Forecasting und Prognose

Q: Was ist Forecasting?

Bei der Zeitreihenprognose ( Forecasting ) wird mittels historischer Daten und mathematischer Modelle der zeitliche Verlauf einer Kenn zahl 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 .

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.

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:

bis zu 70 % präzisere Prognosen

Machine Learning ermöglicht deutlich präzisere Prognosen für die Zukunft als manuelle Regelwerke oder einfache Berechnungen in Excel.

Prognosen in Stunden statt Monaten

Manuelle Prozesse abschaffen, Fehlerquellen minimieren und Prozesse automatisieren.

Effizienzgewinne durch KI

Durch KI-Prognosen sind Sie in der Lage, die richtigen Langerbestände zu führen, Mitarbeiterkapazitäten genau zu planen und Ihr Ressourcen effizient einzusetzen.

Wir haben damit Erfahrung

Jahre Arbeit in der KI-Entwicklung

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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:

Absatz und Nachfrageprognose (Demand Forecasting)

Erstellung von Prognosemodellen zur Vorhersage von Nachfrage, Absatz oder anderer relevanten KPIs. Das ermöglicht die Optimierung von Warendisposition, dynamische Preisbildung oder verbesserte Cashflowprognosen.

Support- oder Beschwerdeprognose

Die präzise Prognose von Kundenserviceanfragen oder Anrufvolumen in Callcentern ermöglicht einen effizienteren Einsatz der Mitarbeiter und vermeidet frustrierte Kunden aufgrund langer Wartezeiten.

Logistik und Supply Chain

Ein funktionierendes Forecasting im Bereich Supply Chain sorgt für effiziente Abläufe und verhindert sowohl Engpässe als auch übermäßige Kosten für die Lagerhaltung.

Personalplanung

Durch die Prognose der Nachfrageentwicklung im Einzelhandel, des Anfragevolumens im Service oder anders begründeter Schwankungen der Arbeitskraftnachfrage kann die Personalplanung optimiert werden.

Ressourcenplanung

Die Prognose von Nachfrage, Liefermengen, Preisen und Verfügbarkeiten ermöglicht effiziente Ressourcenplanung in Vertrieb, Produktion und Logistik.

Finanzmodellierung

Auch für die Prognose der Entwicklung von finanziellen Werten können Zeitreihenmodelle angewandt werden, insbesondere Deep Learning Modelle.

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:

Schritt 1.

Historische Daten in Form von Zeitreihen zur Verfügung stellen. Gibt es noch erklärende Faktoren, die sich einbeziehen lassen?

Schritt 2.

Anschließend wird ein mathematisches Modell (Deep Learning) trainiert, dass die zeitliche Entwicklung möglichst gut beschreibt. Mittels Backtesting wird sichergestellt, dass auch das Modell auch für zukünftige Entwicklungen aussagekräftig ist.

Schritt 3.

Anschließend wird das Modell produktiv bereitgestellt und kann jederzeit anhand neuer Daten aktualisierte Forecasts produzieren. Die Bereitstellung erfolgt als eine gemanagte Software-as-a-Service Forecasting Lösung.

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:

Exponentielle Glättung:

Eine einfacher und schneller Ansatz, zukünftige Werte als gewichteten Mittelwert der Vergangenheit darzustellen.

ARIMA-Modelle:

Komplexere stochastische Modelle, die den Wertverlauf als Kombination vergangener Werte, Schocks und Trends modellieren.

Zeitreihen-Regressionsmodelle:

Externe Faktoren oder rein zeitbasierte Variablen (siehe Facebook Prophet) werden als Prädiktoren für die Zeitreihe genutzt.

Deep Learning

Ansätze mit Convolutional oder Recurrent Neural Networks. Diese neuen Ansätze sind äußerst mächtig darin, komplexe Muster in Zeitverlauf und externen Einflussfaktoren zu finden und für ein Modell zu nutzen.

Steigern Sie die Effizenz Ihres Unternehmens - durch intelligente Vorhersagen.

Die wichtigsten Fragen Forecasting Modellen und Prognosen:

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.

Welche Forecasting Anwendungsfälle gibt es?

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

Welche Forecasting Methoden und Modelle 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:

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

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

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