Utvikling av Oakland Direct og Vertikal Lagerstyring for Oakland Home AS

Offentlig prosjektsammendrag

Oakland Home AS ønsker å utvikle en AI-basert vareplanlegger for møbel- og interiørmarkedet. Bakgrunnen er store utfordringer med lange ledetider, sesongtopper og høye lagerverdier, som ofte fører til overskuddslager, vareutslag og ineffektive innkjøp. Hovedmålet med prosjektet er å redusere overskuddslager, forhindre tomme hyller og forbedre innkjøpseffektiviteten. Prosjektet har konkrete delmål: redusere lagerverdien med minst 15 %, redusere planleggingshorisonten fra 9 måneder til 1 uke, og øke treffsikkerheten i innkjøpsprognoser med 20 %. For å oppnå dette vil Oakland systematisk utvikle og teste prediktive algoritmer som kan analysere historiske salgsdata, sesongmønstre og eksterne faktorer. Gjennom prototyping, pilotdrift og evaluering vil selskapet bygge ny kunnskap og etablere en løsning som kan gi økt lønnsomhet og bedre kundeopplevelse.