Demand Forecasting: Wie präzise Prognosen den Wettbewerbsvorteil stärken

Heute schon wissen, was Ihre Kunden von morgen wünschen? Demand Forecasting macht es möglich! Durch präzise Nachfrageprognosen können Sie Engpässe vermeiden, Ressourcen besser einsetzen und schneller auf Marktveränderungen reagieren. Doch was genau ist Demand Forecasting und wie funktioniert die Erstellung von Bedarfsprognosen? In diesem Ratgeber erfahren Sie, was dahinter steckt und wie Sie Demand Forecasting erfolgreich in Ihr Unternehmen integrieren können. Außerdem werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Methoden und Tools, häufige Fehler und Demand Forecasting Best Practices.

Was ist Demand Forecasting? Eine kurze Definition

Demand Forecasting, auf Deutsch Bedarfs- oder Nachfrageprognose, ist ein essenzieller Bestandteil des Supply Chain Managements. Ziel von Demand Forecasting ist es, die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen möglichst präzise vorherzusagen. Bedarfsprognosen basieren auf historischen Daten.

Warum lohnt sich Demand Forecasting für Ihr Unternehmen?

Von Automobilherstellern über Einzelhändler bis hin zu Gastronomiebetrieben: Demand Forecasting bietet Unternehmen in allen Branchen die Möglichkeit, die zukünftige Nachfrage besser zu prognostizieren. Anstatt auf Vermutungen angewiesen zu sein, können Unternehmen mit Hilfe moderner Prognosetools besser vorhersagen, was ihre Kundinnen wollen – lange bevor diese es selbst aussprechen. Diese proaktive Herangehensweise bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die die Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile sichern.

Effizientere Ressourcenplanung

Demand Forecasting ist der erste und entscheidende Schritt für eine effiziente Ressourcenplanung in verschiedenen Unternehmensbereichen, insbesondere in der Produktionsplanung, der Lagerhaltung, der Beschaffung und der Personalplanung. Die im Rahmen des Demand Forecasting erstellten Prognosen bilden die Basis, auf der die weitere Planung aufbaut. Durch die Vorhersage des zukünftigen Bedarfs können Unternehmen sicherstellen, dass ausreichend Produkte, Materialien und Personal zur Verfügung stehen, um die Nachfrage zu decken.

Demand Forecasting spielt aber nicht nur in produzierenden Unternehmen eine wichtige Rolle, sondern ist auch im Dienstleistungsbereich von Bedeutung. So können beispielsweise Restaurants Nachfrageprognosen nutzen, um die Anzahl der zu erwartenden Gästen abzuschätzen. Anhand dieser Prognosen kann entschieden werden, wie viele Mitarbeitende in der Küche und im Service benötigt werden. Bedarfsprognosen sorgen also nicht nur für reibungslosere Abläufe, sondern können auch Lohnkosten sparen.

Darüber hinaus bilden Nachfrageprognosen in der Gastronomie die Grundlage für eine bessere Planung von Lebensmitteln. Durch präzise Prognosen können die Einkaufsmengen optimiert werden. Dies führt im Idealfall zu weniger Lebensmittelverschwendung und weniger ausverkauften Gerichten.

Vermeidung von Engpässen

Eine effiziente Planung von Ressourcen mit Hilfe von Demand Forecasting hilft außerdem, Produktions- und Lieferengpässe zu verhindern. In der Produktionsplanung werden Bedarfsprognosen eingesetzt, um rechtzeitig die notwendigen Rohstoffe und Komponenten zu bestellen, sodass die Produktion möglichst effizient und ohne Verzögerungen abläuft.

Auch in der Lagerhaltung optimiert Demand Forecasting die Bestandsmengen und sorgt somit dafür, dass Über- oder Unterbestände vermieden werden. Indem nur die tatsächlich benötigten Mengen gelagert werden, können die Lagerkosten erheblich gesenkt werden. Außerdem wird verhindert, dass es zu Produktionsstopps aufgrund fehlender Materialien kommt.

