1. Schritt — Entwicklung eines digitalen Zwillings

• Zentrale Verwaltung aller Lieferkettendaten, einschließlich Daten, die nicht im ERP oder einem anderen System verwaltet werden (z. B., Eigenschaften von Silos)
• Integration von Geschäftsdaten, um die Auswirkungen einer Entscheidung auf die Umsatzmargen zu messen

Schritt 2 — Entwicklung eines langfristigen Planungsmoduls

• Fortschrittlicher Optimierungsalgorithmus, um den besten Plan unter Berücksichtigung von Hunderten von Einschränkungen und Parametern vorzuschlagen, wobei der Schwerpunkt auf Kosten und Reduzierung der CO2-Emissionen liegt
• Entwicklung einer Schnittstelle (um das „Black-Box“ -Syndrom zu vermeiden und es Benutzern zu ermöglichen, einige Einschränkungen oder logistische Abläufe zu „erzwingen“, um besonderen Situationen Rechnung zu tragen)
• Ein neuer Plan oder ein neues Szenario kann in wenigen Minuten erstellt werden

Schritt 3 - Integration von Funktionen zur Ernte- und Verkaufsprognose, direkte Einspeisung in das Planungstool

• Kombination aus benutzerfreundlicher Oberfläche zur schnellen Aktualisierung „menschlicher“ Prognosen und KI zur Berücksichtigung historischer Daten, Kundendaten (z. B., Fortschritte bei der Vertragsausführung) und externen Daten
• Integrierte Nutzung für Supply-Chain- und Vertriebsteams

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