Descrizione del progetto
Un nuovo software semplifica la pianificazione degli ordini
Una buona politica di pianificazione degli ordini è importante per qualsiasi azienda e generalmente comporta due approcci: il primo è l’ordine anticipato, che consente di ottenere sconti sulle quantità ma provoca elevati costi di magazzino. Il secondo è l’ordine just-in-time, che riduce al minimo i costi di magazzino ma aumenta le spese relative all’ordine. Il progetto SOPaaS, finanziato dall’UE, ha una soluzione migliore: porterà sul mercato un software che risolve il problema relativo a quando e a quanto ordinare. Utilizzando algoritmi basati sull’apprendimento automatico, il software può accedere a risparmi non sfruttati fino al 10 % del costo totale di acquisto in media. Inoltre, SOPaaS tiene conto di fattori reali legati ai costi (lunga durata di conservazione, costi di stoccaggio associati), alla sostenibilità (preferenza per le spedizioni ecologiche) e alla responsabilità (considerazioni sul commercio equo e solidale).
Obiettivo
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.
Campo scientifico
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Meccanismo di finanziamento
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinatore
1071 CHEXBRES
Svizzera
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.