Bedarfsprognosen sind essenziell für den Unternehmenserfolg, weil sie die effektive Planung von Produktion, Lagerung und Ressourcen ermöglichen. Wie zutreffend sie sind, hängt jedoch von der Berücksichtigung der richtigen Faktoren ab – und von der Wahl der passenden Methode.
Zuverlässige Bedarfsprognosen zu erstellen, ist eine komplexe Herausforderung, die sicherlich zu den Königsdisziplinen des Supply-Chain-Managements gehört. Denn wenn Vorhersagen nicht auf bloßen Vermutungen und Intuitionen basieren, sondern belastbar und zukunftsfähig sein sollen, ist eine umfassende Datenerfassung und -analyse erforderlich: Verschiedenste Faktoren wie historische Daten, Markttrends, Verkaufszahlen und saisonale Schwankungen müssen berücksichtigt, miteinander in Korrelation gebracht und sinnvoll interpretiert werden. Je erfolgreicher dies gelingt, desto besser kann die Supply-Chain gesteuert und so die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens gesteigert werden.
Ein solches smartes Demand Forecasting ermöglicht es nämlich, Budgets effektiver zu planen, Bestände zu optimieren, Lieferzeiten zu verkürzen und Ressourcen effizienter zu nutzen. Wenn etwa identifiziert wird, welches Produkt in welcher Menge zu welchem Zeitpunkt an welchem Ort verfügbar sein muss, können Kosten eingespart und gleichzeitig die Qualität von Produkt und Dienstleistung verbessert werden. Die Akkuratesse der Vorhersagen, auf deren Basis fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen werden können, variiert allerdings je nach zugrundeliegender Methode erheblich.
Historischen Datenanalysen oder Kausalanalysen liegen zum Beispiel oft noch Spreadsheets zugrunde, die vor allem bei zunehmender Datenmenge schnell an ihre Grenzen stoßen. Sie gestalten sich dann sehr komplex und damit unübersichtlich, sind zudem fehleranfällig, beschränkt bei der grafischen Darstellung von Informationen und limitiert in ihrer Vorhersagekraft. Deswegen setzen Unternehmen außerdem auf statistische Software wie SAS oder SPSS und auf Programmiersprachen wie Python, um spezialisierte Algorithmen für die Datenanalyse und Prognoseerstellung zu entwickeln. Diese erfassen aber bisweilen nicht alle relevanten Datenquellen, haben Schwierigkeiten mit der Verarbeitung unstrukturierter Daten, können mitunter keine Muster in historischen Daten erkennen oder aus ihnen lernen und keine prädiktiven Modelle erstellen.
Die besten Erfolge im Demand Forecasting werden daher mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz erzielt – und hier zählt paretos mit seiner Decision-Intelligence-Plattform zu den weltweit führenden Anbietern. Mit seinem leistungsstarken KI-Modell analysiert der Branchen-Primus automatisch den gesamten Datenpool, identifiziert die Einflussfaktoren für die strategischen Ziele und KPIs und verknüpft alle verfügbaren Daten zu einem aussagekräftigen Gesamtbild. Mithilfe automatisierter KI-Pipelines wird dann das für die Kundenbedürfnisse beste Prognose-Modell ausgewählt und trainiert. Mit seiner Methode zur dynamischen Bedarfs- und Bestandvorhersage leitet paretos im Anschluss optimierte Prognosen unter Berücksichtigung aller möglichen Szenarien ab, auf deren Basis Lösungen für jeden Anwendungsfall im Unternehmen gefunden werden können. Mit der KI-gestützten Bedarfsprognose können Unternehmen beispielsweise ihre Bestandplanung um bis zu 30 Prozent verbessern, indem sie maximal genaue und zuverlässige Vorhersagen zur künftigen Nachfrage erhalten – das gilt sowohl für reguläre Abverkäufe wie für kurzfristige Werbeaktionen. So können sie sicherstellen, dass der richtige Bestand zum richtigen Zeitpunkt verfügbar ist, und minimieren so das Risiko von Out-of-Stocks und Nachschubkosten ebenso wie das von Überbeständen. Das spart nicht nur Geld, sondern steigert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit – und sichert damit den Erfolg des Unternehmens.
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Paretos ist die führende KI-basierte Decision-Intelligence-Software für optimierte Entscheidungsprozesse. Damit sind Unternehmen in der Lage, Business-Potentiale zu identifizieren, zu planen, umzusetzen und zu tracken – dank automatisierter Prozesse in der gesamten Organisation.
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