Forecasting: Ereignisse vorhersagen mit KI
Treffen Sie exakte Vorhersagen für saisonale Schwankungen und das Verhalten Ihrer Kunden mit unseren Machine- und Deep Learning Modellen fürs Forecasting.
Erfahren Sie, wie Sie durch präzises Forecasting:
- Effizienter Mitarbeiterplanung
- Bedarfsvorhersagen zur Optimierung Ihrer Bestände
- Supply-Chain Verbesserung durch Logistik-Prognosen
- Vermeidung von Logistik-Engpässen
Typische Herausforderungen ohne exaktes Forecasting
Gerade in turbulenten Marktsituationen sind fortschrittliche Prognosemethoden nicht wegzudenken. Ohne genaues Forecasting arbeiten Unternehmen ineffizient und verpassen gewinnbringende Chancen.
Zukunft gestalten mit fortschrittlichem Demand Forecasting
Machine Learning ermöglicht deutlich genauere Zukunftsprognosen als manuelle Regelwerke oder Excel-Berechnungen.
Reduzieren Sie die benötigte Zeit durch automatisierte Prozesse und Fehlerminimierung und steigern Sie Ihre Reaktionsfähigkeit.
Nutzen Sie KI-gestützte Prognosen zur Optimierung Ihrer Lagerhaltung und Mitarbeiterplanung, um Ihre operativen Abläufe erheblich zu verbessern.
Identifizieren Sie potenzielle Absatzschwankungen frühzeitig, um proaktiv statt reaktiv zu handeln. Sichern Sie Ihren langfristigen Unternehmenserfolg.
Präzise Nachfrageprognosen auf Produktebene ermöglichen eine effizientere Lagerverwaltung, reduzieren Überbestände und senken Ihre Lagerkosten nachhaltig.
KI-gestütztes Demand Forecasting für nachhaltiges Unternehmenswachstum
Logistik & Supply Chain
Präzise Forecasts verhindern Engpässe und sorgen für effiziente Abläufe. Dadurch können Sie langfristig die Lagerkosten senken.
Absatz- & Bedarfsprognosen
Mit Absatz- und Nachfrageprognosen steuern Sie effektiv Ihre Inventur- und Vertriebsstrategien. Unsere Modelle unterstützen dynamische Preisgestaltung und Cashflow-Optimierung, basierend auf Echtzeitdaten.
Support- und Kundenservice
Antizipieren Sie das Volumen von Supportanfragen und optimieren Sie die Personalressourcen in Ihrem Kundenservice, um Frustration durch lange Wartezeiten zu vermeiden und die Zufriedenheit Ihrer Kunden zu erhöhen.
Optimierte Personalplanung
Passen Sie Ihre Personalressourcen flexibel an die tatsächliche Nachfrage im Einzelhandel, im Service und weitere Schwankungen an, um Über- oder Unterbesetzungen zu vermeiden.
Strategische Ressourcenplanung
Die präzise Prognose von Nachfrage, benötigten Liefermengen, Preisen und Verfügbarkeiten ermöglicht Ihnen eine effiziente Ressourcenplanung in Vertrieb, Produktion und Logistik.
Fortschrittliche Finanzmodellierung
Setzen Sie Zeitreihenanalyse- und Deep Learning-Techniken ein, um finanzielle Trends vorherzusagen und Ihre Finanzstrategie jederzeit fest im Griff zu haben.
Ihr Fahrplan zum erfolgreichen Demand Forecasting
1.
Zu Beginn stellen wir sicher, dass Ihre historischen Daten optimal aufbereitet sind. Dabei erhöhen wir die Exaktheit durch relevante erklärende Faktoren.
2.
Wir entwickeln ein maßgeschneidertes Deep Learning-Prognosemodell. Durch umfangreiches Backtesting gewährleisten wir, dass es auch in Zukunft aussagekräftig bleibt.
3.
Wir setzen das Modell in Ihrer Betriebsumgebung um. Anhand aktueller Daten produziert es Forecasts mit höchstmöglicher Genauigkeit.
Über Datasolut
Über ein Jahrzehnt der KI-Entwicklung für Ihren Erfolg.
10+
Jahre Erfahrung in der Umsetzung anspruchsvoller Machine Learning Projekte – vom Start-up bis zum DAX Konzern.
100+
erfolgreich abgeschlossene Kundenprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung in 10 verschiedenen Branchen.
