EazyStock
EazyStock
Spezialisierte Demand-Planning- und Inventory-Optimization-Plattform für Lebensmittelhersteller und Food Retail. Integriert Verkaufsdaten, Wetterdaten, Kalender und Promotionhistorie zur Vorhersage saisonaler Nachfrage und Optimierung von Lagerbeständen.
Kosten: ca. 20.000–60.000 € Setup; 3.000–8.000 €/Monat Lizenz; abhängig von Produktanzahl und Datenkomplexität
Stärken
- Food-Industry-fokussiert — versteht Saisonalität und Verderblichkeit
- Wetter- und Kalender-Integration native integriert
- Einfache Integration mit Standard-ERP (SAP, NetSuite, Dynamics)
- Gutes UI — Planer verstehen Prognosen ohne Data-Science-Background
- EU-Datenhosting verfügbar
Einschränkungen
- Höhere Setup-Kosten als allgemeine Forecasting-Tools
- Datenvorbereitung kann 6–8 Wochen dauern
- Eigenes Modelltraining pro Produktkategorie nötig
- Monatliche Lizenzen können teuer sein bei 100+ Produktvarianten
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Mit EazyStock-Team Kick-off durchführen. Anforderungen klären: Wie viele Produkte? Welche Datenquellen (ERP, Wetter-API)? Zeitplan für Integration.
Schritt 2: Historische Verkaufsdaten exportieren und bereinigen (typisch 4–6 Wochen). Wetterdaten integrieren, Kalender und Events definieren.
Schritt 3: First Forecast-Modelle trainieren und gegen Testdaten validieren. Bei guter Genauigkeit (MAPE ≤20%) in Pilotbetrieb gehen.
Schritt 4: Produktive Prognosen wöchentlich validieren und anpassen. Retraining monthly oder quarterly.
Ein konkretes Beispiel
Ein Getränkehersteller mit 80 Produkten (Bier, Radler, Wein, Wasser) nutzt EazyStock zur saisonalen Nachfrageprognose. Im August trainiert das System auf 36 Monaten Verkaufsdaten + Wetterdaten. Für September sagt das Modell voraus: “Bier +15%, Radler +8%, Wein -5%” (wegen steigender Temperatur und Wochenende-Effekt). Die Planer validieren: “Korrekt, Oktoberfest startet.” Sie passen die Produktion an. Ergebnis: 12% weniger Überproduktion als letztes Jahr, 3 statt 8 Out-of-Stock-Events.
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Empfohlen in 1 Use Cases
Lebensmittelindustrie
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