Modellierung von Erlös- und Transportleistung
Umsatzprognose zur Verbesserung der Unternehmensplanung bei DB Cargo
Mit maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz wird die Modellierung von Umsatz und Transportleistung optimiert und die Entscheidungsfindung menschlicher Expert*innen durch eine „zweite Meinung“ unterstützt.
Wie schön wäre es, wenn wir eine Kristallkugel hätten und die Zukunft unseres Unternehmens voraussagen könnten? Die monatliche Umsatzprognose bezogen auf die DB Cargo AG (Deutschland) für die nächsten Monate und Jahre hilft, Ziele für die Planung zu definieren und unterstützt geschäftliche Entscheidungen. Durch das Prognostizieren der erwarteten Zugkilometer auf den Cargo-Relationen und des damit verbundenen Umsatzes bekommen wir Hinweise, wann und an welchen Standorten wir unsere Ressourcen redimensionieren sollten, um die Verkehre erfolgreich abfahren zu können.
SystemBahnPlus
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