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Prognose von Retourenmengen in der Paketlogistik

Projektdauer: 3 Monate

Kurzbeschreibung

Im Rahmen eines Proof-of-Concept (PoC) wird die Machbarkeit der Vorhersage von Retourenmengen in der Paketlogistik untersucht. Unterschiedliche Ansätze, sowohl auf Grundlage der Zeitreihenanalyse als auch auf Grundlage maschineller Lernverfahren (Machine Learning), werden analysiert und im Benchmarking anhand geeigneter Fehlermaße evaluiert. Ziel ist es die Menge der Sendungen vorherzusagen, die an dem für die Retourenabwicklung vorgesehenen Standort des Versenders in den nächsten drei Tagen erwartetet werden. Die PTA berät den Kunden und identifiziert geeignete Verfahren, um Retourenmengen zu prognostizieren.

Ergänzung

Die Auswahl der Verfahren basiert auf dem State-of-the-Art. In Zusammenarbeit mit dem Kunden werden Vergangenheitsdaten erhoben und der Benchmark definiert. Hierzu werden die Zeiträume für Trainings- und Testdaten sowie geeignete Fehlermaße abgestimmt. Unter Verwendung von Jupyter Notebooks erfolgt zunächst die Analyse der Daten im Sinne einer klassischen Zeitreihenanalyse. Hierbei werden Konzepte wie Stationarität, Trend und Saisonalität der Zeitreihe untersucht, um unterschiedlichste Prognoseverfahren wie bspw. (S)ARIMA, (T)BATs, Exponential Smoothing, Holt-Winters, Random Forest und XGBoost optimal zu parametrisieren. Die Entwicklung und Evaluation der Prognosemodelle geschieht unter Verwendung bekannter Python Bibliotheken wie z. B. fbprophet, matplotlib, pandas, scikit-learn, scipy, statsmodels und tbats.

Fachbeschreibung

Durch die Integration eines Prognosedienstes in das Geschäftskundenportal möchte der Kunde seinen Auftraggebern (Versendern) verlässliche Retourenmengen ankündigen, welche in den kommenden ein bis drei Tagen an den jeweiligen Retourenabwicklungsstandorten zu erwarten sind. Hierdurch und durch das Anbieten weiterer Services soll die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung gesteigert werden mit dem Ziel das Retourengeschäft weiter auszubauen.

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