ITM predictive

Anbieter von #MachineLearning-Anwendungen, Schulungen und Beratung rund um #Digitalisierung.
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Disponenten verbringen im Schnitt 2–3 Stunden täglich damit, Bestellmengen manuell zu überprüfen.

AutoDispo macht das automatisch – und zwar nicht als Empfehlung, sondern als Entscheidung.

Wer definiert, welchen Service Level er halten will, bekommt den Rest geliefert.

Kein Modell-Basteln. Kein Excel. Nur Ergebnisse.

→ Lagerdisposition, die schläft nicht.

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Mexiko 🆚 Südafrika – das Eröffnungsspiel in 7 Tagen.

Unser Modell: Mexiko ist Favorit – und das nicht nur wegen ELO. Als Gastgebernation spielen sie vor heimischem Publikum. Historisch ein massiver Faktor.

Was erwartet ihr? 👉 https://t.co/lSDu6nDpa2 #WM2026

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Sinkende Margen? Die meisten Unternehmen schauen auf Einkaufspreise oder Personal.

Dabei liegt das Geld oft im Lager. Gebunden. Unsichtbar. Teuer.

AutoDispo-Effekt aus der Praxis:
📦 Lagerbestand –15 bis –25%
✅ Verfügbarkeit gleich hoch (oder besser)
💶 Kapital frei für echte Investitionen

Weniger bestellen, besser verfügbar sein – das ist kein Widerspruch. Das ist Mathematik.

Wie viel Kapital liegt bei euch im Lager? 👇

#Lagerdisposition #AutoDispo #SupplyChain #Schweiz

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Die vollständige Analyse für alle 48 Teams:
👉 https://t.co/lSDu6nDpa2

#WM2026 #Deutschland #Fußball

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Deutschland bei der WM 2026: 3,1% Titelchance. Wo scheitert die Mannschaft?

Ich weiß, das will niemand hören. Aber die Daten sind eindeutig. 🧵

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Zum Vergleich: Belgien als Gruppensieger (Gruppe G) hat einen deutlich sanfteren R32-Pfad.

Belgien: 8,4% Titelchance – fast das Dreifache von Deutschland.

Die Lektion: Bei 48 Teams entscheidet die Auslosung mehr denn je. Der gesamte Turnierbaum zählt.

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Marokko trifft in der Gruppe auf Brasilien. Klingt nach klarer Sache.
Unser Modell sagt: Münzwurf. 🪙

Afrika-Cup-Sieger. Stabile Defensive. ELO unterschätzt.
Was, wenn der nächste "Überraschungs-Halbfinalist" schon feststeht?

👇 Wer kommt weiter – Brasilien oder Marokko? #WM2026

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Nächstes Seminar: Wie predictive Lagerdisposition in der Praxis funktioniert.
Kein Buzzword-Bingo. Zahlen, Prozesse, Live-Demo.
Zürich / Altendorf SZ.
Interesse? DM genügt.

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„Wir haben das immer so gemacht."
Okay. Aber euer Mitbewerber macht es gerade anders.

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Wie plant ihr heute eure Nachbestellpunkte?

A) Excel / Schätzwerte
B) ERP-Standardlösung
C) Spezialsoftware
D) Wir haben das im Griff (wirklich?)

Ehrliche Antworten willkommen 👇

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ELO – das Rating hinter unseren Prognosen 🧮

Nicht jeder Sieg zählt gleich:
✅ Sieg gegen Brasilien → viele Punkte
❌ Niederlage gegen San Marino → großer Abzug

211 Teams. Jahrzehnte Daten. Turnierstufe gewichtet.

Frankreich #1. Wer folgt? 👇 #WM2026

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Maschinenbau Aargau. Grosshandel Stuttgart. Medtech Zug.
Alle haben dasselbe Problem: Lagerkosten zu hoch, Servicegrad zu niedrig.
Alle lösen es noch mit Excel.
Das ändern wir.

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Ihr habt SAP, Dynamics oder ein anderes ERP?
Das ist gut. Wirklich.
Die Daten sind schon da – sie werden nur noch nicht richtig genutzt.
AutoDispo macht daraus echte Entscheidungsintelligenz.

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Agentic AI ist das grosse Schlagwort 2026.
Im Lager bedeutet das:
KI schaut 24/7 auf deine Bestände, Lieferzeiten und Verkaufstrends.
Und löst einen Alarm aus bevor du ein Problem hast.
Das nennen wir AutoDispo.

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Unternehmen die KI-gestützte Lagerdisposition einführen, sehen typisch:
→ 20–40% bessere Forecastgenauigkeit
→ Weniger Notfallbestellungen
→ Servicelevel hält – auch bei Lieferproblemen

Das ist kein Versprechen. Das ist gemessene Praxis.

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AI macht den Forecast einfach. Die Lagerdisposition bleibt schwierig.

Warum? Weil zwischen Prognose und Bestellauslöser immer noch ein Disponent sitzt, der 200 Artikel manuell prüft.

AutoDispo schließt genau diese Lücke: Forecast rein → Bestellvorschlag raus. Automatisch. Täglich. Mit definiertem Service Level.

Das ist kein Zukunftsprojekt. Das läuft heute – bei Unternehmen ab 50 MA in der Schweiz und Süddeutschland.

Wer das kennen lernen will: DM genügt.

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Dein Lager hat zu viel von A und zu wenig von B.
Jeden Monat.
Das ist kein Pech. Das ist ein Forecasting-Problem.
AutoDispo löst das – mit KI, nicht mit Schätzwerten.