Projektbeschreibung
Neue Software vereinfacht Auftragsplanung
Gute strategische Auftragsplanung ist für jedes Unternehmen wichtig und umfasst im Allgemeinen zwei Ansätze: Der erste ist die Vorabbestellung, die Mengenrabatte gestattet, aber hohe Lagerkosten verursacht. Der zweite ist die Just-in-Time-Bestellung, bei der minimale Lagerkosten anfallen, aber die Bestellgebühren steigen. Das EU-finanzierte Projekt SOPaaS stellt nun eine bessere Lösung vor. Es wird eine Software auf den Markt bringen, welche die Frage beantwortet, wann und wie viel bestellt werden muss. Mithilfe von auf maschinellem Lernen beruhenden Algorithmen kann die Software ungenutzte Einsparungen von durchschnittlich bis zu 10 % der gesamten Einkaufskosten erschließen. Zudem berücksichtigt SOPaaS reale Faktoren in Bezug auf Kosten (lange Haltbarkeit, damit verbundene Lagerkosten), Nachhaltigkeit (Bevorzugung umweltfreundlicher Versandoptionen) und Verantwortung (Erwägungen im Zusammenhang mit dem fairen Handel).
Ziel
Knowing how much to order and when is a longstanding industrial problem called order planning. The 2 main approaches are:
1. Upfront ordering. Allows capturing quantity discounts and simplifying operations, but causes high inventory costs (e.g. space, amortisation).
2. Just-in-time ordering. Minimises inventory costs, but requires a higher quality control, increases order fees and reduces discounts on quantities.
However, the right solution lays in the grey area in-between. Sometimes part of the inventory might go bad after a certain time and forces frequent ordering, storage space might be limited, suppliers might impose minimal order amounts, may be some material has long lead times. In summary, a myriad of real-world considerations that current solutions ignore, achieving only partial optimisations.
GenLots’ SOPaaS is a Software-as-a-Service (SaaS) solution that untapped savings in the ordering plan (OP) elaboration stage of Supply Chain Management (SCM) process thanks to our machine learning based algorithms. In short, SOPaaS optimally answers the question: “When do I need to order and how much raw material?”
Our proprietary machine-learning algorithms unlocks untapped savings of 5-10% of total purchasing cost on average. This translates in millions of euros saved for our clients, a unique value proposition that guarantees their willingness to pay. SOPaaS solves the theoretical problem of obtaining the ordering plan, while also considering real-world factors in various dimensions, e.g. cost (e.g. lots’ shelf life, associated storage cost), sustainability (e.g. prefer eco-friendly shipments) or responsibility (e.g. fair trade considerations) among others.
Wissenschaftliches Gebiet
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 - SME instrument phase 1Koordinator
1071 CHEXBRES
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).