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PANEL II: DIGITALISIERUNG IM HANDEL Datenbasierte Nachfrageprognose im stationären Getränkehandel Christian Kluge Digitalizace v obchodě Prognóza poptávky založená na sběru dat v místním obchodu s nápoji
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Datenbasierte Nachfrageprognose im stationären Getränkehandel · Logistika Handel Obchod Maschinelle Lernverfahren zur Maschinensteuerung und Verbesserung der Produktqualität in

Oct 17, 2019

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Page 1: Datenbasierte Nachfrageprognose im stationären Getränkehandel · Logistika Handel Obchod Maschinelle Lernverfahren zur Maschinensteuerung und Verbesserung der Produktqualität in

Prof. Dr. Diane AhrensPANEL II: DIGITALISIERUNG IM HANDEL

Datenbasierte Nachfrageprognose im stationären Getränkehandel

Christian KlugeDigitalizace v obchodě

Prognóza poptávky založená na sběru dat v místním obchodu s nápoji

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www.th-deg.de/tc-grafenau 2© Christian Kluge

A

B

C

E

FG

J

HI

A Technische Hoch-schule Deggendorf

B European CampusRottal-Inn

C Campus Schloss Mariakirchen

E TC Freyung F TAZ SpiegelauH Gesundheitscampus

Bad KötztingG TC Teisnach

I TC Cham J TC Weissenburg

D TC Grafenau

D

Technologie Campus der THDTechnologický campus DITSTANDORTE DER FORSCHUNGSINSTITUTE

MAPA VÝZKUMNÝCH INSTITUTŮ

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Prozess-optimierung

Optimalizace Procesů

Big Data Analytics

Big DataApplications

Räumliche Entwicklung

Rozvoj Venkova

Analysen & Prognosen

Prozessverständnis& Optimierung

IT-Lösungen,Cloudtechnologien

Digitale Anwendungenim ländlichen Raum

ZukunftsorientiertZaměřeno na budoucnostFORSCHUNGSBEREICHE

OBLASTI VÝZKUMU

Analýzy a prognózy Porozumění Procesu aOptimalizace

IT řešení a Cloud technologie Digitální aplikace ve venkovských oblastech

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Big Data Analytics

Big Data AnalyticsANWENDUNGSFELDER

POLE VYUŽITÍ

• Statistische Auswertung & Beratung

Statistické vyhodnocení &poradenství

• Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen

Umělá inteligence & strojové učení

• Prognosen / Forecasting

Prognózy / Forecasting

• Data Mining & Visual Analytics

Data Mining & Visual Analytics

ExpertiseExpertiza

BeispielePříklady

• Auslastungsprognose, Frischeprognose, Verkaufsprognosen

Prognózy vytížení, čerstvosti, prodeje

• Materialflussanalysen, Standzeitenanalyse

Analýza toku materiálů, analýza životnosti

• Predictive Maintenance

Predictive Maintenance

Projektpartner für Digitalisierungs- und Big Data-ProjektePartner projektů, které se týkají digitalizace a Big Data

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Technologiezentrum PísekTechnologické centrum Písek s.r.o.

Südböhmische WirtschaftskammerJihočeská hospodářská komora

IHK Niederbayern (assoziierter Partner)Průmyslová a obchodní komora Dolního Bavorska(přidružený partner)

Erhöhung der Innovationskraft von KMUs in derOstbayerischen und Südböhmischen Grenzregion durchTechnologie- und Wissenstransfer im Bereich Big Dataund Cloud ComputingZlepšení inovačních schopností malých a středníchpodniků v přeshraničním regionu jižních Čech avýchodního Bavorska díky technologickému a znalostnímutransferu v oblasti Big Data a cloud computingu.

Laufzeit: 01.07.2016 - 30.06.2019Doba trvání: 01.07.2016 - 30.06.2019

Gefördert durch: Ziel ETZ 2014 – 2020 (INTERREG V)Díky podpoře: Cíl EÚS 2014 – 2020

Pro

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Cíl p

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Part

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Part

neři

Big Data Centrum Ostbayern – SüdböhmenVýchodní Bavorsko – jižní Čechy

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Big Data Analytics

Big Data CentrumPilotprojektePilotní projekty

Nachfrageprognose im GetränkehandelPrognóza poptávky v obchodě s nápoji

ProduktionVýroba

LogistikLogistika

HandelObchod

Maschinelle Lernverfahren zur Maschinensteuerung und Verbesserung der Produktqualität in der GlasindustriePostup strojového učení k řízení strojů a

zlepšení kvality výroby ve sklářském průmyslu

Auslastungsoptimierung in der In-house-Logistik / interne Materialversorgung

Optimalizace vytížení v In-house logistice / interní zásobení materiálem

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Big Data Analytics

Big Data CentrumPilotprojektePilotní projekty

• Partner: Getränke Degenhart e.K.

Partner: Nápoje Degenhart

• Ziel: Entwicklung einer Methodik zur automatisierten Nachfrageprognose

Cíl: Vývoj metodiky k automatizované prognóze poptávky

• Kassendaten aus 19 Filialen:> 2200 Artikel von 149 Lieferanten

Data z pokladen z 19 poboček:

> 2200 výrobků od 149 dodavatelů

Demonstration in der Shiny-App

Ukázka v Shiny-App

Nachfrageprognose im GetränkehandelPrognóza poptávky v obchodě s nápoji

HandelObchod

ProduktionVýroba

LogistikLogistika

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Demnächst: Seminar „Grundlagen der Prognose“

Big Data Analytics

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Kontakt

Christian Kluge

Technologiecampus Grafenau

Hauptstraße 3

94481 Grafenau

Telefon: +49 8552 975620-49

[email protected]

www.tc-grafenau.th-deg.de