Bestandsmanagement: Slim4 mit künstlicher Intelligenz, App und automatisierten Updates

Mit zahlreichen Updates hat Slimstock sein Servicelevel-getriebenes System „Slim4“ für Prognose und Bestandsmanagement hinsichtlich Präzision, Bedienerfreundlichkeit und Zugriff via Webclient sowie App verbessert. Die permanente Weiterentwicklung verschiedener integrierter Analysemethoden, die Erweiterung um sechs neue KPIs (Key Performance Indicators) und weitere Parameter wie Wetterdaten und die Integration von KI-getriebenen Ansätzen ermöglichen es, präzise Prognosen für eine weitreichende Kontrolle über die Dynamik der Geschäftsabläufe zu erstellen.

Bestandsmanagement: Webbasierte Lösung mit neuen Funktionen

Während die App von Slim4 die Bestandsdaten sowie Prognoseübersichten als individuell konfigurierbare Auswertungen direkt auf das mobile Endgerät bringt, sorgt der neue Webclient für einen umfassenden Zugriff per PC – jederzeit und von überall. Dabei ist die Oberfläche benutzerfreundlich gestaltet und garantiert über acht logische Menüpunkte einen schnellen Zugriff auf Dashboards, To-do-Listen, Collaboration-Tools, Analysen und Co.

Angezeigt werden jeweils alle thematisch relevanten Informationen übersichtlich in einer Screen-Ansicht, ohne im Browser blättern zu müssen. Auch fließen automatisch neue Funktionen mit dem Menüpunkt „Tactics“ ein, wie die Visualisierung der Auswirkungen von Veränderungen im Service und der Lieferfähigkeit sowie die anschließende Anpassungsmöglichkeit einzelner Einstellungen. Zudem steht eine reibungslosere Zusammenarbeit zwischen den Anwendern und Partnern im Fokus. So werden nicht nur alle kollaborationsrelevanten Infos in einem Menüpunkt zusammengefasst. Neue Notizmöglichkeiten zu Prognosen, Bestellungen und Artikeln sorgen zudem für mehr Transparenz. Die Zusatzinformationen werden vom System übersichtlich an die Slim4-User weitergegeben.

Bestandsmanagement in vorhandenes ERP-System integrierbar

Als Best-of-breed-System lässt sich Slim4 nahtlos in jedes vorhandene ERP-System integrieren und bietet nicht nur maximal präzise Analysen und Prognosen rund um Bestände und Bestellungen. Die Lösung offeriert alle Analyse-, Planungs- und Verwaltungselemente, die Einfluss auf die Bestandsoptimierung haben können: darunter Bestands-, Aktions-, Haltbarkeits-, Produktlebenszyklus- und Multi-Location-Management genauso wie Sortimentsorganisation, Absatzplanung und Bestelloptimierung. Mit einer fortschrittlichen Lösung und der richtigen Strategie, lassen sich Lagerbestände um bis zu 50 Prozent reduzieren, ohne Verfügbarkeitsengpässe befürchten zu müssen.

Erstellung von aussagekräftigen Prognosen

Dies setzt Slim4 mithilfe verschiedener statistischer Methoden unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie Berücksichtigung von Saison, Trends und individuell festlegbaren Gegebenheiten um. Selbst Parameter wie Wettervorhersagen – sinnvoll beispielsweise im Einzelhandel, wo frühzeitig warme Temperaturen etwa den Grillbedarf plötzlich ansteigen lassen – fließen in die monatlichen, wöchentlichen und täglichen Prognosen ein. Genauso wie lokale Besonderheiten und Lieferantenkenntnisse. Dabei sorgen diverse Alarm- und To-do-Funktionen für einen umfassenden Überblick und ermöglichen tagesaktuelle Anpassungsmöglichkeiten innerhalb des automatisierten Prozesses – alles basierend auf dem zuvor festgelegten Servicelevel des jeweiligen Unternehmens.

So dynamisch wie das System Slim4 zeigt sich auch Slimstock in seiner Update-Strategie. Denn User können sich im Drei- bis Vier-Wochen-Takt über Optimierungen im System freuen und das ohne Installations- oder Lernaufwand. Um ein zukunftssicheres Umfeld auf dem aktuellen Stand zu garantieren, wird Slimstock kontinuierlich, wahlweise voll automatisiert oder auf Abruf, Verbesserungen, Fehlerbehebungen und neue Funktionen in Slim4 einfließen lassen.
Slimstock ist Lösungsanbieter für Prognosen und Bestandsmanagement. Das 1993 gegründete Unternehmen ist spezialisiert auf verbesserte Bedarfsprognosen, effektivere Bestandsoptimierung, Bestandsanalysen und eine kontinuierliche Verbesserung der Bestandszuverlässigkeit.

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