Supply Chain Analytics — Cloudora
Erhalten Sie präzise Einblicke in Lagerbestände, Transportleistung und Nachfrageschwankungen mit unseren cloudbasierten Analysen.
Warum Supply Chain Analytics?
Cloudora kombiniert operative WMS/TMS-Daten mit externen Signalen (Wetter, Verkehr, Nachfrage), um Engpässe vorherzusagen, Transportkosten zu senken und Service-Level zu stabilisieren.
- Echtzeit-KPIs für Pick-, Pack- und Lieferzeiten
- Prognosen auf SKU-/Standort-Ebene
- Was-wäre-wenn-Simulationen für Routing und Bestände
OTIF
98.6%
Durchlaufzeit
1.8 Tage
Lagerumschlag
6.4x
Kernfunktionen
- Dashboards & Drilldowns
- Forecasting & Saisonalitätsanalyse
- Automatisierte Alarmregeln
- ROI-Berechnungen & Szenarien
Interaktive Visualisierung
Unsere Visualisierungen sind interaktiv: Filter nach Region, Lager oder Produktgruppe, Export als CSV/PNG und Direktintegration in Ihr BI.
Use Cases & Fallstudien
E-Commerce Fulfillment
Reduktion der Versandkosten um 14% durch zonenbasierte Konsolidierung und Prognoseoptimierung.
Industrielles Distribution Center
Verbesserte Lagerumschlagsrate und Reduktion von Stockouts durch frühzeitige Sicherheitsbestands-Anpassung.
Integrationen & Datenquellen
Nahtlose Anbindung an WMS, TMS, ERP, Marktplätze und Telemetrie. Standard-Connectoren und REST-APIs reduzieren Implementationszeit.
- REST, SOAP, SFTP, Kafka
- Standard-Connectors: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics
- Telematik & IoT: Live-Positionsdaten
FAQ — Schnellantworten
Unsere Plattform wird in deutschen Cloud-Regionen betrieben, DSGVO-konform mit Unternehmens-Zertifizierungen und rollenbasiertem Zugriff.
Typische Pilotzeit: 4–8 Wochen. Volle Produktivnahme hängt von Datenqualität und Integrationsumfang ab.
Cloudora skaliert horizontal — von lokalen Lagern bis zu multinationalen Netzwerken.
Team & Ansprechpartner
M. Schneider
Head of Supply Chain Analytics
Sprechen Sie uns an für Demo, Pilotprojekte oder eine technische Evaluation. Wir unterstützen Umsetzung, Rollout und Training.
Technische Details
Unsere Architektur basiert auf containerisierten Microservices, event-getriebener Verarbeitung und skalierbarem Data Lake für historische Analysen.
Latency
Sub-5s Dashboard-Updates
SLA
99.95% Verfügbarkeit
Backups
Tägliche Snapshots, 30 Tage Aufbewahrung