More Quality First

Foxconn

Die Hon Hai Technology Group (Foxconn) ist der weltweit größte Elektronikhersteller und Anbieter von Technologielösungen. Während der COVID-19-Pandemie war Foxconn mit einer beispiellosen Volatilität der Kundennachfrage, der Lieferungen und der Kapazitäten konfrontiert. Das Unternehmen arbeitete mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen, um ein Modell zur Nachfrageprognose für seine Fabrik in Mexiko zu entwickeln, das mit einem einfachen API-Aufruf und Eingabedaten genaue Nettobestellprognosen generiert.

„Ich war sehr beeindruckt von dem Weltklasse-Team für Machine Learning bei AWS. Mein Team arbeitete eng mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen, um innerhalb weniger Wochen mithilfe von Amazon Forecast ein Nachfrageprognosemodell zu entwickeln. Unsere Lösung hat unsere Prognosegenauigkeit um 8 % erhöht. Aufgrund der Verwendung dieser Lösung rechnen mit jährlichen Einsparungen in Höhe von 553.000 USD für unser Werk in Mexiko. Ein zusätzlicher Bonus ist, dass diese Lösung einfach in unseren Cloud-Workflow zu integrieren sein wird, sobald wir unsere Dateninfrastruktur zu AWS migrieren. Die Zusammenarbeit mit AWS hat dazu beigetragen, verschwendete Arbeitskosten zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.“

Azim Siddique, Technical Advisor und CoE Architect - Foxconn

More Quality First

More Retail

More Retail ist Vorreiter im Bereich Omni-Channel-Einzelhandel für Lebensmittel in Indien und hat sich zum Ziel gesetzt, für indische Konsumenten zur Marke der Wahl im Bereich Lebensmittel zu werden. More Retail zählt 22 Hypermärkte und 624 Supermärkte in Indien, die durch ein Netz von 13 Vertriebszentren, 7 Sammelzentren für Obst und Gemüse sowie 6 Verarbeitungszentren für Massenartikel unterstützt werden.

„More Quality First ist in der Kategorie der Frischwaren bei Lebensmitteln in Indien führend. Um wirtschaftlich tätig zu sein, muss More Quality First die Verfügbarkeit von frischem Obst und Gemüse verwalten und dabei den Ausschuss minimieren. Um diese Prioritäten miteinander zu vereinbaren, arbeitet More Quality First mit AWS und Ganit zu sammeln, einer IT- Beratungsfirma, um ein System für Prognosen der Nachfrage und automatische Bestellungen rund um Amazon Forecast aufzubauen und bereitzustellen. Es mussten sehr detaillierte tägliche Prognosen für Artikel in einzelnen Geschäften geschaffen werden. Deswegen wurde der Entwicklung auf Grundlage von ABC-XYZ Priorität eingeräumt.
 
Die Kombination von Artikel und Geschäft wird mittels einer 3x3-Matrix auf Grundlage vorliegender Muster dargestellt: Eine ABC-Achse der Wichtigkeit im Verkauf (A: hoch, B: mittel, C: gering) und eine XYZ-Achse der Prognostizierbarkeit (X: einfach zu prognostizieren, Z: schwierig zu prognostizieren). Wie zu erwarten, ist die Prognostizierbarkeit von Artikeln in den Kategorien ABC-XY deutlich besser als in der Kategorie Z. Amazon DeepAR+ jedoch zeigte für Kombinationen der Kategorie Z deutlich bessere Ergebnisse als herkömmliche Methoden wie exponentielle Glättung und es wurde eine inkrementelle Verbesserung der Prognosegenauigkeit von 10 % erzielt. Dies wurde möglich, da Amazon Forecast die Muster weiterer Artikelnummern (XY) erlernen und auf Artikel mit starker Schwankung der Kategorie Z anwenden konnte.
 
Mit Amazon Forecast konnten wir die Genauigkeit unserer Prognosen von 27 % auf 76 % steigern und den Ausschuss in der Kategorie von frischem Obst und Gemüse um 20 % senken. Amazon Forecast liefert eine Verteilung der Prognosen, mit der wir unsere Kosten für zu geringe und zu hohe Prognosen optimieren konnten. Dies führte zu Kosten durch Fehlbestände von 3 % und verbesserte Bruttomargen. Damit können die Filialleiter mit Blick auf die täglichen Prognosen genauer bestellen. Wir dehnen das Modell jetzt auf weitere Kategorien aus. Es erfolgt eine Iterierung mit weiteren einschlägigen Datensätzen und wir pflegen neuere Daten in Amazon Forecast ein, um die Genauigkeit des Modells fortlaufend zu verbessern.“

