Terra Technology stellt Long-Term Demand Sensing vor

Terra Technology, ein Anbieter von Supply-Chain-Lösungen für die Konsumgüterindustrie, hat heute die neueste Ergänzung der Demand Sensing-Produktsuite, das Long-Term Demand Sensing (LDS) vorgestellt. LDS rundet die Suite ab und bietet genauere Prognosen für alle Zeithorizonte, ob kurzfristig für die Bereitstellung oder langfristig für die Strategieplanung. Es erweitert Terras bewährte Mustererkennungstechnologie, die veraltete, statistische Prognose-Engines ersetzt und die Prognosegenauigkeit für Zeithorizonte von mehreren Monaten oder sogar Jahren um bis zu 40 Prozent verbessert.  
 
„Long-Term Demand Sensing verleiht der langfristigen Planung die Genauigkeit und Automatisierung der Demand Sensing-Technologie,“ sagt Robert Byrne, Präsident und CEO von Terra Technology.  „LDS verbessert die Prognosegenauigkeit durch maximale Automatisierung, sodass Statistiker nicht mehr jedes Modell einzeln überprüfen und anpassen müssen. So wird eine kostengünstige Skalierbarkeit für die Anforderungen der weltgrößten Konsumgüterunternehmen und der komplexesten Supply-Chains gewährleistet.“
 
Mit LDS können Hersteller die Leistung beliebter Demand-Planning-Tools von Unternehmen wie SAP, JDA und Oracle verbessern und die Rendite aus diesen früheren Investitionen optimieren. Als verbesserte statistische Prognose-Engine bietet LDS einen besseren Startpunkt als Legacy-Lösungen, sodass Planer nicht mehr eindeutig unrealistische ursprüngliche Prognoseausgaben korrigieren müssen. Mit LDS können sie sich auf Bereiche konzentrieren, die Kenntnisse außerhalb von Prognosesystemen erfordern, z. B. die Planung von Promotion-Aktionen oder das Ändern des Netzwerkdesigns zur Verbesserung der Kosteneffizienz. Das Endergebnis ist eine genauere Prognose des künftigen Bedarfs und eine höhere Planerproduktivität.  
 
Weitere Lösungen der Demand Sensing-Produktreihe:
• Demand Sensing – Verbessert kurzfristige Prognosegenauigkeit für Zeithorizonte von bis zu 13 Wochen durch Analysieren der aktuellen Bedarfssignale, einschließlich Bestellungen, Lieferungen und andere tägliche Supply-Chain-Daten. Der wöchentliche Prognosefehler wird im Allgemeinen um 30 bis 40 Prozent reduziert.
• Multi-Enterprise Demand Sensing – Analysiert nachgelagerte Daten, einschließlich POS, Kanalbestand, Lagerentnahmen und Einzelhandelsprognosen, um noch genauere Prognosen zu erstellen. Dadurch verdoppelt sich im Allgemeinen die Auswirkung von Demand Sensing.  

Quelle: Terra Technology