Prediktivt innkjøps- og lagerstyringssystem for tekstilbaserte sesongvarer

Offentlig prosjektsammendrag

Kattnakken skal utvikle et prediktivt innkjøps- og lagerstyringssystem basert på kunstig intelligens, spesielt rettet mot sesongbaserte tekstilprodukter med lange produksjons- og leveringstider. Bakgrunnen for prosjektet er store utfordringer med over- og underlager grunnet vanskelig etterspørselsestimering. Hovedmålet er å redusere kapitalbinding og lager med minst 30 % gjennom et KI-basert beslutningsstøttesystem som analyserer historiske salgsdata, kampanjer, kundemønstre samt nasjonale og globale trender og markedsdata. FoU-utfordringen består i å utvikle presise prediksjonsmodeller på små datasett og kombinere ulike datakilder på nye måter. Prosjektet gjennomføres som et eksperimentelt utviklingsløp med systematisk arbeid i arbeidspakker fra datainnsamling og modellutvikling til validering i pilotsystem.