©-monsitj-– stock.adobe.comGespräch zwischen den Atreus Direktoren Oliver Krebs, Tibor Reischitz und Dr. Christoph Andersch von paretos GmbH©-monsitj-– stock.adobe.comGespräch zwischen den Atreus Direktoren Oliver Krebs, Tibor Reischitz und Dr. Christoph Andersch von paretos GmbH

Atreus Toolkit, Episode 7

Supply Chain-Exzellenz: KI-gestützte Entscheidungsfindung mit Paretos

Wertschöpfung durch KI: Wie Unternehmer Supply Chains optimieren

Atreus präsentiert Ihnen in der Reihe “Toolkit” smarte Plug-ins zur Effizienzsteigerung in Unternehmen.

In diesem Expertentalk zeigt Dr. Christoph Andersch von paretos GmbH im Gespräch mit den Atreus Direktoren Oliver Krebs und Tibor Reischitz innovative Ansätze zur intelligenten Entscheidungsoptimierung entlang der Supply Chain mittels KI. Referenzen wie Otto Group und Edeka verdeutlichen die Wirksamkeit der Lösung.

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Dr. Christoph Andersch
Business Development, paretos GmbH
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„Unser Claim ist ‘No More Bad Decisions.’“

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Dr. Christoph Andersch
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„Unser Ansatz ist, schlank zu starten. Uns reichen am Anfang historische Bestandsdaten.“

Dr. Christoph Andersch

Digitalisierung und KI: Neue Maßstäbe für Entscheidungen

Die Supply Chain wird zunehmend komplexer und volatiler. Paretos setzt auf KI-gestützte Systeme, die Bauchgefühl, Excel und Datensilos überwinden. „Unser Claim ist ‘No More Bad Decisions’“, sagt Andersch, “Schon kleine Datenpakete reichen, um mit Forecasting durch KI-Support signifikante Wertpotenziale zu heben. Unsere Kunden wie die Otto Group spüren nachhaltige Verbesserungen.”

Wertbeitrag und ROI: Beispiele aus der Praxis

Durch den Einsatz der Paretos-Lösung konnten Prognosegenauigkeit und Bestandssicherheit markant gesteigert werden. „Lascana, eine Modemarke der Otto Group, da haben wir den Forecast um 80 Prozent verbessert“, sagt Andersch. Im Manufacturing-Bereich konnten wir Verbesserungen von bis zu 50 Prozent realisieren – mit messbarem Wertbeitrag bereits im ersten Jahr.

 

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Dr. Christoph Andersch
Business Development, paretos GmbH
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„Unternehmen wollen sich unabhängiger machen von einzelnen Wissensträgern, die gegebenenfalls in Rente gehen oder das Unternehmen verlassen.“

Schnelle Implementierung: Schlanker und effizienter Prozess

„Unser Ansatz ist, schlank zu starten. Uns reichen am Anfang historische Bestandsdaten”, sagt Andersch. Die Implementierung dauert in der Regel nur zwei bis drei Monate. Das System lernt kontinuierlich weiter und integriert sukzessive weitere Datenquellen, wodurch der Prognoseprozess stetig optimiert und die Wertschöpfung maximiert wird.

Automatisierung und Skalierbarkeit: Zukunftsfähige Supply Chains

Die Automatisierung ist ein wichtiger Effekt, der weit über reine Planung hinausgeht. „Unternehmen wollen sich unabhängiger machen von einzelnen Wissensträgern, die gegebenenfalls in Rente gehen oder das Unternehmen verlassen“, weiß Andersch. Unternehmen können Wachstum trotz Fachkräftemangel sowie weitere Produkte effizient abbilden und Skalierungspotenziale heben.

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