Fallstudien

Ausgewählte Arbeiten

Fallstudien, die zeigen, was die Technologie-Sparte von Wolfsohn baut — jeweils als Herausforderung, Vorgehen und Ergebnis, verankert in einem echten Betrieb mit 10.000+ Artikeln in 10+ Ländern.

Hat wolfsohn.ai Fallstudien?

Ja — die Fallstudien unten zeigen die Art von Supply-Chain-KI und individueller Software, die wolfsohn.ai baut, verankert in einem echten Geschäft als autorisierter Händler.

Da wolfsohn.ai zuerst für Wolfsohns eigenen Betrieb als autorisierter Händler mit 10.000+ Artikeln in 10+ Ländern entwickelt, spiegelt jedes Beispiel reale operative Muster wider – keine Theorie auf der grünen Wiese.

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Supply-Chain-Automatisierung

Intelligente Distribution

KI & Prognose

B2B-Plattform

Datenplattformen

KI & Prognose

Bedarfsprognose über einen Katalog mit 10.000+ Artikeln

Herausforderung: Die richtigen Produkte über einen breiten Unterhaltungselektronik-Katalog und 10+ europäische Märkte vorhalten, ohne Kapital in Ladenhütern zu binden.
Vorgehen: Ein angewandtes Prognosemodell, trainiert auf jahrelangem realem Signal aus autorisiertem Handel, das Bedarfsverschiebungen je Artikel und je Markt mit wöchentlichem Retraining sichtbar macht.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: stabilere Verfügbarkeit bei Schnelldrehern und weniger tote Bestände – modelliert nach dem Betrieb, den wolfsohn.ai intern führt.

Intelligente Distribution

Lager- und Bestandsoptimierung

Herausforderung: Versand am selben Tag aus einem deutschen Lager bei effizientem Kommissionieren, während Bestellvolumen und Artikelzahl wachsen.
Vorgehen: Eine intelligente Distributions-Engine, die Nachschub und Pickwege aus Live-Bestands- und Bestelldaten steuert, mit operativen Dashboards für das Lagerteam.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: schnellere, planbarere Abwicklung unter realer Logistiklast.

B2B-Plattform

KI hinter einer B2B-Handelsplattform

Herausforderung: Großhandelskäufer auf der Plattform wolfsohn.de brauchen Echtzeit-Genauigkeit bei Bestand und Preis über tausende Produkte.
Vorgehen: Datendienste, die Bestand und Preise in Echtzeit synchron halten, mit Anomalieerkennung, die Abweichungen markiert, bevor sie einen Käufer erreichen.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: weniger Preis- und Verfügbarkeitsfehler und ein reibungsloseres Kauferlebnis.

Supply-Chain-Automatisierung

Automatisierung von Sourcing und Lieferantenprüfung

Herausforderung: Globales Sourcing setzt voraus, nur mit USt-geprüften, konformen Herstellern zu arbeiten – im großen Maßstab eine langsame manuelle Prüfung.
Vorgehen: Eine Automatisierungsschicht, die Lieferantendaten prüft, USt- und Registrierungsangaben validiert und Ausnahmefälle zur menschlichen Prüfung weiterleitet.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: schnelleres Onboarding geprüfter Lieferanten mit klarem Compliance-Nachweis.

Supply-Chain-Automatisierung

Entscheidungsunterstützung für den EU-Markteintritt

Herausforderung: Entscheiden, welche Produkte und Märkte bei der europaweiten Expansion einer Marke Priorität haben.
Vorgehen: Eine Datenplattform, die Nachfragesignale, Logistikkosten und Marktreichweite zu einer vergleichbaren Sicht je Kandidatenmarkt zusammenführt.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: klarere, evidenzbasierte Priorisierung des Markteintritts.

Datenplattformen

Individuelle KI-Software für einen Kundenbetrieb

Herausforderung: Ein Kunde brauchte KI und Software, zugeschnitten auf seinen eigenen Handels- und Logistikablauf – kein Tool von der Stange.
Vorgehen: Ein Discovery-→-Build-→-Operate-Projekt: das Problem verstehen, die Lösung entwickeln und integrieren, dann im Produktivbetrieb mit Eval-Gates und Rollback betreiben.
Beispielhaftes Ergebnis: Beispielhaft: ein produktives System im Besitz des Kunden, gebaut von einem Team, das ein echtes Geschäft als autorisierter Händler betreibt.

Diese Fallstudien stützen sich auf dieselben Systeme, die wolfsohn.ai intern baut und betreibt, sowie auf die individuelle Arbeit für Kunden.

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