{"id":3851,"date":"2025-11-15T19:43:37","date_gmt":"2025-11-15T19:43:37","guid":{"rendered":"https:\/\/iwis.io\/?post_type=portfolio&p=3851"},"modified":"2025-12-29T07:45:17","modified_gmt":"2025-12-29T07:45:17","slug":"new-products","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/iwis.io\/de\/results\/new-products\/","title":{"rendered":"Produktionsprognosemodell: ML-L\u00f6sung f\u00fcr Novi Produkty Group"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"portfolio_category":[87,115],"portfolio_tag":[117,116],"class_list":["post-3851","portfolio","type-portfolio","status-publish","hentry","portfolio_category-maschinelles-lernen","portfolio_category-business-intelligence-bi","portfolio_tag-business-intelligence-bi","portfolio_tag-data-engineering"],"acf":{"portfolio_project_image":3853,"portfolio_project_description":"Die Unternehmensgruppe \u201eNovi Produkty\u201c ist einer der gr\u00f6\u00dften Hersteller von Getr\u00e4nken und Snacks in der Ukraine, seit \u00fcber 21 Jahren am Markt und im Register der gr\u00f6\u00dften Steuerzahler des Landes.","portfolio_project_tags":[117,116],"portfolio_project_url":"","portfolio_categories":[87,115],"portfolio_featured_project":false,"portfolio_about_label":"\u00dcber das Projekt","portfolio_about_title":"Prognose, die Nachfrage und Ausgaben ausgleicht","portfolio_about_description":"Die Unternehmensgruppe \u201eNovi Produkty\u201c ist einer der gr\u00f6\u00dften Hersteller von Getr\u00e4nken und Snacks in der Ukraine, der seit \u00fcber 21 Jahren auf dem Markt t\u00e4tig ist und zum Register der gr\u00f6\u00dften Steuerzahler des Landes geh\u00f6rt. Das Unternehmen exportiert seine Produkte in 23 L\u00e4nder weltweit, besch\u00e4ftigt \u00fcber 1500 Mitarbeiter und beliefert mehr als 106 000 Verkaufsstellen. \r\nDas Markenportfolio umfasst mehr als 220 Positionen, darunter: SHAKE, NON STOP, PIT BULL, REVO, KING\u2019S BRIDGE, APPS, EAT ME und \u041f\u0420\u0418\u0420\u041e\u0414\u041d\u0415 \u0414\u0416\u0415\u0420\u0415\u041b\u041e. Das Unternehmen hat ein zertifiziertes Qualit\u00e4ts- und Lebensmittelsicherheitssystem eingef\u00fchrt. Dar\u00fcber hinaus engagiert sich die Gruppe aktiv im Bereich der Wohlt\u00e4tigkeit. \r\n","portfolio_about_problem_title":"Das Problem des Kunden","problem_item_text_default":"Mit steigenden Produktionsmengen und wachsenden Absatzm\u00e4rkten sah sich das Unternehmen mit dem Risiko eines Ungleichgewichts zwischen Nachfrage und Produktionsvolumen konfrontiert. Intuitives Planen f\u00fchrte entweder zu \u00dcberproduktion oder zu Produktionsengp\u00e4ssen: Beide Szenarien verursachten finanzielle Verluste und den Verlust von Marktchancen. <\/span>\r\n\r\nDie wichtigsten Herausforderungen:<\/strong>","portfolio_about_problem_items":[{"portfolio_about_problem_item_text":"\u00dcberproduktion f\u00fchrte zu illiquiden Restbest\u00e4nden und Abschreibungskosten."},{"portfolio_about_problem_item_text":"Der Mangel an Produkten f\u00fchrte zu einem R\u00fcckgang des Umsatzes."},{"portfolio_about_problem_item_text":"Das Fehlen eines Prognoseinstruments erschwerte die Planung angesichts schwankender Nachfrage."},{"portfolio_about_problem_item_text":"Die historischen Verkaufsdaten waren von geringer Qualit\u00e4t, insbesondere aufgrund fehlender Nullbest\u00e4nde."},{"portfolio_about_problem_item_text":"Es war notwendig, die Verluste zu reduzieren, ohne die Flexibilit\u00e4t der Produktion zu beeintr\u00e4chtigen."}],"problem_item_text_default_second":"Um das Problem zu l\u00f6sen, suchte das Unternehmen nach einem Tool, mit dem sich Produktionsmengen unter Ber\u00fccksichtigung von Nachfrage, Saisonabh\u00e4ngigkeit und Datenbeschr\u00e4nkungen prognostizieren lassen.