{"id":29125,"date":"2024-10-10T17:31:32","date_gmt":"2024-10-10T15:31:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maibornwolff.de\/?post_type=know-how&#038;p=29125"},"modified":"2025-01-18T10:14:11","modified_gmt":"2025-01-18T09:14:11","slug":"demand-forecasting","status":"publish","type":"know-how","link":"https:\/\/www.maibornwolff.de\/know-how\/demand-forecasting\/","title":{"rendered":"Demand Forecasting: Wie pr\u00e4zise Prognosen den Wettbewerbsvorteil st\u00e4rken"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-cover is-light\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-white-background-color has-background-dim-100 has-background-dim\"><\/span><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-flow wp-block-cover-is-layout-flow\">\n<div style=\"height:150px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns are-vertically-aligned-center is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\"><div class=\"wp-block-post-date\"><time datetime=\"2024-10-10T17:31:32+02:00\">10. Oktober 2024<\/time><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<p class=\"yoast-reading-time__wrapper\"><span class=\"yoast-reading-time__icon\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-icon=\"clock\" width=\"20\" height=\"20\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" style=\"display:inline-block;vertical-align:-0.1em\" role=\"img\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 24 24\"><path stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" stroke-width=\"2\" d=\"M12 8v4l3 3m6-3a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z\"><\/path><\/svg><\/span><span class=\"yoast-reading-time__spacer\" style=\"display:inline-block;width:1em\"><\/span><span class=\"yoast-reading-time__descriptive-text\">Gesch&auml;tzte Lesezeit <\/span><span class=\"yoast-reading-time__reading-time\">22<\/span><span class=\"yoast-reading-time__time-unit\"> Minuten<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"maibornwolff-post-main-term\">\n    Techblog<\/div>\n\n\n<h1 class=\"has-text-align-center wp-block-post-title\">Demand Forecasting: Wie pr\u00e4zise Prognosen den Wettbewerbsvorteil st\u00e4rken<\/h1>\n\n<div class=\"has-text-align-center wp-block-post-excerpt\"><p class=\"wp-block-post-excerpt__excerpt\">Heute schon wissen, was Ihre Kunden von morgen w\u00fcnschen? Demand Forecasting macht es m\u00f6glich! Durch pr\u00e4zise Nachfrageprognosen k\u00f6nnen Sie Engp\u00e4sse vermeiden, Ressourcen besser einsetzen und schneller auf Marktver\u00e4nderungen 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&hellip; <\/p><\/div>\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-terms-list \">\n    <div class=\"wp-block-buttons\">\n                    <div class=\"wp-block-button is-style-outline\">\n                                    <span class=\"wp-block-button__link\">KI<\/span>\n                            <\/div>\n            <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-scroll-down\"><a href=\"#\"><span class=\"icon arrow-down-icon\"><\/span><\/a><\/div>\n<\/div><\/div><div style=\"height:180px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-large\"><\/div><figure class=\"wp-block-image alignfull size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2200\" height=\"1044\" src=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1.jpg\" alt=\"Lupe mit bunten digitalen Daten vor einem futuristischen Hintergrund.\" class=\"wp-image-29129\" srcset=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1.jpg 2200w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1-300x142.jpg 300w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1-1024x486.jpg 1024w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1-768x364.jpg 768w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1-1536x729.jpg 1536w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/demand-forecasting-header-1-2048x972.