworten bekommen.
Herausforderungen
Die größte Herausforderung ist es, die Tausende Bestellungen (die letzten treffen um 23.00 Uhr ein) am nächsten Tag rechtzeitig mit dem am besten geeigneten Transportunternehmer zu liefern. Dies erfordert nicht nur kluges und effizientes Planen, sondern auch wie man mit Unsicherheiten und Zweifel umgehen muss.
“Because we are dealing with a huge amount of information and because the logistical process is complex and vulnerable due to time pressure, we have reached out to Conclusion Intelligence. The aim was to develop a model that enables us to determine whether we can use AI to get a clear answer to the logistics question: to what customers do we expect tomorrow to deliver how much volume? Using machine learning algorithms, Conclusion Intelligence has developed an AI model that allows us to get answers based on our historical order data.” – Arjan De Jong, CB
Techniken und Technologien
Dieses Modell ist als „proof of concept“ innerhalb von fünf Wochen von vier Conclusion Intelligence-Mitarbeitern entwickelt worden. Eine Mischung von talentierten jungen Datenwissenschaftlern und erfahrenen Unternehmensberatern. Das entwickelte Modell ist derart aufgesetzt dass CB ganz einfach den Daten neue Merkmale entnehmen und der Prognose hinzufügen kann. Dabei kann zum Beispiel an Bestellungen pro Region und das Verhältnis zwischen Buchhandlungen und Produkten gedacht werden.
Ergebnisse
Die Conclusion Intelligence-Prognose zeigt eine Verbesserung von mehr als 80 % bei der Vorhersage der Adressen wo CB liefern muss. Dies führt zu einer Kostenreduzierung von 10%. Das Modell sucht selber Muster in den Daten die die Prognose beeinflussen und macht auf dieser Basis eine Prognose der Liefergröße pro Lieferadresse. Hiermit ist CB imstande weitere Höchstwerte in Kosten, Qualität und Effizienz zu verwirklichen. Die Kraft der Microsoft-Cloud ermöglicht sie hiermit, mit diesem Modell für za. 2.500 Adressen innerhalb einer knappen halben Stunde eine spezifische, maßgeschneiderte Prognose abzugeben.
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