Session bei Gartner

In dieser Gartner Featured Session erläutert Misty Alexander, Executive Leader im Bereich Insights, Analytics, Strategy & Innovation bei Kimberly-Clark, wie das Unternehmen KI, externe Marktsignale und ökonometrische Modelle kombiniert hat, um ein genaueres und nachvollziehbares Bild der Nachfrage zu erstellen.

Erfahren Sie, wie Kimberly-Clark über tabellenbasierte Forecasting-Prozesse hinausging und schnellere, fundiertere Entscheidungen in Finanzplanung, Supply Chain und Commercial Planning ermöglichte.

Erfahren Sie in nur 20 Minuten, wie Kimberly-Clark:

• die Nachfrage mit einer Abweichung von nur 2 % gegenüber den tatsächlichen Ergebnissen prognostizierte

• Einsparungen in Höhe von mehr als $10 Mio. erzielt

• den Sicherheitsbestand um 1,3 Mio. US-Dollar pro Prozentpunkt verbesserter Prognosegenauigkeit reduzierte

• erklärbare KI-Prognosen entwickelte, denen Finanz-, Supply-Chain- und Commercial-Teams vertrauen

Prognosen im Kimberly-Clark-Maßstab

Kimberly-Clark ist in mehr als 175 Ländern tätig, erzielt einen Jahresumsatz von über 20 Milliarden US-Dollar und beliefert weltweit jeden Vierten.

In dieser Hinsicht können bereits kleine Verbesserungen der Prognosegenauigkeit erhebliche Vorteile in den Bereichen Bestands-, Investitions-, Lieferketten- und Vertriebsplanung erschließen.

Das werden Sie erfahren

In dieser Gartner-Session berichtet Misty Alexander, wie Kimberly-Clark:

✓ langsame, manuelle Excel-Forecasts durch KI-gestützte ökonometrische Modelle ersetzte

✓ blinde Flecken historischer Daten mithilfe von mehr als 8 Millionen externen Marktsignalen überwand

✓ Vertrauensbarrieren auf Führungsebene durch transparente, erklärbare Prognosen abbauen konnte

✓ Planungssilos zwischen Finanz-, Marketing-, Commercial- und Supply-Chain-Teams reduzierte

✓ Forecasting mit der Unternehmensplanung verknüpfte, um schnellere Entscheidungen mit höherer Sicherheit zu ermöglichen

Registrieren Sie sich für diese Gartner Featured Session und erfahren Sie, wie Kimberly-Clark KI und externe Daten nutzt, um Prognosesicherheit und Geschäftsentscheidungen zu verbessern.