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SOPaaS

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Smart Ordering Plan as a Service

Knowing how much to order and when is a longstanding industrial problem called order planning. The 2 main approaches are: 1. Upfront ordering. Allows capturing quantity discounts and simplifying operations, but causes high invent... ver más

30/09/2018

GenLots

71K€

Presupuesto del proyecto: 71K€

Líder del proyecto

GENLOTS SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-09-30

EIC-SMEInst-2018-2020: SME instrument

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 70% 100%

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2 Participantes

GenLots

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59.96K€ | Participante

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Duración del proyecto: 4 meses Fecha Inicio: 2018-05-02
Fecha Fin: 2018-09-30

Líder del proyecto

GENLOTS SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 71K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Knowing how much to order and when is a longstanding industrial problem called order planning. The 2 main approaches are: 1. Upfront ordering. Allows capturing quantity discounts and simplifying operations, but causes high inventory costs (e.g. space, amortisation). 2. Just-in-time ordering. Minimises inventory costs, but requires a higher quality control, increases order fees and reduces discounts on quantities. However, the right solution lays in the grey area in-between. Sometimes part of the inventory might go bad after a certain time and forces frequent ordering, storage space might be limited, suppliers might impose minimal order amounts, may be some material has long lead times. In summary, a myriad of real-world considerations that current solutions ignore, achieving only partial optimisations. GenLots’ SOPaaS is a Software-as-a-Service (SaaS) solution that untapped savings in the ordering plan (OP) elaboration stage of Supply Chain Management (SCM) process thanks to our machine learning based algorithms. In short, SOPaaS optimally answers the question: When do I need to order and how much raw material? Our proprietary machine-learning algorithms unlocks untapped savings of 5-10% of total purchasing cost on average. This translates in millions of euros saved for our clients, a unique value proposition that guarantees their willingness to pay. SOPaaS solves the theoretical problem of obtaining the ordering plan, while also considering real-world factors in various dimensions, e.g. cost (e.g. lots’ shelf life, associated storage cost), sustainability (e.g. prefer eco-friendly shipments) or responsibility (e.g. fair trade considerations) among others.

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