Fallstudie

Drinnen Toyota Material Handling Prognose der Transformation mithilfe der datengesteuerten Plattform von Indicio

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Ihre Herausforderungen

Hoher manueller Arbeitsaufwand

Ihre Excel-basierte Prognosemethodik führte zu einer geringen Prognosegenauigkeit und der Unfähigkeit, Trendverschiebungen zu erkennen.

Dies hinderte sie in der Folge daran, die Kapazitätsplanung zu optimieren.

Komplexe Hierarchien

Prognosen sowohl auf europäischer als auch auf Länderebene führten zu kaskadierenden Inkonsistenzen und Problemen bei der Angleichung.

Risiken eines Datenungleichgewichts

Anpassungen in einem Bereich führten häufig zu Fehlern an anderer Stelle. Ein Teammitglied beschrieb dies als „das Reparieren eines Teils eines Ballons, nur damit ein anderer platzt“.

Wichtigste Ergebnisse

Reduzierung des manuellen Aufwands und des Zeitaufwands für Prognosen um 70%

Durch die automatisierte Datenintegration und -modellierung wurden sich wiederholende Excel-Arbeiten überflüssig, sodass sich das Team auf Analyse und Strategie statt auf die Datenpflege konzentrieren konnte.

Verbesserte Prognosegenauigkeit und Marktkonsistenz

Die hierarchischen Prognosen von Indicio sorgten für eine Abstimmung von den europäischen Gesamtwerten bis hin zur Länder- und Segmentebene und lieferten zuverlässige, einheitliche Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung.

Mehr Vertrauen in strategische Planungs- und Managemententscheidungen

Mit vertrauenswürdigen, wissenschaftlich fundierten Prognosen stärkte Toyota Material Handling seine Entscheidungsfindung in Vertrieb, Preisgestaltung, Produktionsplanung und Marktpositionierung; unterstützt langfristige Stabilität und Wachstum.

„Indicio gibt uns Vertrauen in unsere Marktprognose und erleichtert es dem Managementteam, Entscheidungen über die Ziele zu treffen, die wir erreichen müssen.“

Steven Van Poecke, Direktor für Geschäfts- und Marktinformationen, Toyota Material Handling

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