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 2200px) 100vw, 2200px\" \/><\/figure><div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-large\"><\/div><div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:40%\">\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-sticky-container\">\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-overview\">Overview<\/h4>\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-table-of-contents\">\n    <ol>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-was-ist-demand-forecasting-eine-kurze-definition\">\n                    Was ist Demand Forecasting? Eine kurze Definition                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-warum-lohnt-sich-demand-forecasting-fur-ihr-unternehmen\">\n                    Warum lohnt sich Demand Forecasting f\u00fcr Ihr Unternehmen?                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-so-funktioniert-demand-forecasting-3-wichtige-methoden\">\n                    So funktioniert Demand Forecasting: 3 wichtige Methoden                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-tools-fur-erfolgreiches-demand-forecasting\">\n                    Tools f\u00fcr erfolgreiches Demand Forecasting                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-herausforderungen-im-rahmen-der-bedarfsprognose\">\n                    Herausforderungen im Rahmen der Bedarfsprognose                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-5-haufige-fehler-bei-der-erstellung-von-nachfrageprognosen\">\n                    5 h\u00e4ufige Fehler bei der Erstellung von Nachfrageprognosen                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-erfolgreiches-demand-forecasting-best-practice\">\n                    Erfolgreiches Demand Forecasting Best Practice                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-faqs-zum-thema-demand-forecasting\">\n                    FAQs zum Thema Demand Forecasting                <\/a>\n            <\/li>\n                    <li>\n                <a href=\"#h-effiziente-planung-und-zufriedene-kunden-die-zukunft-des-demand-forecasting\">\n                    Effiziente Planung und zufriedene Kunden: Die Zukunft des Demand Forecasting                <\/a>\n            <\/li>\n            <\/ol>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-share\">\n    <p>Share<\/p>\n    <ul>\n                <li>\n            <a href=\"mailto:?body=https%3A%2F%2Fwww.maibornwolff.de%2Fknow-how%2Fdemand-forecasting%2F\"\n               title=\"Share via link\"\n               target=\"_blank\"\n            >\n                <span class=\"icon link-icon\"><\/span>\n            <\/a>\n        <\/li>\n                <li>\n            <a href=\"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https%3A%2F%2Fwww.maibornwolff.de%2Fknow-how%2Fdemand-forecasting%2F\"\n               title=\"Share via twitter\"\n               target=\"_blank\"\n            >\n                <span class=\"icon twitter-icon\"><\/span>\n            <\/a>\n        <\/li>\n                <li>\n            <a href=\"https:\/\/www.xing.com\/spi\/shares\/new?url=https%3A%2F%2Fwww.maibornwolff.de%2Fknow-how%2Fdemand-forecasting%2F\"\n               title=\"Share via xing\"\n               target=\"_blank\"\n            >\n                <span class=\"icon xing-icon\"><\/span>\n            <\/a>\n        <\/li>\n                <li>\n            <a href=\"https:\/\/linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https%3A%2F%2Fwww.maibornwolff.de%2Fknow-how%2Fdemand-forecasting%2F\"\n               title=\"Share via linkedin\"\n               target=\"_blank\"\n            >\n                <span class=\"icon linkedin-icon\"><\/span>\n            <\/a>\n        <\/li>\n                <li>\n            <a href=\"https:\/\/facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fwww.maibornwolff.de%2Fknow-how%2Fdemand-forecasting%2F\"\n               title=\"Share via facebook\"\n               target=\"_blank\"\n            >\n                <span class=\"icon facebook-icon\"><\/span>\n            <\/a>\n        <\/li>\n            <\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<p>Heute schon wissen, was Ihre Kunden von morgen w&uuml;nschen? Demand Forecasting macht es m&ouml;glich! Durch pr&auml;zise Nachfrageprognosen k&ouml;nnen Sie Engp&auml;sse vermeiden, Ressourcen besser einsetzen und schneller auf Marktver&auml;nderungen 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 k&ouml;nnen. Au&szlig;erdem werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Methoden und Tools, h&auml;ufige Fehler und Demand Forecasting Best Practices.