OperationsImpact: Hoch
KI für Forecasting & Prognosen
Präzise Absatz- und Nachfrageprognosen mit Machine Learning
Time to Value
6-12 Wochen
Komplexität
Mittel
Kategorie
Operations
Das Problem
Klassische Forecasting-Methoden sind ungenau. Zu viele Variablen, zu komplexe Zusammenhänge. Das führt zu Überbeständen oder Stockouts.
Die Lösung
Machine Learning analysiert historische Daten, erkennt Muster und bezieht externe Faktoren (Wetter, Events, Trends) ein für präzisere Vorhersagen.
Benefits
- 15-40% höhere Prognosegenauigkeit
- 20-35% weniger Überbestände
- 25-50% weniger Stockouts
- 60% weniger manueller Planungsaufwand
Voraussetzungen
- •Historische Daten (min. 1-2 Jahre)
- •Saubere Stammdaten
- •Definierte KPIs
Typische Tools
Python/scikit-learnXGBoost/LightGBMAzure MLCustom ML Pipeline
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