Home Delivery in cleverster Form

Gesteigerte Effizienz durch maschinelles Lernen

Kunde

MENY

Case

Nachweislich bevorzugen immer mehr Menschen die Lieferung von Lebensmitteln nach Hause, anstelle des physischen Einkaufs. Das neue maschinelle Lernsystem von MENY (Norwegens führender Supermarkt in online und stationärem Handel) hat die Verteilung von Ressourcen revolutioniert und sorgt für Präzision und Effizienz.

  • Jahr

    2022–Heute

    Bereich

    • Technologie

Herausforderung

Die Lieferung von Lebensmitteln nach Hause verbreitet sich stets mehr. Die Verbraucher*innen legen heute Wert auf Personalisierung und erwarten eine schnelle und effiziente Lieferung direkt an ihre Haustür.

MENY wollte hieraufhin, in Zusammenarbeit mit Forte Digital, seine Logistik optimieren und seine Liefer- und Kommissionierprozesse rationalisieren, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Beim näheren Beleuchten der Realisierbarkeit, sah sich MENY jedoch mit Problemen bei der Kapazitätsplanung für die Online-Auftragsbearbeitung und die Auslieferung konfrontiert. Ineffiziente Ressourcenzuweisung und häufige Über- oder Unterbesetzung waren die Folge der Schwierigkeit, die erwartete Anzahl von Bestellungen genau vorherzusagen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollte aus den historischen Daten ein maximaler Nutzen gezogen und den Entscheidungsträgern wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz geliefert werden.

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Lösung

Forte Digital hat in Zusammenarbeit mit MENY ein Prediction System mit integriertem maschinellen Lernen entwickelt. Das System prognostiziert die Anzahl der Bestellungen durch die Analyse historischer Daten, Kampagnen, nationaler Feiertage und anderer relevanter Faktoren. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen werden vergangene Bestellmuster analysiert und Trends und Muster ermittelt, die die Ressourcenzuweisung optimieren.

Das Betriebsteam nutzt diese Prognosen, um die Kapazität für jedes Auftragsabwicklungsfenster zu planen. Dieser neue Einblick in die Kapazitätsplanung ermöglicht es MENY, seine Abläufe effizient zu optimieren.

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Das Diagramm zeigt die Vorhersagen für ein "Kommissionierfenster" zwischen 14:00h und 16:00h in einem MENY-Markt. Die Vorhersagen stimmen bemerkenswert gut mit der tatsächlichen Anzahl der Bestellungen überein, was die hohe Präzision des Prediction Modells belegt.

Resultate

Das maschinelle Lernsystem von MENY hat die Verteilung der Ressourcen revolutioniert und sorgt für Präzision und Effizienz. Das System hilft MENY bei der Planung der Anzahl der Mitarbeitenden, die für die Bearbeitung der einzelnen Aufträge benötigt werden, und reduziert so das Auftreten von Über- oder Unterbesetzung.


Dies kann nun bis zu 20 Wochen im Voraus erfolgen, was für die Mitarbeitenden und Drittanbieter Planungssicherheit schafft. Die Kundinnen und Kunden profitieren von einer höheren Flexibilität und Effizienz bei der Warenbestellung, was letztlich zu einem reibungsloseren Einkaufserlebnis führt.


Darüber hinaus kann MENY die Liefervorgänge durch die Bestellung einer angemessenen Anzahl von Fahrzeugen optimieren, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt. Seit seiner Einführung hat das maschinelle Lernsystem die Verkaufszahlen von MENY erheblich gesteigert, und Umfragen zur Kundenzufriedenheit zeigen, dass die Nutzer*innen mit der durch das System geschaffenen Flexibilität und Effizienz zufrieden sind.

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