Logistik-IT: SCM-Prognosen mit Wetterdaten verbessern

Wetter.com und Tesisquare kooperieren zu einem Machine-Learning-basierten Wetter-Add-on für SCM-Software.

Nicht nur extreme Wetterphänomene wie etwa ein Wirbelsturm schlagen sich in Lieferketten nieder. (Foto: James Thew / AdobeStock)
Nicht nur extreme Wetterphänomene wie etwa ein Wirbelsturm schlagen sich in Lieferketten nieder. (Foto: James Thew / AdobeStock)
Therese Meitinger

Der Münchener Wetterdatenexperte Wetter.com und das auf SCM spezialisierte IT-Unternehmen Tesisquare wollen ihre Kompetenzen bündeln: Laut einer Pressemitteilung vom 7. Dezember bieten sie gemeinsam eine Lösung für Wetterprognose-gesteuerte Bedarfsplanung an. Das Machine-Learning-basierte Wetter-Add-on für die „Tesisquare Software-Suite“ soll nach Unternehmensangaben verbesserte Prognoseergebnisse liefern, die wetterbedingte Prognosefehler im Liefer- und Logistikprozess vermeiden. Die Lösung richtet sich der Meldung zufolge an alle Unternehmen, die Tesisquares Collaborative-Supply-Chain-Lösung „D4C“ einsetzen. Die Kooperation wurde laut den Anbietern Ende November 2020 geschlossen.

Wirtschaftsfaktor Wetter kommt zum Tragen

„Wetter ist ein gewichtiger Wirtschaftsfaktor und beeinflusst die Nachfrage immens. Deshalb führt die Einbeziehung des Wetter-Faktors in automatisierte Supply-Chain-Prozesse zu erheblichen Vorteilen, die von einer präziseren Planung über Kosteneinsparungen bis hin zur Endkundenzufriedenheit reichen“, so Stefan Bornemann, COO von Wetter.com.

Die Wetter-Forecasting-Lösung basiere auf Machine-Learning-Predictions und sei Teil von Wetter.coms B2B-Data-Solution-Angebots „METEONOMIQS“.

Gianmario Mollea, Marketing and Sales Manager | Digital, Collaboration and Optimization Line of Business, des italienischen Anbieters Tesisquare ergänzt:

„Mit Wetter.com haben wir einen weiteren Best-in-Class-Kooperationspartner gewonnen. Wir waren sofort angetan von der strategischen Vision des Münchner Unternehmens, die sehr gut zu unseren eigenen Expansionsplänen für den deutschsprachigen Markt passt. Intelligente, datengetriebene Methoden sind das A und O eines funktionierenden Supply-Chain-Prozesses.“

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