Der technische Großhandel steht vor der Herausforderung, ein komplexes Sortiment mit stark schwankender Nachfrage effizient vorzuhalten, um gleichzeitig Lieferfähigkeit und Lagerkosten im Gleichgewicht zu halten. Cloudera unterstützt dabei durch seine Datenplattform, die speziell auf Echtzeitverarbeitung und Advanced Analytics ausgerichtet ist.
1. Bestandsoptimierung in Echtzeit
Cloudera ermöglicht es, Lagerbestände kontinuierlich mit Echtzeitdaten aus ERP-Systemen, Wareneingängen, Bestellungen, IoT-Sensoren oder Lieferkettenpartnern abzugleichen.So können Algorithmen laufend den optimalen Lagerbestand berechnen:
* Überwachung von Abverkaufsraten, Saisonalitäten und Kundentrends
* Automatisierte Nachbestellungen, sobald definierte Schwellenwerte unterschritten werden
* Frühzeitige Identifikation von Ladenhütern oder Überbeständen zur Vermeidung von Kapitalbindung
2. Lageroptimierung durch integrierte Analysen
Die Cloudera Data Platform (CDP) erlaubt die Zusammenführung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Kommissionierung, Retouren, Lieferzeiten).Damit lassen sich Fragen beantworten wie:
* Welche Artikel müssen näher am Warenausgang gelagert werden?
* Wie können Pickwege verkürzt und Kommissionierfehler reduziert werden?
* Welche Lieferanten verursachen systematisch Verzögerungen?Das Ergebnis: schnellere Abläufe, weniger Suchzeiten, sinkende Kosten.
3. Logistiksteuerung in Echtzeit
Mit Clouderas Streaming- und Machine-Learning-Funktionen (z. B. Apache Kafka, Flink, Spark Streaming) können Logistikprozesse nahezu live überwacht und gesteuert werden:
* Automatische Anpassung der Tourenplanung bei Lieferengpässen oder Staus
* Prognosebasierte Belieferung von Filialen oder Kunden („predictive replenishment“)
* Dynamische Priorisierung eilige Aufträge basierend auf aktuellen Kapazitäten
4. Skalierbarkeit und Flexibilität
Durch die hybride Cloud-Architektur kann Cloudera sowohl On-Premises als auch in der Cloud oder als Kombination betrieben werden – ein wichtiger Vorteil für Handelsunternehmen mit historisch gewachsenen IT-Landschaften.Zudem erlaubt die Plattform es, neue Datenquellen (z. B. Wetterdaten oder Marktdaten) einfach einzubinden, um Prognosemodelle laufend zu verbessern.
1. Bestandsoptimierung in Echtzeit
Cloudera ermöglicht es, Lagerbestände kontinuierlich mit Echtzeitdaten aus ERP-Systemen, Wareneingängen, Bestellungen, IoT-Sensoren oder Lieferkettenpartnern abzugleichen.So können Algorithmen laufend den optimalen Lagerbestand berechnen:
* Überwachung von Abverkaufsraten, Saisonalitäten und Kundentrends
* Automatisierte Nachbestellungen, sobald definierte Schwellenwerte unterschritten werden
* Frühzeitige Identifikation von Ladenhütern oder Überbeständen zur Vermeidung von Kapitalbindung
2. Lageroptimierung durch integrierte Analysen
Die Cloudera Data Platform (CDP) erlaubt die Zusammenführung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Kommissionierung, Retouren, Lieferzeiten).Damit lassen sich Fragen beantworten wie:
* Welche Artikel müssen näher am Warenausgang gelagert werden?
* Wie können Pickwege verkürzt und Kommissionierfehler reduziert werden?
* Welche Lieferanten verursachen systematisch Verzögerungen?Das Ergebnis: schnellere Abläufe, weniger Suchzeiten, sinkende Kosten.
3. Logistiksteuerung in Echtzeit
Mit Clouderas Streaming- und Machine-Learning-Funktionen (z. B. Apache Kafka, Flink, Spark Streaming) können Logistikprozesse nahezu live überwacht und gesteuert werden:
* Automatische Anpassung der Tourenplanung bei Lieferengpässen oder Staus
* Prognosebasierte Belieferung von Filialen oder Kunden („predictive replenishment“)
* Dynamische Priorisierung eilige Aufträge basierend auf aktuellen Kapazitäten
4. Skalierbarkeit und Flexibilität
Durch die hybride Cloud-Architektur kann Cloudera sowohl On-Premises als auch in der Cloud oder als Kombination betrieben werden – ein wichtiger Vorteil für Handelsunternehmen mit historisch gewachsenen IT-Landschaften.Zudem erlaubt die Plattform es, neue Datenquellen (z. B. Wetterdaten oder Marktdaten) einfach einzubinden, um Prognosemodelle laufend zu verbessern.