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer – More Retail

Shivaprasad KT, Gründer und CEO – Ganit

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. ist ein cloud-natives SaaS-Unternehmen, das globale Unternehmen bei der Orchestrierung der Geschäftsleistung unterstützt. Führende Unternehmen aus allen Branchen verlassen sich auf unsere Plattform, um die Systeme und Erkenntnisse der Teams aus allen Bereichen ihres Unternehmens miteinander zu verbinden, um sich kontinuierlich an Veränderungen anzupassen, ihre Arbeitsweise zu verändern und die Wertschöpfung neu zu erfinden. Mit Sitz in San Francisco hat Anaplan über 20 Niederlassungen weltweit 175 Partner und ca. 1500 Kunden weltweit. 

"Globale Unternehmen nutzen die cloud-native Plattform von Anaplan, um die Leistung durch kontinuierliche Vorhersage und agile Szenariomodellierung zu orchestrieren. Mit der Integration von Amazon Forecast in unsere Plattform können unsere Kunden aus den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Vertrieb und Personalwesen durch eingebettetes Machine Learning weitere Informationen nutzen, um schnelle und zuverlässige Prognosen zu erstellen. Wir sind stolz darauf, Anaplan PlanIQ mit Amazon Forecast zu liefern, um unseren Kunden eine genauere Prognose zu ermöglichen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Rohit Shrivastava, SVP Product and UX - Anaplan

RetentionX

RetentionX

RetentionX ist die Plug-and-Play-Analyselösung für jeden E-Commerce-Shop, der die besten Geschäftsentscheidungen auf Basis von KI-gesteuerter Datenanalyse treffen möchte. RetentionX übersetzt Ihre Daten in klare Aktionen und ersetzt die Leistung eines ganzen Data-Science-Teams durch ein einziges, einfach zu bedienendes Tool.

"Unsere Direkt-zum-Verbraucher-Kunden sind auf der Suche nach schnellen Einblicken, um ihre Geschäftsabläufe zu verwalten und automatisierte Aktionen durchzuführen. Wir integrieren uns in jedes E-Commerce-System, wie z. B. Shopify, und bieten mehr als 100 datenwissenschaftlich gestützte Analysen, wie z. B. Nachfrageprognosen, Kundenlebensdauerwert, Abwanderungsprognosen, Kohortenanalysen und Umsatzprognosen. Mit einem Klick können Kunden, die RetentionX nutzen, benutzerdefinierte, auf Machine Learning basierende Prognosen spontan erstellen, die von Amazon Forecast unterstützt werden. Darüber hinaus können Kunden einfach Einblicke in die mit Amazon SageMaker erstellte Abwanderungsprognose und den Kundenlebensdauerwert erhalten und Marketingaktivitäten auf Basis dieser Erkenntnisse automatisieren. Unser System ist in der Lage, aus den Daten ähnlicher Unternehmen zu lernen und so den Entscheidungsträgern einzigartige Einblicke zu geben. Wir haben uns für Amazon Forecast entschieden, weil es so einfach zu integrieren ist und die gesamte Architektur bei AWS liegt. Amazon Forecast ermöglichte uns die Skalierung von 5 auf mehr als 200 individuelle Vorhersagemodelle in weniger als einer Woche. Als Software-as-a-Service-Lösung mit Hunderten von Vorhersagemodellen ist die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit ein Muss. AWS ist für uns der perfekte Partner, um dies zu gewährleisten."

Alexander Jost, CEO - RetentionX

Swiggy

Swiggy

Swiggy ist Indiens größter hyperlokaler On-Demand-Marktplatz mit der Vision, urbanen Verbrauchern unvergleichlichen Komfort in verschiedenen Kategorien (Lebensmittel, Lebensmittelgeschäfte) zu bieten. Swiggy hat seinen Hauptsitz in Bangalore und ist in mehr als 500 Städten vertreten, arbeitet mit über 130.000 Restaurants/Läden zusammen und betreibt eine On-Demand-Flotte mit 200.000 Lieferpartnern.

