Müllvermeidung im Supermarkt

Über LAVRIO.solutions GmbH unterstützten unsere Gründer eines der führenden europäischen Unternehmen für Supply-Chain-KI bei der Einführung von Bedarfsprognose-Lösungen bei großen Einzelhändlern.

Jedes Jahr wird etwa ein Drittel aller weltweit produzierten Lebensmittel verschwendet – während gleichzeitig leere Regale Kunden frustrieren und Einzelhändler Milliarden an entgangenen Umsätzen kosten. Die Ursache ist dieselbe: ungenaue Bedarfsprognosen. Supermärkte müssen vorhersagen, was Tausende von Kunden in Hunderten von Filialen kaufen werden – unter Berücksichtigung von Wetter, Feiertagen, Aktionen und unzähligen weiteren Faktoren.

Fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, die die Kundennachfrage mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, externer Faktoren und komplexer Muster, die traditionellen Methoden verborgen bleiben, helfen diese Systeme Einzelhändlern, genau das zu bestellen, was sie brauchen – und reduzieren so sowohl Verschwendung als auch Regallücken.

Unsere Gründer begleiteten die Einführung KI-gestützter Bedarfsprognosen bei neuen Einzelhandelskunden. Ihr Fokus lag auf Datenaufbereitung, der Sicherstellung von Datenqualität für präzises Modelltraining und KPI-Analyse zur Messung und zum Nachweis des realen Impacts. Diese praktische Deployment-Erfahrung – die Brücke zwischen hochentwickelten ML-Modellen und messbaren Geschäftsergebnissen – prägt bis heute unseren Ansatz in KI-Projekten.

• Reduzierte Lebensmittelverschwendung durch präzise Bedarfsprognosen

• Weniger leere Regale und höhere Kundenzufriedenheit

• Rigoroses KPI-Tracking mit nachweisbaren Nachhaltigkeitsgewinnen

• Datenqualitäts-Frameworks für zuverlässige Modellperformance

Einzelhandel & Supply Chain

Data Engineering, KPI-Analyse, ML-Deployment, Nachhaltigkeit