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-demand-forecasting-eine-kurze-definition\">Was ist Demand Forecasting? Eine kurze Definition<\/h2>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting, auf Deutsch Bedarfs- oder Nachfrageprognose, ist ein <strong>essenzieller Bestandteil des Supply Chain Managements<\/strong>. Ziel von Demand Forecasting ist es, die zuk&uuml;nftige <strong>Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen m&ouml;glichst pr&auml;zise vorherzusagen<\/strong>. Bedarfsprognosen basieren auf historischen Daten.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:1000px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-content-justification-center is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile has-tertiary-darker-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-2 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:5%\"><div class=\"wp-block-maibornwolff-icon\"><span class=\"icon lightbulb-icon\" style=\"\"><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:95%\">\n<p><strong>Gut zu wissen: <\/strong>Demand Forecasting ist nicht das gleiche wie Demand Planning. Demand Forecasting fokussiert sich rein auf die Vorhersage der zuk&uuml;nftigen Nachfrage. Anschlie&szlig;end werden diese Prognosen im Rahmen des Demand Planning (Nachfrageplanung) genutzt, um Best&auml;nde und Produktionskapazit&auml;ten optimal auf die erwartete Nachfrage abzustimmen und dabei die Zusammenarbeit verschiedener Unternehmensbereiche sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-warum-lohnt-sich-demand-forecasting-fur-ihr-unternehmen\">Warum lohnt sich Demand Forecasting f&uuml;r Ihr Unternehmen?<\/h2>\n\n\n\n<p>Von Automobilherstellern &uuml;ber Einzelh&auml;ndler bis hin zu Gastronomiebetrieben: Demand Forecasting bietet Unternehmen in allen Branchen die M&ouml;glichkeit, die zuk&uuml;nftige Nachfrage besser zu prognostizieren. Anstatt auf Vermutungen angewiesen zu sein, k&ouml;nnen Unternehmen mit Hilfe moderner Prognosetools besser vorhersagen, was ihre Kundinnen wollen &ndash; lange bevor diese es selbst aussprechen. Diese proaktive Herangehensweise bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die die Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile sichern.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-effizientere-ressourcenplanung\">Effizientere Ressourcenplanung<\/h3>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting ist der erste und entscheidende Schritt f&uuml;r eine effiziente Ressourcenplanung in <strong>verschiedenen Unternehmensbereichen<\/strong>, 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 zuk&uuml;nftigen Bedarfs k&ouml;nnen Unternehmen <strong>sicherstellen, dass ausreichend Produkte, Materialien und Personal zur Verf&uuml;gung stehe<\/strong>n, um die Nachfrage zu decken.<\/p>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting spielt aber nicht nur in produzierenden Unternehmen eine wichtige Rolle, sondern ist auch im <strong>Dienstleistungsbereich<\/strong> von Bedeutung. So k&ouml;nnen beispielsweise Restaurants Nachfrageprognosen nutzen, um die Anzahl der zu erwartenden G&auml;sten abzusch&auml;tzen. Anhand dieser Prognosen kann entschieden werden, wie viele Mitarbeitende in der K&uuml;che und im Service ben&ouml;tigt werden. Bedarfsprognosen sorgen also nicht nur f&uuml;r <strong>reibungslosere Abl&auml;ufe<\/strong>, sondern k&ouml;nnen auch Lohnkosten sparen.<\/p>\n\n\n\n<p>Dar&uuml;ber hinaus bilden Nachfrageprognosen in der Gastronomie die Grundlage f&uuml;r eine <strong>bessere Planung von Lebensmitteln<\/strong>. Durch pr&auml;zise Prognosen k&ouml;nnen die Einkaufsmengen optimiert werden. Dies f&uuml;hrt im Idealfall zu weniger Lebensmittelverschwendung und weniger ausverkauften Gerichten.