15+
motivierte KI-Entwickler, die an der Spitze der Technologie arbeiten und sich nur mit den besten Lösungen zufrieden geben.
Testimonials
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Erkennen Sie Markttrends früher und handeln Sie schneller. Nutzen Sie die kostenlose Erstberatung, um zu erfahren, wie Sie mit präzisen Prognosen Ihre Effizienz verbessern, Kosten senken und die Zufriedenheit Ihrer Kunden steigern können.
Häufig gestellte Fragen zu Demand Forecasting
Forecasting bezeichnet den Prozess, der gewisse betriebsrelevante Kennzahlen anhand von Statistik und Mathematik vorhergesagt. Diese Vorhersagen beziehen sich meist auf Einflussgrößen wie den Absatz einzelner Produkte und Dienstleistungen, Umsätze sowie allgemeine Marktentwicklungen. Für einen Forecast können sowohl interne (z.B. historische Absätze) als auch externe Faktoren (z.B. Wetter, Wettbewerber etc.) betrachtet werden.
Die Anwendung von Forecastingmodellen finden in vielen verschiedenen Unternehmensfunktionen und Branchen statt. Sie sind damit zentrale Elemente der Unternehmens-, Mitarbeiter- und Absatzplanung.
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.
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:
Machine Learning-Modelle sind in der Lage, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und sich automatisch an Veränderungen anzupassen, was zu präziseren und aktuelleren Prognosen führt. Im Vergleich dazu sind traditionelle Methoden oft ungenau, da sie auf einfacher historischer Datenanalyse und menschlicher Intuition 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:
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.
Wir verwenden eine Vielfalt an Datenquellen, darunter historische Verkaufsdaten, Markttrends, Kundenverhaltensmuster, saisonale Schwankungen, Werbeaktionen und externe Marktindikatoren, um eine umfassende und präzise Prognose zu erstellen.
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:
1.) Optimierung der Logistik (Supply Chain)
Forecasting hilft die Nachfrage (Demand Forecast) auf Produktebene vorherzusagen, um so den eigenen Bestand effektiver zu verwalten. Dies bedeutet, dass das Unternehmen durch frühzeitige Planung weder zu viel Bestand als zu wenig besitzt. Dadurch ist es möglich, die Lagerkosten langfristig zu senken und eine verbesserte Umschlagshäufigkeit zu erzielen.
2.) Einblick in bevorstehenden Cashflow
Zudem bietet Forecasting die Möglichkeit, einen guten Überblick des zukünftigen Cashflows zu erzielen. Dadurch ergibt sich für das Unternehmen der große Vorteil, dass dieses eine genauere Budgetierung vornehmen kann.
3.) Absatzschwankungen erkennen
Um sicherzustellen, dass der Erfolg Ihres Unternehmens konstant bleibt, ist es von großer Bedeutung, zukünftige Absatzschwankungen im Vorhinein zu erkennen. Nur so besteht die Möglichkeit, dass frühzeitige Eingreifen seitens des Unternehmens möglich ist.
Ja, unsere Machine Learning-Modelle sind hochgradig anpassbar und eignen sich für eine Vielzahl von Branchen – von der Fertigung, über Einzelhandel, Technologie bis hin zu Dienstleistungen. Indem sie spezifische Branchenanforderungen und -dynamiken berücksichtigen, sind sie das optimale Steuerungsmittel für Ihr Unternehmen.
Definitiv. Mittelständische Unternehmen können signifikant von den durch Machine Learning verbesserten Prognosen profitieren, die eine effizientere Bestandsführung, bessere Reaktionsfähigkeit und höhere Kundenzufriedenheit ermöglichen.
Durch präzise Vorhersagen der Kundennachfrage können Unternehmen ihre Lagerhaltung optimieren, Überbestände reduzieren und Engpässe vermeiden. Auf diese Weise steht mehr Kapital zum Wirtschaften zur Verfügung, was sonst im zu hohen Lagerbestand gebunden ist.
Das MVP-Modell können wir bereits in 3 bis 4 Wochen implementieren. Anschließend führen wir A/B-Tests durch, um die Ergebnisse mit Ihren aktuellen Methoden zu vergleichen. Erst wenn die ML-Prognosen eindeutig genauer sind, wird das Modell in Regelbetrieb überführt und automatisiert.