Forecasting und Prognose

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.

Wer heute noch nur Excel-basierte Forecasts nutzt, verschwendet Budget und Ressourcen.

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.

Forecasting ermöglicht treffgenaue Prognosen und Vorhersagen.

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.  

Optimierte Forecasting Modelle auf Basis Ihrer Daten ermöglichen Ihnen, in die Zukunft zu schauen und genaue Planungen für Ihr Unternehmen zu erstellen.

Was ist Forecasting?

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. 

Vorteile unserer Forecasting Lösung:

Wir haben damit Erfahrung

3

Jahre Arbeit in der KI-Entwicklung

20 +

abgeschlossene Kundenprojekte

Kostenreduktion von bis zu

3 %

Bis zu

+ 45 %

genauere Prognosen

Forecasting Anwendungsfälle

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:

Steigern Sie die Effizenz Ihres Unternehmens - durch intelligente Vorhersagen.

Wie funktioniert Forecasting?

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:

Forecasting für bessere Planung eine Lösung von datasolut GmbH

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.

Welche Forecasting Modelle und Methoden gibt es?

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:

Steigern Sie die Effizenz Ihres Unternehmens - durch intelligente Vorhersagen.

Warum ist Forecasting wichtig?

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:

Welche internen und externen Daten lassen sich für Forecasting nutzen?

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:

Interne Datenquellen für Forecasting:

Externe Datenquellen für Forecasting:

Die wichtigsten Fragen Forecasting Modellen und Prognosen:

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. 

 

  • Nachfrageprognose (Demand Forecast) einzelner Produkte 
  • Preisentwicklung von Produkten 
  • Finanzplanung (Forecast EBIT, Umsatz etc.) 
  • Mitarbeiterplanung 
  • Serviceaufkommen 
  • Logistik- und Supply-Chain Optimierung

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: 

  • Exponentielle Glättung: Eine einfache und schneller Ansatz, zukünftige Werte als gewichteten Mittelwert der Vergangenheit darzustellen.  
  • ARIMA-Modelle 
  • Zeitreihen-Regressionsmodelle 
  • Deep Learning Ansätze mit Convolutional oder Recurrent Neural Networks. Diese Ansätze sind äußerst mächtig darin
Forecasts beschreiben erwartete zukünftige Ergebnisse (Absatz, Nachfrage etc.) auf Basis von historischen Werten. Forecasts lassen sich anhand von unterschiedlichen Algorithmen des Machine Learnings erstellen. Das Ergebnis ist eine Vorhersage, die sich anhand von Wahrscheinlichkeiten beschreiben lässt.

Ein Plan hingegen ist eine klare Absichtserklärung und beschreibt, wie die Zukunft gestaltet werden soll. Aus diesem Grund lässt sich ein Plan nicht mit Hilfe von Wahrscheinlichkeiten beschreiben. Entweder sieht der Plan z.B. eine Produkteinführung vor oder nicht.

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