SimCog Lösungen
SimCog optimiert in verschiedenen Branchen und entwickelt individuelle Lösungen.
Pharma
Mit Methoden künstlicher Intelligenz können heute hohe und beständige Prognosequalitäten erreicht werden. Diese lassen sich als Grundlage für Entscheidungen heranziehen, um Wachstum und Rentabilität nicht-verschreibungspflichtiger Pharmaprodukte erheblich zu steigern.Erfahren Sie am Beispiel nicht-verschreibungspflichtiger Pharmaprodukte, wie eine SimCog Umsatzprognose selbstlernende Algorithmen nutzt, um mit hoher Zuverlässigkeit die Effekte von Werbegeldern und Vertriebsaktivitäten auf zukünftige Umsätze zu prognostizieren. Auf der Basis verschiedener Werbepläne lassen sich beliebig viele Umsatz-Szenarien realitätsnah simulieren.Die durch dieses Vorgehen erlangten Vorteile kann ein werbetreibendes Pharmaunternehmen zudem durch eine frühzeitige Investition in künstliche Intelligenz gegenüber seinen Wettbewerbern absichern.
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Logistik
Frequenzprognose zur Optimierung des ContainerumschlagsZiel ist es, Terminals in möglichst kurzer Zeit zu be- und/oder zu entladen und Termintreue zu halten. Vor diesem Hintergrund entwickelt SimCog Technologies einen selbstlernenden Prognosealgorithmus, der in der Lage ist, den genauen Zeitpunkt der Containerabholung sowie die Reihenfolge zu bestimmen. Direkt bei der Entladung wird die Planung eines effektiven Abtransports ermöglicht.
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Handel
SimCog Technologies liefert tagesgenaue Absatzprognosen auf Artikelebene, Stundenbasis rollierend für die nächsten 7-10 Tage oder auch Retourenprognosen.
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Consulting & Workshops
Welche Info aus der Zukunft müssten Sie kennen und nutzen können, um den größten Erfolg mit Hilfe einer Datenprognose zu erzielen?
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Prognose von benötigten Ersatzteilen
SimCog Technologies entwickelt eine Prognose für benötigte Ersatzteile. Durch das Wissen um die Art und Menge der zukünftig benötigten Ersatzteile konnte die Lagerhaltung optimiert, Out-of-Stock Situationen vermieden sowie Reparaturzeiten verkürzt werden.
Home Care – Erkennung von Auffälligkeiten
Durch Anwendung von modernen Machine-Learning Verfahren werden Verbrauchsmuster identifiziert. Hierdurch können anhand von Energie- und Verbrauchsdaten Schäden im Haushalt erkannt werden.