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vermeidung-von-engpassen\">Vermeidung von Engp&auml;ssen<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine effiziente Planung von Ressourcen mit Hilfe von Demand Forecasting hilft au&szlig;erdem, <strong>Produktions- und Lieferengp&auml;sse <\/strong>zu<strong> verhindern<\/strong>. In der Produktionsplanung werden Bedarfsprognosen eingesetzt, um rechtzeitig die notwendigen Rohstoffe und Komponenten zu bestellen, sodass die Produktion m&ouml;glichst effizient und ohne Verz&ouml;gerungen abl&auml;uft.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch in der Lagerhaltung optimiert Demand Forecasting die Bestandsmengen und sorgt somit daf&uuml;r, dass <strong>&Uuml;ber- oder Unterbest&auml;nde vermieden<\/strong> werden. Indem nur die tats&auml;chlich ben&ouml;tigten Mengen gelagert werden, k&ouml;nnen die Lagerkosten erheblich gesenkt werden. Au&szlig;erdem wird verhindert, dass es zu Produktionsstopps aufgrund fehlender Materialien kommt.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-optimierung-der-lieferkette\">Optimierung der Lieferkette<\/h3>\n\n\n\n<p>Im Lieferkettenmanagement erm&ouml;glicht Demand Forecasting Unternehmen, <strong>fr&uuml;hzeitig<\/strong> zu <strong>erkennen<\/strong>, <strong>welche Materialien in Zukunft ben&ouml;tigt werden<\/strong>. Allerdings f&uuml;hrt eine gute Prognose allein nicht automatisch zu einer optimalen Abstimmung innerhalb der Lieferkette. <strong>Die tats&auml;chliche Verbesserung der Lieferkette erfolgt erst durch die Umsetzung dieser Prognosen<\/strong> im Demand Planning. Hierbei geht es darum, Lieferanten, Hersteller und Distributoren so zu koordinieren, dass der Materialfluss und die Produktionsplanung effizient synchronisiert werden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Bedarfsprognosen erm&ouml;glichen es Unternehmen, die <strong>zuk&uuml;nftige Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Komponenten <\/strong><strong>besser<\/strong><strong> vorherzusagen<\/strong>. In der Automobilindustrie bedeutet dies zum Beispiel, dass ein Hersteller bereits im Voraus wei&szlig;, wie viele Varianten eines Automodells (z. B. mit oder ohne Sitzheizung) ben&ouml;tigt 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 <strong>Grundlage f&uuml;r eine bedarfsgerechte Planung<\/strong> und eine <strong>Verbesserung der<\/strong><strong> Lieferkette<\/strong>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-flexiblere-reaktion-auf-marktbedingungen\">Flexiblere Reaktion auf Marktbedingungen<\/h3>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting erm&ouml;glicht Unternehmen, potenzielle Ver&auml;nderungen in der Nachfrage fr&uuml;hzeitig zu erkennen. Diese Prognosen bilden die Grundlage, um mithilfe von <strong>Dynamic Pricing<\/strong> das <strong>Angebot und die Nachfrage auszugleichen<\/strong>. Dynamic Pricing sorgt dabei aktiv f&uuml;r sich ver&auml;ndernde 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 Ertr&auml;ge zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsf&auml;hige Preise anzubieten, die den aktuellen Marktbedingungen entsprechen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-verbesserte-kundenzufriedenheit\">Verbesserte Kundenzufriedenheit<\/h3>\n\n\n\n<p>Situationen, in denen gew&uuml;nschte oder ben&ouml;tigte Produkte pl&ouml;tzlich nicht mehr verf&uuml;gbar sind, k&ouml;nnen Kunden schnell ver&auml;rgern &ndash; egal ob im Online-Shop oder im station&auml;ren Handel. Solche negativen Erfahrungen k&ouml;nnen dazu f&uuml;hren, dass Kunden k&uuml;nftig bei der Konkurrenz einkaufen. Ein herber R&uuml;ckschlag f&uuml;r jedes Unternehmen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Genau hier setzt Demand Forecasting an: Durch gute Bedarfsprognosen l&auml;sst sich die Verf&uuml;gbarkeit von Produkten (oder Zutaten) besser planen und die Nachfrage besser decken. Das steigert die Kundenzufriedenheit, indem Entt&auml;uschungen vermieden und <strong>Kundenw&uuml;nsche und -erwartungen zuverl&auml;ssiger erf&uuml;llt<\/strong> werden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-so-funktioniert-demand-forecasting-3-wichtige-methoden\">So funktioniert Demand Forecasting: 3 wichtige Methoden<\/h2>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting sieht nicht in jedem Unternehmen gleich aus. Welche Methode die richtige f&uuml;r Sie ist, h&auml;ngt unter anderem davon ab, welche Daten Ihnen zur Verf&uuml;gung stehen. In der Praxis werden h&auml;ufig