Heidelberg, 2. Mai 2019 – Nestlé, der weltweit größte Nahrungsmittelhersteller, integriert Analytics von SAS in zentrale Prozesse, um die Nachfrage nach seinen Produkten auf globaler Ebene präziser und zuverlässiger zu ermitteln und vorherzusagen. Eine genauere Bestimmung des Bedarfs ist ein wesentlicher Faktor, um die richtigen Produkte in der richtigen Menge zur richtigen Zeit herzustellen und so Überbestände zu vermeiden.
“SAS ist der Motor für die Bedarfsplanung bei Nestlé”, erklärt Vineet Khanna, Senior Vice President for Corporate Supply Chain bei Nestlé. “SAS wird bei Nestlé auf breiter Basis für prädiktive Analysen eingesetzt. Wir haben weltweit 450 Anwender geschult, um sie für bessere Entscheidungen in der Bedarfsplanung fit zu machen. Die Möglichkeit, SAS in unterschiedlichste komplexe Umgebungen zu implementieren, hat uns die Entscheidung leicht gemacht, den Einsatz von SAS im Konzern über die Bedarfsplanung und Lieferkette hinaus zu erweitern und auch die neuesten Technologien von SAS einzuführen.”
Annette Green, Vice President DACH bei SAS und Nestlé Executive Sponsor, erklärt, Nestlé habe sich eine absolute Spitzenposition in der Welt der Konsumgüter erarbeitet – und zwar auch dadurch, dass das Unternehmen die lokale Nachfrage nach jedem seiner Produkte verstehe. “Es ist für uns eine Herausforderung, SAS erfolgreich in dem Umfang zu implementieren, den Nestlé benötigt”, betont Green. “Dies ist die Grundlage für den nächsten Schritt bei Nestlé: die Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie viele weiterer Advanced-Analytics-Anwendungen.”
User Feedback Award 2019 geht an Nestlé-Visionär
Davis Wu, PhD, Global Lead for Demand Planning und Analytics bei Nestlé, erhielt beim SAS Global Forum in Dallas den User Feedback Award 2019. Wu gilt als Vordenker, der untersucht, wie KI und maschinelles Lernen für die Nachfrageprognose und -planung genutzt werden können. Sein Einfluss half SAS bei der Entwicklung von Assisted Demand Planning, einer neuen Funktion des SAS Forecast Servers, einer Software, die maschinelles Lernen zur Verbesserung von Prognosen einsetzt. Wu war auch an der Leitung des SAS Produktmanagementteams beteiligt, um SAS Visual Demand Planning auf SAS Viya zu optimieren.
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