Mit unserem breiten Portfolio rund um das Datenmanagement bringen wir eine umfangreiche Expertise mit, um auch Ihren Ansprüchen gerecht zu werden. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht aktueller Referenzen.

Target Costing / Zielkostenrechnung
Worum geht es?
Kostenprognosen mit Neuronalen Netzen für die konstruktionsbegleitende Kalkulation und das Target Costing bei einem Hersteller von Elektronikbaugruppen
Business Problem:
Bei Elektronikbaugruppen stellen die Materialkosten den dominanten Kostenanteil dar. Diese werden zu einem großen Teil bereits während der Entwicklung neuer Produkte bzw. Produktvarianten determiniert, sind aber in dieser Phase weitgehend unbekannt.
- Lohnt sich das Endprodukt? Liegen seine Herstellkosten unterhalb meiner Zielkosten (Target Costing)?
- Welche Konstruktionsvarianten sollte ich hinsichtlich der Kosten-/Leistungseffizienz wählen?
Lösung
Prognose und Abschätzung der Einstandspreise von Komponenten auf der Basis ihrer technischen Spezifikation sowie eine Risikoabschätzung
Verfahren
Kombination aus Neuronalen Netzen und Clusterverfahren
Datenbasis
Einkaufsdaten der letzten 5 Jahre angereichert um unsere Daten zur Entwicklung der Beschaffungsmärkte und der Erfassung spezifischer Referenzpreise
Nutzen und…
- Frühzeitige Transparenz über die Wirtschaftlichkeit neuer Produkte und damit Vermeidung von Verlustartikeln
- Auswahl kostengünstiger Komponenten und Optimierung der Herstellkosten
…Verbesserung der Rendite
- Herstellkosten ohne Komponentenoptimierung 238,-; Gewinnrendite 16,4%
- Materialkostenanteil 67,3%
- Materialkostenoptimierung um 7,8%
- Renditeverbesserung um mehr als ein Drittel von 16,4% auf 22,8%
Ihre Vorteile
- Kostenprognosen mit Neuronalen Netzen
- Kalkulation während der Konstruktion
- Designoptimierung
- Nachweisbarer Nutzen

Sortimentsbereinigung
Worum geht es?
Sortimentsbereinigung bei einem Handelsunternehmen mit Maschinellen Lernverfahren
Business Problem:
Typisch für den Einzelhandel sind sehr umfangreiche Produktkataloge und eine sehr häufige Sortimentsbereinigung durch Auslisten alter Produkte zugunsten neuer Produkte aufgrund von technologischem Fortschritt, Mode oder neuer Preisorientierung.
- Welche Artikel sollten ausgelistet werden? Wie lange dauert ihr Abverkauf?
- Welche Abverkaufmaßnahmen sind bei welchem Produkt am wirtschaftlichsten?
Lösung
Identifikation von auslistungsfähigen Produkten und Prognose ihrer Abverkaufsdauer
Verfahren
Random Forest und Support-Vector-Machine zur Klassifikation der Auslistungsartikel und Neuronale Netze/Regressionsanalyse zur Prognose der Abverkaufszeit bei unterschiedlichen Maßnahmen
Datenbasis
Lagerbestands- und Verkaufsdaten der letzten Jahre angereichert um externe Daten zum technologischen Fortschritt, Mode etc.
Nutzen und…
- Unterstützung der Programmbereinigung
- Auswahl effizienter und gewinnmaximaler Abverkaufsstrategien
- Kostengünstigeres Lagerbestandsmanagement
…noch mehr Nutzen
- Lagerplatzreduktion und Lagerkostensenkung von ausgelisteten Produkten
- Senkung der Verweildauer um über 50%
Ihre Vorteile
- Sortimentoptimierung
- Welche Produkte wann auslisten? (Mit Random Forest)
- Bestandsprognosen mittels Regressionsverfahren und Wahl der Abverkaufsstrategien
Budda Online ist ein Non-Profit Datenanalyseunternehmen, das sich auf die Anwendung von Datenmanagement und praktischer Datenanalyse in Unternehmen spezialisiert hat. Wir nutzen innovative Methoden des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz, um echten Mehrwert für Managemententscheidungen zu generieren.
Wir bieten umfassende Dienstleistungen im Bereich Datenanalyse und Datenmanagement an. Schauen Sie gerne in unser Leistungsangebot oder in unsere Referenzen, um sich einen Eindruck zu verschaffen.
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