Case Study

Wiodący dystrybutor części samochodowych

Zobacz jak jeden z głównych dystrybutorów części samochodowych wykrywa nadużycia, usprawnia planowanie zapasów i prognozowanie popytu na części samochodowe.

Wyzwanie

~ 100 000 clients

Różnice między faktyczną ilością produktów w magazynie a ilością produktów w systemie magazynowym (wykrywanie nadużyć i anomalii).

How to optimize debt

Nieprawidłowości i nieplanowane zmiany ilości produktów w magazynie.

Often occurring late payments

Często występujące opóźnienia w płatnościach.

Rozwiązanie

Algoline models implementation

Wdrożenie modeli Algoline – rozwiązanie informujące o błędach w systemie magazynowym.

Early warning of product unavailabilit

Wczesne ostrzeganie o niedostępności produktu w magazynach.

Assessment model of the counterparty

Model oceny kontrahenta pod kątem ryzyka niespłacenia zobowiązania w terminie.

Detection of relationships

Wykrywanie powiązań między kontrahentami, które mogą wpływać na zachowania płatnicze.

Korzyści

Repair of processes

Naprawa procesów związanych z przepływem towarów.

Forecasting the quantity

Przewidywanie ilości towarów w określonym okresie czasu.

Identification of fraud scenarios

Identyfikacja scenariuszy fraudowych.

Stock planning

Planowanie stanu ilości towarów na podstawie segmentacji klientów.

Kompleksowe rozwiązanie służące wykrywaniu oszustw.

Zainteresowany? Napisz do nas!





Przeczytaj Politykę Prywatności

Przeczytaj Klauzulę informacyjną

w celu przesyłania treści marketingowych


Pin It on Pinterest