Forecasting Modelle helfen Ihnen dabei, mithilfe von Statistik und maschinellem Lernen gezielt Absätze, Nachfrage und benötigte Ressourcen für die Zukunft treffsicher vorherzusagen. Damit Sie Kosten sparen und Ihr Budget gezielt und richtig einsetzen.
Forecasts werden in jedem Unternehmen benötigt und oft mittels einfacher Analysemethoden z.B. in Excel erstellt. Doch häufig sind einfache Trend- und Fortschreibungsmodelle nicht genau genug, Lösungen in Excel zeitaufwendig zu erstellen und zu pflegen.
Ihre gesammelten Daten enthalten alle Informationen, um treffsichere und genaue Vorhersagen für die Zukunft zu erstellen. Optimierte Forecasts auf Basis von Machine Learning und Deep Learning ermöglichen genaueste Vorhersagen für Probleme wie:
Der Unterschied: es werden weitaus mehr Daten verarbeitet (wie externe Informationen zu Preis, Lagerbestand, Wartedauer usw.), Trends und Saisonalitäten erkannt und komplexe Muster erlernt.
Bei der Zeitreihenprognose (Forecasting) wird mittels historischer Daten und mathematischer Modelle der zeitliche Verlauf einer Kennzahl für die Zukunft geschätzt. So lassen sich Ressourcen planen, Trends bewerten und kritische Abweichungen frühzeitig erkennen.
Unternehmen nutzen Prognosen, um zu bestimmen, wie sie z.B. ihre Budgets zuteilen, Mitarbeiter einsetzen oder voraussichtliche Ausgaben für einen kommenden Zeitraum planen. Dies kann zum Beispiel auf der prognostizierten Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen basieren.
Jahre Arbeit in der KI-Entwicklung
abgeschlossene Kundenprojekte
Kostenreduktion von bis zu
Bis zu
genauere Prognosen
Erfolgreiche Plaung benötigt eine intelligente Forecasting Lösung, die die historischen Werte betrachtet, Trends erkennt und diese möglichst genau vorhersagt. Für Forecasts gibt es unterschiedliche Anwendungsfälle:
Forecasting basiert auf der Analyse von historischen Daten durch einen Algorithmus. Dieser erkennt anhand historischer Zeitreihen, wie sich diese in Zukunft entwickeln werden. Um eine konkrete Progonse zu erstellen müssen folgende Schritte durchlaufen werden:
Da sich die tatsächlichen Bedingungen der Außenwelt ständig verändern, ist es wichtig, ein kontinuierliches Monitoring der Prognosequalität aufzusetzen. Verschlechtert sich die Qualität, kann ein Neutraining das Modell an die Veränderungen anpassen.
Es gibt eine Vielzahl mathematischer Ansätze, von klassischen statistischen ARMA-Modellen (Autoregressive Moving Averages), über Regressionsmodelle bis hin zu modernem Deep Learning. Folgende Forecasting Methoden werden häufig genutzt:
Die Nachfrage ist für jedes Unternehmen von hoher Bedeutung ist, aus diesem Grund sollten Unternehmen durch präzise Analysen diese genau verstehen. Verfügt ein Unternehmen nicht über ein fundiertes Verständnis seiner Nachfrage, so lassen sich wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben, Personaleinsatz oder der Produktion nicht planen. Folglich leidet darunter die Effizienz des Unternehmens und kostbare Ressourcen werden nicht effektiv eingesetzt.
Folgende Grunde für dein Einsatz einer Machine Learning gestützten Forecasting-Lösung gibt es:
Für Forecastingmodelle lassen sich unterschiedliche interne und externe Datenquellen nutzen, um die Prognosegüte der Vorhersage zu verbessern. Folgende interne und externe Datenquellen können die Vorhersagequalität optimieren:
Bei der Zeitreihenprognose (Forecasting) wird mittels historischer Daten und mathematischer Modelle der zeitliche Verlauf einer Kennzahl für die Zukunft geschätzt. So lassen sich Ressourcen planen, Trends bewerten und kritische Abweichungen frühzeitig erkennen.
Unternehmen nutzen Prognosen, um zu bestimmen, wie sie z.B. ihre Budgets zuteilen, Mitarbeiter einsetzen oder voraussichtliche Ausgaben für einen kommenden Zeitraum planen. Dies kann zum Beispiel auf der prognostizierten Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen basieren.
Es gibt eine Vielzahl mathematischer Ansätze, von klassischen statistischen ARMA-Modellen (Autoregressive Moving Averages), über Regressionsmodelle bis hin zu modernem Deep Learning. Folgende Forecasting Methoden werden häufig genutzt:
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