verschiedene Methoden miteinander kombiniert, um die bestm&ouml;gliche Vorhersage zu treffen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-qualitative-methoden\">1. Qualitative Methoden<\/h3>\n\n\n\n<p>Qualitative Methoden <strong>basieren auf subjektiven Einsch&auml;tzungen<\/strong>, anstatt auf gro&szlig;en Datenmengen. Sie werden h&auml;ufig verwendet, wenn historische Daten fehlen, beispielsweise bei neuen Produkten oder stark ver&auml;nderten Marktbedingungen. Dabei werden Kundenmeinungen und Markterfahrungen von internen Mitarbeitenden sowie externen Fachkr&auml;ften herangezogen, um die zuk&uuml;nftige Nachfrage abzusch&auml;tzen. Diese Methode liefert <strong>schnelle Ergebnisse<\/strong> und kann wertvolle Einblicke geben, ist jedoch <strong>weniger pr&auml;zise als datengetriebene Ans&auml;tze<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu den <strong>qualitativen Prognosemethoden<\/strong> geh&ouml;ren zum Beispiel:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Marktforschung<\/li>\n\n\n\n<li>Sales Force Composite Modell<\/li>\n\n\n\n<li>Delphi-Methode<\/li>\n\n\n\n<li>Vision&auml;re Prognose<\/li>\n\n\n\n<li>Gremienkonsens oder auch Panelkonsens<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-kausale-modelle\">2. Kausale Modelle<\/h3>\n\n\n\n<p>Kausale Modelle analysieren die <strong>Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen<\/strong>, um pr&auml;zise Nachfrageprognosen zu erstellen. Sie basieren auf der Annahme, dass bestimmte Faktoren wie Preise oder Marketingaktivit&auml;ten einen direkten Einfluss auf die Nachfrage haben.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein g&auml;ngiges Beispiel f&uuml;r ein Kausalmodell ist das <strong>Regressionsmodell<\/strong>, bei dem eine abh&auml;ngige Variable (z. B. Umsatz) in Abh&auml;ngigkeit von einer oder mehreren unabh&auml;ngigen Variablen (z. B. Preis oder Werbeausgaben) vorhergesagt wird. Die einfache lineare Regression ber&uuml;cksichtigt die Beziehung zwischen einer unabh&auml;ngigen und einer abh&auml;ngigen Variablen. Die multiple lineare Regression hingegen ber&uuml;cksichtigt mehrere Einflussfaktoren. Diese Methode eignet sich besonders f&uuml;r langfristige Prognosen, erfordert jedoch eine hohe Datenqualit&auml;t und kann zeitaufw&auml;ndig sein.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-regressionsmodell\">a. Regressionsmodell<\/h3>\n\n\n\n<p>Ein g&auml;ngiges Beispiel f&uuml;r ein Kausalmodell ist das <strong>Regressionsmodell<\/strong>, bei dem eine abh&auml;ngige Variable (z. B. Umsatz) in Abh&auml;ngigkeit von einer oder mehreren unabh&auml;ngigen Variablen (z. B. Preis oder Werbeausgaben) vorhergesagt wird. Die einfache lineare Regression ber&uuml;cksichtigt die Beziehung zwischen einer unabh&auml;ngigen und einer abh&auml;ngigen Variablen. Die multiple lineare Regression hingegen ber&uuml;cksichtigt mehrere Einflussfaktoren. In die gleiche Kategorie wie das Regressionsmodell geh&ouml;ren auch neuronale Netze, Random Forest und Support Vector Machines (SVM).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-b-zeitreihenanalyse\">b. Zeitreihenanalyse<\/h3>\n\n\n\n<p>Auch Zeitreihenanalysen z&auml;hlen zu den kausalen Modellen. Die Zeitreihenanalysen analysieren prim&auml;r die Beziehung zwischen den Zeitvariablen (z. B. Monate, Quartale) und der Zielvariable (z. B. Verkaufszahlen).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Bei der Zeitreihenanalyse sammeln <strong>Unternehmen historische Daten &uuml;ber einen bestimmten Zeitraum<\/strong>. Diese Daten (z. B. Verkaufszahlen, Lagerbest&auml;nde oder Kundenanfragen) werden in regelm&auml;&szlig;igen Abst&auml;nden erfasst und in einer zeitlichen Abfolge dargestellt. Anschlie&szlig;end werden diese Daten analysiert, um <strong>Muster wie Trends, saisonale Schwankungen oder zyklische Ver&auml;nderungen <\/strong>zu<strong> erkennen<\/strong>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Mithilfe statistischer Modelle, wie der exponentiellen Gl&auml;ttung oder ARIMA, werden diese Muster wiederum analysiert und Prognosen erstellt. Unternehmen k&ouml;nnen so vorhersagen, ob die Nachfrage in der Zukunft steigen, fallen oder stabil bleiben wird.