Transgourmet

Europas zweitgrößtes Cash & Carry- und Foodservice-Unternehmen

  • Die Transgourmet Holding AG ist ein 2008 gegründetes Grosshandelsunternehmen
    mit Sitz in Basel, das zur Coop-Gruppe gehört

  • Sie bedient Kunden aus der Gastronomie und dem Gewerbe und ist in Deutschland,
    Polen, Rumänien, Russland, Frankreich, Österreich und der Schweiz tätig.

  • 40,000+ Artikel / 55.000+ Kunden

  • 9 Mrd. CHF Umsatz (2017)

  • >  24.000 Mitarbeiter

Weitere Informationen: www.transgourmet.de

Wir sind stolz auf unsere langjährige und vertrauensvolle Zusammenarbeit.
Hier eine Auswahl unserer gemeinsam erreichten Erfolge:

  • End-to-End Implementierung  SAP Retail
    Implemetierung einer Lösung für den Belieferungs- und Abholgrosshandel auf Basis von SAP Retail

  • End-to-End Implementierung SAP BI on HANA
    Implemetierung von SAP BI on HANA für die diversen Auswertungen und Planungsaktivitäten in den Grosshandelsprozessen

  • Implementierung SAP CAR
    Einführung von CAR als zentrale Drehscheibe für Kassen- und Aktionsdaten. Durch das Umsetzen der Kassenbelege in Kundenaufträge ist der Kundenfokus des Grosshandels gewährleistet.

  • Implementierung F&R

    Implementierung SAP F&R 5.2 und anschliessender Systemupgrade

    Implementierung einer Schnittstelle für die Übertragung von Bestell- und Lieferrhythmen an ERP

    Implementierung eines ADHOC-FRP-Laufs

    Entwicklung einer Transgourmet-eigenen Dispositions-App (Neptune)

  • UIs mit Neptune
    Implementierung diverser Enterprise mobilen Applikationen mit Neptune Software in verschiedene Business Bereiche, wie z.B. Wareneingang, Bestandsführung, Artikel Workflow, Inventur usw.

Transgourmet Deutschland GmbH & Co. OHG

M. Korwansky,

Leiter Stammdaten Transgourmet Deutschland GmbH & Co. OHG

Durch das SAP Add on S/DQC von retailsolutions konnten wir unsere Stammdatenqualität selbstbestimmt steigern. Nicht nur alte Fehler im SAP Artikelstamm wurden entdeckt und beseitigt, sondern auch die täglich neuen Pflegefehler werden direkt erkannt und können durch S/DQC verhindert werden. Da wir die Regeln selbst definieren, können wir aktiv an der Qualität arbeiten und uns von Machine Learning unterstützen lassen.