Optimierung der Lieferkette

Im Lieferkettenmanagement ermöglicht Demand Forecasting Unternehmen, frühzeitig zu erkennen, welche Materialien in Zukunft benötigt werden. Allerdings führt eine gute Prognose allein nicht automatisch zu einer optimalen Abstimmung innerhalb der Lieferkette. Die tatsächliche Verbesserung der Lieferkette erfolgt erst durch die Umsetzung dieser Prognosen im Demand Planning. Hierbei geht es darum, Lieferanten, Hersteller und Distributoren so zu koordinieren, dass der Materialfluss und die Produktionsplanung effizient synchronisiert werden. 

Bedarfsprognosen ermöglichen es Unternehmen, die zukünftige Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Komponenten besser vorherzusagen. In der Automobilindustrie bedeutet dies zum Beispiel, dass ein Hersteller bereits im Voraus weiß, wie viele Varianten eines Automodells (z. B. mit oder ohne Sitzheizung) benötigt werden. Diese Vorhersagen helfen dabei, die richtige Menge an Materialien zu bestimmen. Das eigentliche Timing der Bestellungen, also wann diese Komponenten genau geliefert werden, ist dann wiederum Aufgabe des Demand Plannings. Demand Forecasting legt somit die Grundlage für eine bedarfsgerechte Planung und eine Verbesserung der Lieferkette. 

Flexiblere Reaktion auf Marktbedingungen

Demand Forecasting ermöglicht Unternehmen, potenzielle Veränderungen in der Nachfrage frühzeitig zu erkennen. Diese Prognosen bilden die Grundlage, um mithilfe von Dynamic Pricing das Angebot und die Nachfrage auszugleichen. Dynamic Pricing sorgt dabei aktiv für sich verändernde Marktbedingungen, indem es die Preise in Echtzeit anpasst und somit die Nachfrage beeinflusst. So kann beispielsweise in der Flugindustrie oder im Energiemarkt die Nachfrage durch sinkende oder steigende Preise gesteuert werden. Dies hilft Unternehmen, ihre Erträge zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähige Preise anzubieten, die den aktuellen Marktbedingungen entsprechen. 

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Situationen, in denen gewünschte oder benötigte Produkte plötzlich nicht mehr verfügbar sind, können Kunden schnell verärgern – egal ob im Online-Shop oder im stationären Handel. Solche negativen Erfahrungen können dazu führen, dass Kunden künftig bei der Konkurrenz einkaufen. Ein herber Rückschlag für jedes Unternehmen. 

Genau hier setzt Demand Forecasting an: Durch gute Bedarfsprognosen lässt sich die Verfügbarkeit von Produkten (oder Zutaten) besser planen und die Nachfrage besser decken. Das steigert die Kundenzufriedenheit, indem Enttäuschungen vermieden und Kundenwünsche und -erwartungen zuverlässiger erfüllt werden. 

So funktioniert Demand Forecasting: 3 wichtige Methoden

Demand Forecasting sieht nicht in jedem Unternehmen gleich aus. Welche Methode die richtige für Sie ist, hängt unter anderem davon ab, welche Daten Ihnen zur Verfügung stehen. In der Praxis werden häufig verschiedene Methoden miteinander kombiniert, um die bestmögliche Vorhersage zu treffen.

1. Qualitative Methoden

Qualitative Methoden basieren auf subjektiven Einschätzungen, anstatt auf großen Datenmengen. Sie werden häufig verwendet, wenn historische Daten fehlen, beispielsweise bei neuen Produkten oder stark veränderten Marktbedingungen. Dabei werden Kundenmeinungen und Markterfahrungen von internen Mitarbeitenden sowie externen Fachkräften herangezogen, um die zukünftige Nachfrage abzuschätzen. Diese Methode liefert schnelle Ergebnisse und kann wertvolle Einblicke geben, ist jedoch weniger präzise als datengetriebene Ansätze.

Zu den qualitativen Prognosemethoden gehören zum Beispiel:

• Marktforschung
• Sales Force Composite Modell
• Delphi-Methode
• Visionäre Prognose
• Gremienkonsens oder auch Panelkonsens

2. Kausale Modelle

Kausale Modelle analysieren die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, um präzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Sie basieren auf der Annahme, dass bestimmte Faktoren wie Preise oder Marketingaktivitäten einen direkten Einfluss auf die Nachfrage haben.

Ein gängiges Beispiel für ein Kausalmodell ist das Regressionsmodell, bei dem eine abhängige Variable (z. B. Umsatz) in Abhängigkeit von einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Preis oder Werbeausgaben) vorhergesagt wird. Die einfache lineare Regression berücksichtigt die Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen. Die multiple lineare Regression hingegen berücksichtigt mehrere Einflussfaktoren. Diese Methode eignet sich besonders für langfristige Prognosen, erfordert jedoch eine hohe Datenqualität und kann zeitaufwändig sein.

a. Regressionsmodell

Ein gängiges Beispiel für ein Kausalmodell ist das Regressionsmodell, bei dem eine abhängige Variable (z. B. Umsatz) in Abhängigkeit von einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Preis oder Werbeausgaben) vorhergesagt wird. Die einfache lineare Regression berücksichtigt die Beziehung zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen. Die multiple lineare Regression hingegen berücksichtigt mehrere Einflussfaktoren. In die gleiche Kategorie wie das Regressionsmodell gehören auch neuronale Netze, Random Forest und Support Vector Machines (SVM). 

b. Zeitreihenanalyse

Auch Zeitreihenanalysen zählen zu den kausalen Modellen. Die Zeitreihenanalysen analysieren primär die Beziehung zwischen den Zeitvariablen (z. B. Monate, Quartale) und der Zielvariable (z. B. Verkaufszahlen). 

Bei der Zeitreihenanalyse sammeln Unternehmen historische Daten über einen bestimmten Zeitraum. Diese Daten (z. B. Verkaufszahlen, Lagerbestände oder Kundenanfragen) werden in regelmäßigen Abständen erfasst und in einer zeitlichen Abfolge dargestellt. Anschließend werden diese Daten analysiert, um Muster wie Trends, saisonale Schwankungen oder zyklische Veränderungen zu erkennen. 

Mithilfe statistischer Modelle, wie der exponentiellen Glättung oder ARIMA, werden diese Muster wiederum analysiert und Prognosen erstellt. Unternehmen können so vorhersagen, ob die Nachfrage in der Zukunft steigen, fallen oder stabil bleiben wird. 

Ein Beispiel hierfür wäre ein Unternehmen, das Heizöl verkauft und mithilfe der Zeitreihenanalyse vorhersagen kann, dass die Nachfrage in den Sommermonaten aufgrund höherer Temperaturen regelmäßig sinkt, während sie in den kälteren Wintermonaten ansteigt. Auf dieser Basis kann es seine Bestellungen und Lagerhaltung entsprechend anpassen. Allerdings können unvorhergesehene Ereignisse wie wirtschaftliche Krisen oder extreme Temperaturschwankungen, beispielsweise ungewöhnlich milde Winter, die Prognosegenauigkeit beeinträchtigen und zu Abweichungen in der tatsächlichen Nachfrage führen. 

3. Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Demand Forecasting, indem sie traditionelle statistische Modelle durch Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) ersetzt oder ergänzt.  

KI-gestützte Ansätze und vor allem DL-Verfahren sind in der Lage, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und genaue Vorhersagen zu liefern. Außerdem können sie viele verschiedene externe Einflussfaktoren, wie saisonale Schwankungen, Markttrends, das Wetter oder Feiertage berücksichtigen. Sie können auch Szenarioanalysen durchführen und gezielte Simulationen erstellen, um potenzielle Auswirkungen von Störungen in der Lieferkette zu verstehen und proaktiv zu reagieren. Der Einsatz von KI in der Industrie und KI in der Produktion sorgt außerdem dafür, dass die Bedarfsprognosen kontinuierlich angepasst und optimiert werden. Dies führt langfristig zu einer besseren Ressourcenplanung und Kosteneffizienz. 

Eine Weiterentwicklung der DL-Verfahren stellen Foundation Models dar. Foundation Models funktionieren ähnlich wie große Sprachmodelle (LLMs), die viele sprachbezogene Aufgaben “out-of-the-box” erledigen können. Das bedeutet, dass sie bereits auf große Datenmengen vortrainiert sind und auf eine Vielzahl von Zeitserienmustern und -daten zugreifen können, ohne dass sie für jede spezifische Anwendung neu trainiert werden müssen. Ein Beispiel für ein solches Foundation Model stellt die Anwendung TimeGPT dar. Ersten Ansätze, die analog zu ChatGPT, große generelle Zeitserien-Modelle trainieren, sind jedoch noch nicht weit verbreitet. Aktuell zählen im Zeitserien-Umfeld klassische ML-Modelle und -Verfahren wie zum Beispiel XGBoost zu den erfolgreichsten Ansätzen. 

Tools für erfolgreiches Demand Forecasting

Effektives Demand Forecasting in Unternehmen einzuführen, erfordert eine gut durchdachte Strategie und die richtige Auswahl an Technologien und Tools. Zunächst müssen Unternehmen sicherstellen, dass die benötigten Daten in ausreichender Menge und Qualität verfügbar sind. Außerdem sollten die internen Prozesse und Systeme darauf abgestimmt werden, Daten nahtlos zu integrieren und die Vorhersagen in die tägliche Entscheidungsfindung einzubinden. Ein weiterer Schritt besteht darin, die Mitarbeiter auf die neuen Prognosemethoden und Tools zu schulen, um sicherzustellen, dass diese optimal genutzt werden.

Wie wir bereits wissen, sind KI und ML leistungsstarke Technologien im Demand Forecasting. Daneben gibt es noch weitere Tools, die für ein effektives Demand Forecasting in der Produktion genutzt werden könne. Dazu gehören:

• Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme: Diese Systeme dienen als wichtige Datenquelle für die Erstellung von Prognosemodellen, da sie Zugang zu relevanten Daten aus der gesamten Organisation bieten. Die gesammelten Daten werden genutzt, um Modelle zu trainieren und Prognosen zu erstellen. 
• Advanced Analytics und Business Intelligence (BI) Tools: Tools wie Tableau, Power BI oder QlikSense helfen, Daten zu visualisieren und zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Tools werden oft genutzt, um die Daten vor dem Trainieren eines Modells zu analysieren. Später helfen sie dabei, die Prognosen grafisch aufzubereiten und den Fachbereichen verständlich zu präsentieren. 
• Machine Learning Plattformen: Plattformen wie TensorFlow, Azure Machine Learning oder Amazon SageMaker bieten die Möglichkeit, maßgeschneiderte Prognosemodelle zu entwickeln und zu implementieren. 
• Supply Chain Management (SCM) Systeme: Diese Tools unterstützen die Koordination und Optimierung der Lieferkette und helfen, Prognosen in die Beschaffungs- und Logistikprozesse zu integrieren. 
• Datenmanagement- und Integrationsplattformen: Tools wie Apache Kafka oder Talend sind wichtig für die Integration und Verarbeitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit. 

Herausforderungen im Rahmen der Bedarfsprognose

Demand Forecasting verspricht zahlreiche Vorteile für Ihr Unternehmen, doch die Einführung der Vorhersagemodelle birgt auch einige Stolperfallen. Im Folgenden erfahren Sie, worauf es bei der Implementierung von Demand Forecasting ankommt.

Datenbasis

Die Genauigkeit der Bedarfsprognosen hängt stark von der Qualität der eingespeisten Daten ab. Um Demand Forecasting erfolgreich zu implementieren, ist es daher besonders wichtig, verlässliche Daten zu haben und diese kontinuierlich zu pflegen.

Für präzise Bedarfsprognosen sind mehrere Arten von Daten entscheidend:

• Vergangene Verkaufs- und Produktionsdaten: Historische Daten sind der Kern jeder Prognose. Sie bieten die Grundlage, auf der Trends und Muster erkannt werden können.
• Markt- und Branchendaten: Informationen über Markttrends, Wettbewerberaktivitäten und branchenspezifische Entwicklungen sind wichtig, um externe Einflüsse auf die Nachfrage zu berücksichtigen.
• Saisonale Daten und Ereignisdaten: Daten zu saisonalen Schwankungen und besonderen Ereignissen (z. B. Feiertage, Promotionen) sind entscheidend, um Nachfrageveränderungen vorherzusehen. Auch externe Ereignisse (Sportevents, Messen, etc.) können den Bedarf beeinflussen.
• Externe Daten: Für viele Gebiete können z. B. Wetterdaten eine große Rolle spielen. So sind beispielsweise Temperaturen entscheidend für die Gastronomie oder für Anbieter von Outdooraktivitäten. Aber auch auf den Energie- und Wassermarkt haben Temperaturen einen großen Einfluss auf die Geschäftsprozesse.
• Lieferkettendaten: Informationen über die Verfügbarkeit von Rohstoffen, Lieferzeiten und mögliche Engpässe helfen, die Produktionsplanung präzise abzustimmen.
• Kundenverhalten und -präferenzen: Daten zu Kundenbestellungen sowie Feedback und Kaufgewohnheiten können genutzt werden, um die Nachfrage besser zu antizipieren.

Datenverständnis

Auch die besten Daten sind nutzlos, wenn das grundlegende Verständnis für die Daten fehlt. Gerade als Entwickler sollten Sie sich daher intensiv mit den verfügbaren Daten und den verschiedenen Datenquellen auseinandersetzen. Mit einem umfassenden Datenverständnis können Sie verhindern, dass falsche Zusammenhänge zwischen den Daten angenommen werden und im besten Fall sogar aktiv gegensteuern. Ein tiefes Verständnis der Daten ermöglicht es auch, die entwickelten Modelle fundierter zu bewerten. Daher ist eine enge Zusammenarbeit zwischen der technischen Entwicklung und dem Fachbereich stets von großem Vorteil.

Integration mit bestehenden Systemen

Demand Forecasting sollte nahtlos in bestehende Produktions- und ERP-Systeme integriert werden. Diese Integration stellt sicher, dass die Datenflüsse zwischen verschiedenen Abteilungen reibungslos verlaufen und dass Prognosen in Echtzeit in die Entscheidungsprozesse einfließen können.

Die Prognosen sollten in einfacher Form aufbereitet sein, sodass die zuständigen Mitarbeitenden (Demand Planner) diese schnell verarbeiten können. Das hat einen entscheidenden Vorteil: Sind die Vorhersagen leicht verständlich und visuell aufbereitet, können Demand Planner effizientere Entscheidungen treffen. Zum Beispiel kann eine grafische Darstellung der Nachfrageentwicklung mit klaren Trends und Abweichungen helfen, Engpässe frühzeitig zu erkennen.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Eine effiziente Demand Forecasting-Lösung sollte skalierbar sein, um wachsende Datenmengen und steigende Anforderungen problemlos bewältigen zu können. Gleichzeitig sollte sie flexibel genug sein, um schnell auf Veränderungen im Produktionsumfeld (z. B. neue Prozesse oder Technologien) oder im Markt (z. B. Nachfrageverschiebungen oder saisonale Schwankungen) reagieren zu können.

Change Management

Wird Demand Forecasting im Unternehmen implementiert, müssen die Mitarbeitenden im Umgang mit den neuen Systemen geschult werden. Dabei ist es besonders wichtig, ein unternehmensweites Bewusstsein für die Bedeutung der Datenpflege und der Prognosegenauigkeit zu schaffen. Das bedeutet auch, dass zunächst ein grundsätzliches Vertrauen in die datengetriebene Vorhersage aufgebaut werden muss. Dies ist oft eine besondere Herausforderung, da viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter jahrelang an manuelle Prognosen gewöhnt waren und nun den neuen Verfahren misstrauisch gegenüberstehen.

Qualitätsprüfung

Um verlässliche Aussagen treffen zu könne, muss die Qualität der Prognosemodelle regelmäßig beurteilt werden. Dabei ist sowohl eine technische als auch eine fachliche Beurteilung wichtig:

• Technische Beurteilung: Beinhaltet Kriterien wie die zeitliche Performance („Wie lange dauert die Prognose?“) oder anfallende Kosten („Wie viel kostet eine Prognose, wenn der Service in der Cloud läuft?“).
• Fachliche Beurteilung: Hierbei wird überprüft, ob die Prognosen logisch und nachvollziehbar sind. Dabei wird besonders darauf geachtet, ob die Ergebnisse in der Praxis sinnvoll erscheinen und ob es zu möglichen Benachteiligungen (z. B. von bestimmten Produktionsbereichen) kommt.

Die Qualitätsprüfung spielt vor allem bei der kontinuierlichen Optimierung der Prognosemodelle eine zentrale Rolle. Bei jeder Weiterentwicklung des Modells muss sichergestellt werden, dass diese eine Verbesserung (oder zumindest keine Verschlechterung) gegenüber dem Ist-Zustand darstellt. Dies betrifft sowohl die technische als auch die fachliche Qualität.

Kontinuierliche Optimierung

Ein Demand Forecasting System ist keine statische Lösung. Um seine Effizienz zu maximieren, muss es regelmäßig überprüft und kontinuierlich an Marktveränderungen angepasst werden. Wenn Sie beispielsweise Ihr KI-Modell das letzte Mal vor einem halben Jahr trainiert haben, bedeutet dies, dass alle Daten, die seitdem gesammelt wurden, dem Modell noch nicht bekannt sind. Damit das Modell effektiv arbeiten und verlässliche Prognosen liefern kann, muss es nun neu trainiert, also an die neue Datenbasis angepasst werden.

Wie oft ein Demand Forecasting System angepasst werden sollte, lässt sich nicht pauschal sagen. Grundsätzlich gibt es hierbei zwei Ansätze:

1. Wenn die Marktzyklen bekannt sind, werden die Prognosemodelle regelmäßig an die neuen Daten angepasst. Dies erfolgt in festgelegten Intervallen, beispielsweise stündlich, täglich, wöchentlich oder monatlich, abhängig von der Geschwindigkeit der Marktveränderungen und der Trainingszeit des Prognosemodells. Das Training von großen Modellen kann leicht mehrere Stunden dauern. In diesem Fall ist eine stündliche Aktualisierung nicht sinnvoll.
2. Die Eingangs- und Ausgangsdaten werden kontinuierlich überwacht. Es werden sogenannte Drift Scores berechnet, die anzeigen, wie stark sich die Daten im Laufe der Zeit verändern. Weichen die aktuellen Daten zu stark von den Trainingsdaten ab, spricht man von einem Data Drift. Konkret bedeutet das: Überschreiten die Veränderungen einen bestimmten Schwellenwert, muss das Prognosemodell neu trainiert werden, um auf diese Veränderungen zu reagieren.

5 häufige Fehler bei der Erstellung von Nachfrageprognosen

Wie Sie gerade erfahren haben, sind mit der Implementierung von Demand Forecasting zahlreiche Herausforderungen verbunden. Wir zeigen Ihnen, welche Fehler Sie unbedingt vermeiden sollten, wenn Sie eine Bedarfsprognose erstellen:

1. Unzureichende Datenqualität: Schlechte oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu ungenauen Prognosen. Eine gründliche Datenbereinigung und -pflege ist daher entscheidend für die Genauigkeit der Modelle.
2. Vernachlässigung externer Faktoren: Oft werden externe Einflüsse wie Markttrends, saisonale Schwankungen oder unerwartete Ereignisse nicht ausreichend berücksichtigt. Diese Faktoren haben jedoch einen großen Einfluss auf die Nachfrage und sollten in die Prognosemodelle einfließen.
3. Übermäßige Abhängigkeit von historischen Daten: Wer sich zu stark auf vergangene Daten verlässt, übersieht möglicherweise neue Trends oder Veränderungen. Ein zu starker Fokus auf historische Daten wird einem vor allem bei neuen Produkten zum Verhängnis, für die solche Daten noch nicht vorliegen. In diesem Fall stößt ein Prognosemodell, dass ausschließlich mit historischen Daten trainiert wurde, schnell an seine Grenzen.
4. Mangelnde Anpassungsfähigkeit: Prognosemodelle, die nicht regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, verlieren mit der Zeit an Genauigkeit und Relevanz, da sich Markt- und Unternehmensbedingungen ständig ändern.
5. Unzureichende Integration in operative Prozesse: Selbst die beste Nachfrageprognose nützt wenig, wenn sie nicht effektiv in die Produktionsplanung und das Lieferkettenmanagement eingebunden ist. Eine nahtlose Integration ist entscheidend, um die Vorteile von Demand Forecasting voll auszuschöpfen. Hierbei kann das Industrial Internet of Things (IIoT) eine Schlüsselrolle spielen. Mit IIoT werden Echtzeit-Daten aus der Produktion und der Lieferkette direkt in die Prognosemodelle eingespeist, sodass Unternehmen schneller und präziser auf Veränderungen reagieren und ihre Abläufe automatisieren können.

Erfolgreiches Demand Forecasting Best Practice

Ein Best Practice für Demand Forecasting liefert unsere Zusammenarbeit mit Siemens. Ziel war es, durch eine KI-basierte Demand Prediction Plattform die Produktionsplanung zu optimieren und Lagerkosten zu senken. Gemeinsam entwickelten wir ein Machine-Learning-System für die Zeitserien-Vorhersage, das zunächst für 100 Produkte in einem Werk implementiert wurde.

Mithilfe von Automated Machine Learning (AutoML) konnten wir schnell passende Modelle für die unterschiedlichen Produkte finden und die Testphase auf wenige Wochen verkürzen. Die Plattform wird nun als Self-Service-Lösung in den Werken eingesetzt, wodurch Produktionsplaner jederzeit verlässliche Bedarfsprognosen erstellen können. Dank der skalierbaren Architektur wird die Lösung künftig auf weitere Werke und die gesamte Produktpalette ausgeweitet. Die Kombination aus AutoML und maßgeschneiderten Algorithmen sorgt dafür, dass Siemens flexibel auf Marktveränderungen reagieren und so die Effizienz der Produktionsprozesse weiter steigern kann.

FAQs zum Thema Demand Forecasting

Effiziente Planung und zufriedene Kunden: Die Zukunft des Demand Forecasting

Demand Forecasting ist ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen und bietet besonders in wettbewerbsintensiven Branchen und angespannten Märkten entscheidende Vorteile. Unternehmen, die mit Hilfe von Demand Forecasting Daten analysieren und ihre Nachfrage präzise Vorhersagen, können die Erwartungen ihrer Kunden erfüllen. Das verspricht nicht nur eine höhere Kundenzufriedenheit, sondern auch eine effizientere Ressourcenplanung. Durch das genaue Verständnis der Kundenbedürfnisse können Unternehmen ihre Bestände optimal verwalten, Engpässe vermeiden und flexibel auf Veränderungen reagieren. Gerade in einem sich schnell wandelnden Marktumfeld verschafft dies einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Wir gehen davon aus, dass zukünftig fortschrittliche Prognosetools und KI-gestützte Modelle die Möglichkeiten von Demand Forecasting weiter verbessern und noch präzisere sowie automatisierte Vorhersagen ermöglichen.

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