Nachfrageprognose
Use Case Family:
Predictive Analytics & Forecasting
Business Domain:
Procurement
Processes:
Strategic Planning
Genaue Nachfrageprognosen sind essenziell für die Optimierung von Beständen, Produktionsplanung und Logistik. Herkömmliche Prognosemethoden wie einfache Regression oder regelbasierte Ansätze haben Schwierigkeiten mit Saisonalität, plötzlichen Marktschwankungen und externen Einflussfaktoren (z. B. wirtschaftliche Entwicklungen, Wetter, Konkurrenzaktionen). Das führt häufig zu Überbeständen, Fehlmengen und ineffizienter Ressourcenverteilung, was Kosten erhöht und Umsatzeinbußen verursacht.
KI-gestützte Zeitreihenprognosemodelle wie LSTM, ARIMA und Prophet analysieren historische Verkaufsdaten, Trends und externe Variablen (z. B. Inflation, Werbeaktionen, makroökonomische Indikatoren). Maschinelles Lernen optimiert Prognosen kontinuierlich, indem Echtzeitdaten integriert und Anomalien in Nachfrageverläufen erkannt werden. Fortgeschrittene Modelle ermöglichen zudem Was-wäre-wenn-Simulationen, um bessere Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen.
- Durch maschinelles Lernen können Unternehmen Prognosefehler reduzieren, Bestände optimieren und die Effizienz der Lieferkette steigern.
- Die dynamische Anpassung an Echtzeit-Daten hilft, Risiken durch Marktvolatilität und unerwartete Nachfragespitzen zu minimieren – und führt zu geringeren Kosten, weniger Verschwendung und höherer Kundenzufriedenheit.
Target Group:
Potential Industries:
