Studium przypadku

Wewnątrz Toyota Material Handling Prognozowanie transformacji za pomocą platformy opartej na danych Indicio

Pobierz pełne studium przypadku

Ich wyzwania

Duże obciążenie ręczne

Ich metodologia prognozowania oparta na programie Excel spowodowała niską dokładność prognozy i niezdolność do wykrycia zmian trendu.

To przeszkodziło im w optymalizacji planowania zdolności produkcyjnych.

Złożone hierarchie

Prognozowanie zarówno na poziomie europejskim, jak i krajowym powodowało kaskadowe niespójności i problemy związane z dostosowaniem.

Ryzyko braku równowagi danych

Korekty w jednym obszarze często powodowały błędy w innym miejscu — co jeden członek zespołu opisał jako „naprawianie jednej części balonu tylko po to, aby inna mogła się pojawić”.

Kluczowe wyniki

70% redukcja wysiłku ręcznego i czasu poświęconego na prognozowanie

Zautomatyzowana integracja i modelowanie danych wyeliminowały powtarzalną pracę programu Excel, uwalniając zespół do skupienia się na analizie i strategii, a nie na utrzymaniu danych.

Poprawiona dokładność i spójność prognoz na różnych rynkach

Hierarchiczne prognozowanie Indicio zapewniło dostosowanie europejskich sumy do poziomów krajów i segmentów, zapewniając rzetelne, ujednolicone informacje dotyczące podejmowania decyzji.

Większe zaufanie do planowania strategicznego i decyzji zarządczych

Dzięki wiarygodnym, opartym na nauce prognozom, Toyota Material Handling wzmocniła swoje podejmowanie decyzji sprzedaż, ceny, planowanie produkcji i pozycjonowanie na rynku; wspieranie długoterminowej stabilności i wzrostu.

„Indicio daje nam pewność co do naszej prognozy rynkowej i ułatwia zespołowi zarządzającemu podejmowanie decyzji dotyczących celów, które musimy osiągnąć”.

Steven Van Poecke, dyrektor ds. analizy biznesowej i rynkowej, Toyota Material Handling

Pobierz studium przypadku

Poznaj więcej naszych postów na blogu