„Für uns ist es von entscheidender Bedeutung, schnell auf Änderungen wichtiger Geschäftsmetriken zu reagieren, die räumlich (z. B. Zone innerhalb einer Stadt) und zeitlich (z. B. Tageszeit) segmentiert sind. Wenn wir beispielsweise Veränderungen bei wichtigen Geschäftsmetriken wie den Kosten pro Lieferung vorhersagen können, dann können wir die damit verbundenen Kosten und Anreize besser steuern. Mit AWS Forecast können wir auf einfache Weise verwandte Daten nutzen, die sich auf unsere Geschäftsmetriken auswirken, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Unsere erste Einschätzung von Amazon Forecast zur Vorhersage unserer Geschäftsmetriken im Bereich der hyperlokalen Logistik sieht vielversprechend aus und wir planen, es zu einzusetzen, um die Genauigkeit unserer Prognosen für Geschäftskennzahlen zu verbessern.“

Vijay Seshadri, Erfahrener Ingenieur, Swiggy

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom ist mit einem Marktanteil von ca. 55 % und dem Bestreben, über 60% zu wachsen, Marktführer im Bereich der Telekommunikation im Bereich des Vertriebs von Mobiltelefonen und Technologie in der Region des Nahen Ostens. Heute vertreibt sie Telekommunikationsprodukte an über 10.000 unabhängige und organisierte Einzelhandelskunden. Die Aktivitäten des Unternehmens umfassen Großhandel, Einzelhandel, Mehrwertdienste und Kundendienst für drahtlose mobile Geräte wie Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola und Samsung. Die Gruppe verfügt über 30 Lagerhäuser und eine Flotte von mehr als 300 Vertriebsfahrzeugen.

"Amazon Forecast hat es uns ermöglicht, die Verkäufe genau vorherzusagen und eine bessere Bestandsplanung zu liefern. Es ist ein echter Gewinn nicht nur für uns und unser Unternehmen, sondern auch für unsere Kunden. Vor der Verwendung von Amazon Forecast haben wir uns bei der Umsatzprognose und der Bestandsverwaltung stark auf eine Kombination aus statistischen Modellen und manuellen Prozessen verlassen. Dies erforderte einen erheblichen Ressourceneinsatz an Zeit und Personal, um diese manuellen Vorhersagen aufrechtzuerhalten, ließ aber auch Raum für Fehler. Mit Amazon Forecast haben wir eine Steigerung von über 20 % bei der nachgewiesenen Verfügbarkeit und 15 % bei der Optimierung der Lagerbestände gesehen. Darüber hinaus haben wir unsere Teams, die bisher manuelle Vorhersagen durchführten, so umgestellt, dass sie sich jetzt auf wertschöpfendere Bemühungen konzentrieren, Erkenntnisse aus den neuen Prognosen zu gewinnen, um unsere Geschäftsergebnisse zu verbessern".

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

DevFactory

DevFactory

DevFactory ist eine Outsourcing-Factory für die weniger wertschöpfenden Routinearbeiten der Softwareentwicklung. Damit gibt DevFactory Entwicklungsteams die Möglichkeit, ihre wertvollen Entwicklungsressourcen für die Wertschöpfung in Bezug auf ihre Produkte und Kunden einzusetzen.

„Kern der grundlegenden Prinzipien einer Factory ist die Verwendung von KI zur Verbesserung der eigenen Produkte und betrieblichen Abläufe. Wir nutzen Amazon Forecast in einigen unserer Produkte als Basisfunktion, um Umsatzzahlen genauer zu prognostizieren und dadurch die Bestandsplanung zu verbessern. Amazon Forecast bietet uns die Möglichkeit, in unseren Produkten fortschrittliche Machine Learning-Algorithmen zu verwenden, ohne selbst Modelle erstellen und manuell trainieren zu müssen. Wir können unsere Produkte dadurch nicht nur erheblich einfacher erstellen und verwalten, sondern unseren Kunden auch eine höhere Genauigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bieten. Dies ist nicht nur für uns, sondern auch für unsere Kunden ein echter Gewinn.“

Rahul Subramaniam, CEO, DevFactory

AffordableTours.com

AffordableTours.com ist einer der größten Reiseverkäufer von begleiteten Touren, Kreuzfahrten, Flusskreuzfahrten und aktiven Ferien in den USA. Wir schicken Reisende auf der ganzen Welt in ihren Traumurlaub, indem wir niedrige Preise anbieten und Kundenservice von höchster Qualität mit unserem preisgekrönten Serviceteam bieten.