<\/span>","portfolio_about_problem_image":3853,"portfolio_details_label":"Projektdetails:","portfolio_details_title":"Wichtige Fakten zum Projekt","portfolio_details_cards":[{"portfolio_details_card_type":"text","portfolio_details_card_title":"12 Monate","portfolio_details_card_image":null,"portfolio_details_card_text":"Projektdauer"},{"portfolio_details_card_type":"text","portfolio_details_card_title":"Mittel","portfolio_details_card_image":null,"portfolio_details_card_text":"Projektgr\u00f6\u00dfe"},{"portfolio_details_card_type":"image","portfolio_details_card_title":"","portfolio_details_card_image":3547,"portfolio_details_card_text":"Komplexit\u00e4t des Projekts"},{"portfolio_details_card_type":"text","portfolio_details_card_title":"Abgeschlossen","portfolio_details_card_image":null,"portfolio_details_card_text":"Projektstatus"}],"portfolio_team_label":"Unser Team:","portfolio_team_members":[{"portfolio_team_member_text":"Project Manager"},{"portfolio_team_member_text":"Data Analyst"},{"portfolio_team_member_text":"Data Science Engineer"},{"portfolio_team_member_text":"DevOps Engineer"}],"portfolio_solution_items":[{"media_type":"image","gif_image":null,"static_image":3852,"solution_label":" Informationen zum Fall","solution_title":"Wir haben ein Prognosemodell erstellt, das Nachfrage und Produktion synchronisiert.","solution_points":[{"point_text":"Das Tool wurde Teil der operativen und strategischen Planung des Unternehmens.<\/span>","point_has_bullet":false},{"point_text":"Unser Ansatz:<\/strong>","point_has_bullet":false},{"point_text":"\u200b\u200b<\/span>\r\n\r\nAlles begann mit der Teilnahme an einer Ausschreibung: Wir entwickelten eine erste Version des Modells auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl von Merkmalen, die trotz ihrer Einfachheit die h\u00f6chste Genauigkeit unter allen Teilnehmern aufwies.<\/span>\r\n\r\nNach dem Start haben wir uns auf die Anpassung an das reale Gesch\u00e4ft konzentriert: Wir haben eine Reihe von Workshops mit dem Kunden durchgef\u00fchrt, die Faktoren ermittelt, die die Nachfrage beeinflussen, und mehrere ML-Architekturen getestet. Als Ergebnis haben wir ein Ensemble-Modell mit einer Genauigkeit von \u00fcber 80 % implementiert. <\/span>\r\n\r\nDie Schwierigkeit entstand aufgrund nicht erfasster Nullbest\u00e4nde in einigen Verkaufsstellen: Das System verwechselte fehlende Verk\u00e4ufe mit fehlender Nachfrage. Durch Approximationsmethoden wurden diese Verzerrungen korrigiert und die Prognose deutlich verbessert. <\/span>","point_has_bullet":false}],"button_text":"","button_url":""},{"media_type":"image","gif_image":null,"static_image":3854,"solution_label":"","solution_title":"Arbeitsergebnisse:","solution_points":[{"point_text":"Wir haben ein Prognosemodell eingef\u00fchrt, das eine genauere Produktionsplanung erm\u00f6glicht:<\/span>","point_has_bullet":false},{"point_text":"Dank des Ensemble-ML-Modells wurde eine Prognosegenauigkeit von 80 % erreicht. <\/span>","point_has_bullet":true},{"point_text":"Risiken von \u00dcberproduktion und Defiziten werden reduziert;<\/span>","point_has_bullet":true},{"point_text":"Korrektur von Ungenauigkeiten in den Daten: Ber\u00fccksichtigung fehlender Nullsalden;<\/span>","point_has_bullet":true},{"point_text":"Das Modell hilft dabei, zu bestimmen, wie viel und wann produziert werden soll.<\/span>","point_has_bullet":true},{"point_text":"Es wurde eine Grundlage f\u00fcr die Skalierung auf andere Produktkategorien geschaffen.<\/span>","point_has_bullet":true},{"point_text":"Anstatt nachtr\u00e4glich auf Mangel oder \u00dcberschuss zu reagieren, begann das Unternehmen, die Mengen im Voraus zu planen und wechselte damit von einem reaktiven Ansatz zu einem proaktiven Produktionsmanagement.<\/span>","point_has_bullet":false}],"button_text":"","button_url":""}],"portfolio_results_slider_type":"mobile","portfolio_results_mobile_images":null,"portfolio_results_desktop_images":[{"portfolio_results_desktop_image":4298}],"portfolio_show_feedback_button":true,"portfolio_feedback_preview_image":"","portfolio_feedback_video_url":""},"yoast_head":"\nProduktionsprognosemodell: ML-L\u00f6sung f\u00fcr Novi Produkty Group - 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