Nachfrageprognose Angetrieben von KI

Ein fortschrittliches Machine-Learning-Modell, das die Backwarenproduktion optimiert. Weniger Retouren, höhere Margen und präzise Planung über mehrere Standorte hinweg.

Modellarchitektur

Unser System nutzt tiefe neuronale Netze, die Dutzende externer und interner Variablen in Echtzeit auswerten.

Wetteranalyse und Wetteranomalien.
Lokale Veranstaltungen und Feiertage.
Historische Verkaufsdaten.

Den Motor verstehen

Wir verlassen uns nicht auf einfache gleitende Durchschnitte. Das MAWEB-System ist ein dynamisches Datenökosystem, das fortlaufend lernt und seine Prognosen an den besonderen Charakter jeder Verkaufsstelle anpasst.

Visualisierung des Bäckereinetzes

Netz: Warschau Zentrum KI aktiv Zuletzt aktualisiert: vor 5 Min.

Bäckerei Śródmieście

96%Prognosegenauigkeit

Bäckerei Wola

94%Prognosegenauigkeit

Tagesübersicht

Erwarteter Absatz12 450 PLN

Empfohlene Produktion3 200 Stk.

Reduzierung der Verluste↓ 18%

Umgesetzte Einführung

Eine Bäckereikette: weniger Retouren, höherer Umsatz

In einer Kette mit mehreren Dutzend Verkaufsstellen senkte das Modell die Retouren, ohne die Lieferungen zu beschneiden — der Umsatz wuchs im selben Zeitraum.

−58% Retouren zu Buchpreisen
+10% Umsatz im selben Zeitraum

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