„Bei AffordableTours.com haben unsere Kunden einen überzeugenden Anreiz, zum Telefon zu greifen und uns anzurufen. Wir arbeiten fleißig daran, ihnen günstige Preise für Reisepakete anzubieten, damit sie neue Wunder sehen und erleben können. Damit unser Geschäft gedeihen und noch niedrigere Preise anbieten kann, müssen wir überall mögliche Effizienzvorteile erzielen. Aufgrund unserer globalen Präsenz stießen wir regelmäßig auf Probleme mit unausgewogenen Ressourcen, um das Kundenanrufvolumen zu bewältigen. An manchen Tagen hatten wir zu viele Agenten und an anderen Tagen zu wenige, was zu inkonsistenten Kundenerlebnissen führte, die Preise für verpasste Anrufe und die Betriebskosten erhöhte. Durch die Verwendung von Amazon Forecast können wir jetzt das Anrufvolumen der Kundennachfrage antizipieren, um sicherzustellen, dass wir täglich die richtige Anzahl von Agenten haben, wodurch sich die Rate verpasster Anrufe um ca. 20 % verbessert.“

Marc Rosenthal, Senior Project Manager, Affordabletours.com

CasaOne

CasaOne

CasaOne bietet eine preiswerte Komplettlösung für das Leasing bzw. den Verleih von Möbeln. Die Lösung beinhaltet Design- und Montagehinweise, ein nahtloses Projektmanagement sowie erstklassige Umzugs-, Versand- und Montageservices.

"Bei CasaOne stellen wir sicher, dass unsere Kunden ihre neuen Möbel in nur wenigen Geschäftstagen erhalten. Um besser antipizieren zu können, wie viele Sofas sich CasaOne-Kunden in der San Francisco Bay Area ausleihen werden oder wie viele Couchtische Kunden in New York benötigen, nutzen wir die Funktionen von Amazon Forecast. Mit Amazon Forecast hat sich die Genauigkeit unserer Vertriebsprognosen gegenüber unserem bisherigen Prognosealgorithmus um 20 % verbessert. Dies ermöglicht uns eine exakte Lagerhaltung und spart uns Anschaffungskosten in Höhe mehrerer Tausend US-Dollar. Langfristig wirkt sich die optimierte Produktauswahl auch auf die Zufriedenheit unserer Kunden aus."

Madhusudan Kagwad, Mitgründer und Head of Products – CasaOne 

Heroleads

Heroleads

Heroleads ist Südostasiens führendes Performance-Marketing-Unternehmen, das Kunden eine integrierte End-to-End-Lösung bietet, die auf ihre Marketinganforderungen zugeschnitten ist und die MROI maximiert.

„Unser Medienplanerteam verbringt über 60 % seiner Zeit mit der Erstellung und Pflege manueller Prognosemodelle und unterstützt das Sales & Operation Team dabei, die Leistungstrends verschiedener digitaler Marketingkanäle und -branchen zu verstehen und zu planen, wie wir KPIs erreichen. Durch die Integration von Amazon Forecast können wir das Team auf mehr Wertschöpfung konzentrieren, die Reichweite unserer Modelle für andere Teams erweitern und die Genauigkeit unserer Prognosemodelle auf 99 % verbessern. Die Verwendung von Prognosen erhöht unsere Fähigkeit, unsere Kunden besser zu bedienen, und erhöht das Vertrauen in unser Team durch schnellere Einblicke, verbesserte Vorhersagbarkeit, Leistungswarnsysteme, dynamische Budgetplanung und genauere Investitionsmodelle, um sicherzustellen, dass alle KPIs unserer Marketingkampagnen effizient und zur richtigen Zeit erfüllt werden.“

Amit Das, Lead Data Engineer - Heroleads

OMotor

OMOTOR

OMOTOR unterstützt die Unternehmensoptimierung durch KI. Der Anbieter liefert erstklassige Machine Learning-Algorithmen, Computervision-Techniken sowie kognitive Bots, die über WhatsApp und andere Plattformen kommunizieren können.

"Bei OMOTOR nutzen wir KI, um im Auftrag unserer Kunden innovative Lösungen zu entwickeln. Der Zugriff auf die modernsten Deep Learning-Technologien von AWS ist für den Erfolg unserer Kunden daher ausschlaggebend. Mit Amazon Forecast können wir mithilfe von Zeitreihendaten unterschiedliche Prognosen erstellen und präzisieren, ohne dafür jedes Mal manuell ein Modell erstellen und trainieren zu müssen. Wir prognostizieren reale Umsatzzahlen für die kommenden 12 Monate, um den Bestand entsprechend planen, die zukünftige Rentabilität abschätzen sowie Gewinne und Verluste von Marktanteilen verfolgen zu können und andere wichtige Informationen zu gewinnen. Dies ermöglicht es uns, stärker kontextbezogene Daten zu nutzen, unsere Informationen regelmäßiger zu optimieren, die Genauigkeit von Prognosen um über 50 % zu steigern und extrem schnell zu agieren. Wir unterstützen beispielsweise Kunden in der Automobilbranche bei den Umsatzprognosen für 185 Fahrzeugmodelle in Brasilien."

