Prognosen und Advanced Analytics

Historisches Reporting beschreibt, was bereits geschehen ist. Prognosen und Advanced Analytics nutzen diese Daten sowie externe Signale und statistische Modelle oder Modelle des maschinellen Lernens, um vorherzusehen, was wahrscheinlich als Nächstes geschieht. So wird Planung von der Reaktion zur Vorbereitung.

Forecasting liefert die deutlichste Kapitalrendite dort, wo erhebliche Unsicherheit besteht und bessere Vorhersagen Entscheidungen maßgeblich verbessern können. Typische Beispiele sind die Nachfrage- und Bestandsplanung, das Personal- und Kapazitätsmanagement, Preisgestaltung und Verkaufsaktionen sowie andere Kontexte, in denen sich Prognosefehler direkt auf Kosten, Service oder Umsatz auswirken.

Vertrauen entsteht durch Transparenz und eine nachweisbare Erfolgsbilanz: indem gezeigt wird, wie eine Prognose zustande kam, sie über die Zeit mit den Ist-Werten verglichen wird und Planende bekannte Faktoren berücksichtigen können, die das Modell nicht erkennt. In der Regel lassen wir Prognosen anfangs parallel zu bestehenden Methoden laufen, damit Teams sie validieren können, bevor sie sich vollständig darauf verlassen.

Die Genauigkeit hängt von der Datenqualität und -historie, der Stabilität der zugrunde liegenden Muster und dem Ausmaß unvorhersehbarer Schwankungen ab, denen das Unternehmen ausgesetzt ist. Wir setzen von Anfang an realistische Erwartungen und quantifizieren, wo sinnvoll, die Prognoseunsicherheit anhand von Vorhersageintervallen oder anderen Unsicherheitsmaßen, statt jede Prognose als gleich sicher darzustellen.

Mindestens ausreichende historische Daten zur prognostizierten Größe sowie Kontextinformationen wie Saisonalität, Promotions oder Marktsignale. Ein solides Modell lässt sich oft aus Daten erstellen, die im Unternehmen bereits vorhanden sind.

Ja. Die Modelle werden regelmäßig mit neuen Daten neu trainiert, und Annahmen werden überprüft, wenn es wesentliche Veränderungen gibt, etwa eine neue Produktlinie, einen Markteintritt oder eine Störung.