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IBM SPSS Predictive Analytics: Brammer bringt Bestandskontrolle auf Vordermann

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IBM SPSS Predictive Analytics: Brammer bringt Bestandskontrolle auf Vordermann

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Der industrielle Vertriebshändler Brammer reduziert mit IBM SPSS Predictive Analytics Lagerüberhänge, verbessert seinen Kundenservice und spart dabei Millionen. IBM arbeitet mit der Brammer Gruppe, einem Vertriebshändler für industrielle Ersatzteile in Europa, zusammen. Mit Hilfe der Predictive-Analytics-Software analysiert das Unternehmen seine Kundendaten und nutzt die Ergebnisse, um Prognosen über künftige Kundenanforderungen zu erstellen. Während früher die Mitarbeiter teilweise Daten noch manuell ausgerechnet und oftmals Entscheidungen über Lagerbestände „nach Gefühl“ getroffen haben, liefert IBM Predictive Analytics heute Echtzeit-Informationen und analysiert, wo Lagerüberhänge reduziert werden können. Das Ergebnis: eine Reduzierung von 31,1 Millionen Pfund (circa 37,3 Millionen Euro, 22 Prozent) vom Wert des Lagerbestands innerhalb eines Jahres.

Übersichtlichere Lagerverwaltung

Die Brammer Gruppe zeichnet sich dadurch aus, dass sie rasch Teile für die Wartung, Reparatur und Instandsetzung der Anlagen ihrer Kunden liefern kann. Dies bedeutet allerdings auch, dass oftmals wenig nachgefragte Produkte – wie ein spezielles Kugellager – für einen einzigen Kunden jahrelang auf Lager liegen, bevor sie gebraucht werden. Predictive Analytics hilft hierbei, detaillierte Prognosen über die künftigen Wünsche und Anforderungen der Kunden zu erstellen und das Lager dementsprechend zu bestücken. Dadurch kann das Vertriebsunternehmen Produkte identifizieren, die, obwohl sie nicht oft genutzt werden, eigentlich gute Chancen hätten, verkauft zu werden. So lässt sich die Qualität der gelagerten Produkte konsequent verbessern. Das wirkt sich auch positiv auf den Service aus, wie jährlich durchgeführte Kundenbefragungen zeigen. Dank dem besseren Kundenverständnis hat sich auch das Verhältnis zwischen der Brammer Gruppe und ihren strategisch wichtigen Lieferanten verbessert.

Effizienterer Lieferservice bei Notfällen

Mit Hilfe von IBM SPSS Predictive Analytics-Software verbesserte das Unternehmen auch seinen Lieferservice für Kundennotfälle, beispielsweise wenn eine Maschine plötzlich funktionsuntüchtig ist. Nun kann Brammer eben jene Produkte identifizieren und damit auch auf Lager vorhalten, die laut der Analyse am wahrscheinlichsten in solchen Notfällen benötigt werden. Die Ergebnisse stammen aus der Analyse von Kundendaten auf Produkt-, Branchen-, Land- und Europaebene sowie auf Basis von Preis-, Service- und Verteilungsangaben.

Länderübergreifende, transparente Analyse

Als europäisches Unternehmen gibt es bei Brammer beispielsweise in den einzelnen Ländern unterschiedliche Bezeichnungen für das gleiche Produkt. Dies erschwert eine firmenweite Datenanalyse. Die IBM-Software hingegen hilft dem Unternehmen, diese unterschiedlichen, ständig wachsenden Daten zu standardisieren, um so die europäischen Lagerbestände besser analysieren und bewerten zu können.

Die über 2.000 Mitarbeiter der Brammer Gruppe betreuen in insgesamt 16 Ländern Kunden aus einigen der größ;ten Industriezweigen Europas wie Automobil, Pharma, Chemie, Lebensmittel und Getränke, Luft und Raumfahrt. Ziel ist es, Tausende von Kunden mit Millionen mechanischer Teile für Wartung, Reparatur und Instandsetzung ihrer Produktionsanlagen zu beliefern und mit Dienstleistungen zu unterstützen.

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