
Móda a sport
Rychlejší obrátka zásob se spolehlivou dostupností
Logio implementovalo software pro optimalizaci zásob, který nákupčím pomáhá objednávat s maximální přesností a zároveň plně zohledňuje dlouhé lead times dodavatelů.

Výsledek
Řešení restrukturalizovalo zásoby, zrychlilo obrátku, zvýšilo service level a snížilo chybovost nákupu – a to i přes lead times z Asie v délce až 5 měsíců.
O společnosti ČERVA
CERVA GROUP a.s. vyvíjí a distribuuje pracovní oděvy, obuv, rukavice a další ochranné pomůcky. Z lokální firmy založené v roce 1991 vyrostla na celoevropského hráče s globálním dosahem.
14 poboček
Více než 1 100 zaměstnanců
Roční obrat přes 240 milionů EUR
Původní výzva
Pomalá obrátka zásob, závislost na nezastupitelných obchodnících a špatná dostupnost produktů.

Cíl projektu
Stabilizovat dostupnost a uvolnit vázaný kapitál restrukturalizací zásob a řízením nákupu pomocí přesného plánování, které zohledňuje lead times.

Řešení
Plánujte podle poptávky, nakupujte s jistotou
Nasadili jsme řešení pro optimalizaci zásob. To přímo do objednávací logiky integruje lead times dodavatelů a dává nákupčím jasná doporučení.

Implementovaná řešení
Řízení doplňování a alokace
Automatizace reportingu
Design KPI a monitoring výkonu
Prognózování poptávky a optimalizace zásob

Dopad
Vyšší dostupnost a rychlejší obrátka zásob
Rychlejší obrátka zásob
Obrátka zboží se zrychlila díky tomu, že nákup nyní přesně kopíruje reálnou poptávku a lead times.
Vyšší service level
Lepší dostupnost podpořila spolehlivější vykrývání zákaznických objednávek.
Nižší chybovost nákupu
Systémová doporučení omezila manuální chyby a zamezila promeškání sezóny.
Strukturované zásoby
Restrukturalizované portfolio nyní odpovídá vzorcům poptávky i omezením na straně dodavatelů.
Udělejte z dlouhých lead times předvídatelnou proměnnou
Pokud dlouhé dodací lhůty zpomalují obrátku a snižují dostupnost, pomůžeme vám s predikcí poptávky a přesným nákupem. Proberme možnosti optimalizace zásob.
Vyřešili jsme řadu supply chain výzev
AI analýza cross‑sell potenciálu v EMEA
Pro SKF jsme strojovým učením analyzovali 207 milionů kombinací produkt‑zákazník v EMEA a odhalili cross‑sell příležitosti s marže potenciálem.
207 milionů kombinací produkt‑zákazník
Cross‑sell vedený marží
Škálovatelný model pro celý EMEA
Optimalizace zásob náhradních dílů pro ORLEN Unipetrol
Snížení hodnoty zásob o 25 % při současném zabezpečení dostupnosti kritických náhradních dílů.
‑25 % hodnoty zásob
Eliminace rizika výpadku kritických dílů
Automatizované MRO objednávání