Marcio Rodrigues, CEO – OMOTOR

OMNYS

OMNYS

OMNYS bietet bahnbrechende Lösungen durch Entwickeln und Gestalten von digitalen Plattformen auf Grundlage von Systemintegration, Web- & Mobiltechnologien, IoT, Machine Learning und Big Data. Durch Erlernen ultimativer Technologien, Forschung und Entwicklung sowie Analyse von Marktanforderungen bringt OMNYS Innovationen in viele Branchen.

"Amazon Forecast hilft uns, neue Erkenntnisse und Geschäftswert für unseren Kunden Arneg S.p.A., einen Weltmarktführer in der Kühlgeräteherstellung, zu generieren, indem es etwa 11 Millionen IoT-Datensätze pro Tag erfasst. Mit Amazon Forecast konnten wir innerhalb weniger Stunden mit der Entwicklung von Modellen beginnen, was zuvor Wochen oder Monate gedauert hätte. Unser Kunde wollte lediglich, dass wir Wert aus seinen Rohdaten schöpfen. Mit Amazon Forecast konnten wir viel mehr erreichen. Wir haben Modelle entwickelt, um den Energieverbrauch für Kühlgeräte in Einkaufszentren auf der ganzen Welt drei Tage im Voraus mit einer Genauigkeit von 91 % vorhersagen zu können. Zudem haben wir Predictive Maintenance-Modelle entwickelt, um das Risiko von Geräteausfällen einen Tag im Voraus besser bewerten zu können und dadurch die Anzahl von Notrufen von Kunden zu reduzieren. Dies birgt grenzenloses Potenzial für unseren Kunden, diese Erkenntnisse zu nutzen, um die Verwaltung ihrer Kundenumgebung zu verbessern."

Davide Pozza, CTO - OMNYS 

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc. ist der weltweit führende Anbieter von Business Weather Intelligence® und bietet umfassende Wetteranalysen, mit denen Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Durch fortschrittliche Wetteranalyse-Technologien, Planungs- und Optimierungslösungen und branchenspezifisches Fachwissen hilft Planalytics Unternehmen, wetterbedingte Auswirkungen genau zu beurteilen und zu messen und die endlose Variabilität des Klimas effektiv zu managen.

„Bei Planalytics halten wir unsere Marktführerschaft nicht für selbstverständlich und suchen immer nach Tools und Techniken, die unsere Analysen verbessern. Mit Amazon Forecast können wir die Prognoseverbesserung, die wir unseren fortschrittlichsten Kunden durch die Verwendung von Rohwetterdaten bringen, schnell und effektiv quantifizieren. Die Quantifizierung hat Planalytics grundlegend verändert und es uns ermöglicht, unseren Kunden einen echten ROI zu bieten.“

Derron Simon, Chief Operating Officer - Planalytics

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) ist das größte Energieversorgungsunternehmen des US-Bundesstaates Washington. Es beliefert 1,1 Millionen Stromkunden und 825 000 Erdgaskunden in Kommunen in zehn Bezirken von Washington.

"Bei PSE nutzen wir Amazon Forecast, um den durchschnittlichen Strom- und Gasverbrauch der Einwohner zu prognostizieren. Wir haben festgestellt, dass sich mit Amazon Forecast trotz extrem begrenzter historischer Verbrauchs- und Wetterdaten sehr gute 30-Tage-Prognosen praktisch automatisch erstellen lassen. Aufgrund des Trends hin zu umweltfreundlicheren Energielösungen wird die Fähigkeit, den privaten und geschäftlichen Energieverbrauch jedes unserer Kunden genauer vorherzusagen, für Energieversorgungsunternehmen wie PSE in Zukunft extrem wichtig. Dank der erweiterten Analysefunktionen kann PSE individuell auf Kunden abgestimmte Energiesparprogramme und Dienstleistungen anbieten und dadurch letztlich die Kosten für Kunden senken." 

Paul Johnson, Sr. Cloud Architect – PSE 

Lesen Sie die Amazon Forecast-Dokumentation
Weitere Informationen zu Amazon Forecast

Weitere Anweisungen für die Verwendung von Amazon Forecast finden Sie im Entwicklerhandbuch.

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