B2B WebApp

Aufgabe

Die Entscheidungen zu Bestellmengen und der damit zusammenhängenden Lagerbestände in den einzelnen Filialen beruhen ausschließlich auf der Erfahrung und dem Wissen des Handelvertreters. Historische Fakten und zukünftige Prognosen werden nicht berücksichtigt. Nützliche Informationen im Kontext einer Smart-Supply-Chain sind verteilt verfügbar und werden kaum miteinander verknüpft betrachtet.
B2B-WebApp

Lösung

Anforderungen im Projekt:

  • Konzeption & Realisierung entlang einer Smart-Supply-Chain-Architekturvision
  • Erweiterung der Web-App zur Verwendung durch den Handelsvertreter
  • Implementierung des Bestellprozesses am Point-of-Sale für schnelldrehende Güter (FMCG)
  • Anbindung relevanter Schnittstellen und Zusammenführen entsprechender Daten
  • Umsetzung einer erweiterbaren Vorhersagelogik auf Basis historischer Verkaufs- und Bestandszahlen
  • Anpassung und Erweiterung der Benutzeroberfläche

Unsere Aufgaben im Projekt:

  • Anpassung der vorhandenen Web-App und der Bestellprozess-GUI
  • Entwicklung und Härtung einer Bestell-Vorhersage-Engine
  • Implementierung von unterschiedlichsten Daten-APIs und Umsetzung der ELT-Strecke
  • Integration von Wetterdaten sowie Aktionsmengen in die Vorhersagelogik
  • technologische und technische Beratung
  • Logging und Monitoring
  • Hypercare und Migrationsupport

Ergebnis

In agiler Arbeitsweise umgesetzte Erweiterung der für Geräte zur mobilen Datenerfassung (MDE) optimierten Web-Applikation um Bestellprozess inkl. Mehrlieferantenfähigkeit, bi-direktionale Kommunikation und eine erweiterbare Vorhersagelogik. Die Berechnungen basieren dabei auf Verkaufs- und Bestandszahlen, Wetterdaten und Aktionen und ermöglichen konkrete Bestellvorschläge pro Markt und Produkt. Die benötigten Datenschnittstellen werden fortan automatisch synchronisiert und das serverseitige Berechnungssystem ist leicht skalierbar. Neben einem nun verfügbaren Logging wurde ein erweiterbares Monitoring umgesetzt.

Mehrwert

Die Zusammenarbeit der involvierten Projektparteien führte zur Detailierung der Vision und eine an der Praxis orientierten Weiterentwicklung. Dabei wurde die Web-App erweitert und in einen produktiv einsetzbaren Zustand gebracht. Der Handelsvertreter kann den Bestellprozesse vollständig in der Applikation umsetzen und die Verhersagelogik unterstützt ihn dabei aktiv oder passiv. Die dafür automatisiert kummulierten Daten eröffnen dem FMCG Anbieter darüber hinaus neue Auswertungs- und Anwendungsszenarien.

Werkzeuge

  • Python-Technologie-Stack
  • Kafka
  • Java
  • JSON
  • Spring Boot
  • MongoDB
  • Docker
  • Kubernetes

Feedback

“Echt gut, wie das mtc Projektteam die komplexe Materie durchdringt, Probleme und Lösungen findet und teamübergreifend Einsatz zeigt.“
(Kundenprojektleiter)