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Beispiel hierf&uuml;r w&auml;re ein Unternehmen, das Heiz&ouml;l verkauft und mithilfe der Zeitreihenanalyse vorhersagen kann, dass die Nachfrage in den Sommermonaten aufgrund h&ouml;herer Temperaturen regelm&auml;&szlig;ig sinkt, w&auml;hrend sie in den k&auml;lteren Wintermonaten ansteigt. Auf dieser Basis kann es seine Bestellungen und Lagerhaltung entsprechend anpassen. Allerdings k&ouml;nnen unvorhergesehene Ereignisse wie wirtschaftliche Krisen oder extreme Temperaturschwankungen, beispielsweise ungew&ouml;hnlich milde Winter, die Prognosegenauigkeit beeintr&auml;chtigen und zu Abweichungen in der tats&auml;chlichen Nachfrage f&uuml;hren.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-maschinelles-lernen-und-kunstliche-intelligenz\">3. Maschinelles Lernen und K&uuml;nstliche Intelligenz<\/h3>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/know-how\/ki-kuenstliche-intelligenz\/\">K&uuml;nstliche Intelligenz<\/a> (KI) revolutioniert Demand Forecasting, indem sie traditionelle statistische Modelle durch <strong>Machine Learning<\/strong> (ML) und <strong>Deep Learning<\/strong> (DL) ersetzt oder erg&auml;nzt. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>KI-gest&uuml;tzte Ans&auml;tze und vor allem DL-Verfahren sind in der Lage, <strong>komplexe Muster in gro&szlig;en Datenmengen<\/strong> zu<strong> erkennen<\/strong> und genaue Vorhersagen zu liefern. Au&szlig;erdem k&ouml;nnen sie viele verschiedene <strong>externe Einflussfaktoren<\/strong>, wie saisonale Schwankungen, Markttrends, das Wetter oder Feiertage <strong>ber&uuml;cksichtigen<\/strong>. Sie k&ouml;nnen auch <strong>Szenarioanalysen<\/strong> durchf&uuml;hren und gezielte Simulationen erstellen, um potenzielle Auswirkungen von St&ouml;rungen in der Lieferkette zu verstehen und proaktiv zu reagieren. Der Einsatz von <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/know-how\/ki-in-der-industrie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">KI in der Industrie<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/know-how\/ki-in-der-produktion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">KI in der Produktion<\/a> sorgt au&szlig;erdem daf&uuml;r, dass die Bedarfsprognosen kontinuierlich angepasst und optimiert werden. Dies f&uuml;hrt langfristig zu einer besseren Ressourcenplanung und Kosteneffizienz.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Weiterentwicklung der DL-Verfahren stellen <strong>Foundation Models<\/strong> dar. Foundation Models funktionieren &auml;hnlich wie gro&szlig;e Sprachmodelle (LLMs), die viele sprachbezogene Aufgaben &#8222;out-of-the-box&#8220; erledigen k&ouml;nnen. Das bedeutet, dass sie bereits <strong>auf gro&szlig;e Datenmengen vortrainiert<\/strong> sind und auf eine Vielzahl von Zeitserienmustern und -daten zugreifen k&ouml;nnen, ohne dass sie f&uuml;r jede spezifische Anwendung neu trainiert werden m&uuml;ssen. Ein Beispiel f&uuml;r ein solches Foundation Model stellt die Anwendung TimeGPT dar. Ersten Ans&auml;tze, die analog zu ChatGPT, gro&szlig;e generelle Zeitserien-Modelle trainieren, sind jedoch <strong>noch nicht weit verbreitet<\/strong>. Aktuell z&auml;hlen im Zeitserien-Umfeld klassische ML-Modelle und -Verfahren wie zum Beispiel XGBoost zu den erfolgreichsten Ans&auml;tzen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:1000px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-content-justification-center is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile has-tertiary-darker-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-3 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:5%\"><div class=\"wp-block-maibornwolff-icon\"><span class=\"icon info-icon\" style=\"\"><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:95%\">\n<p>M&ouml;chten Sie mehr &uuml;ber die Anwendungsf&auml;lle von K&uuml;nstlicher Intelligenz erfahren? Dann werfen Sie doch einen Blick in unseren Artikel zum Thema <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/know-how\/ki-use-cases\/\">KI-Use-Cases<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tools-fur-erfolgreiches-demand-forecasting\">Tools f&uuml;r erfolgreiches Demand Forecasting<\/h2>\n\n\n\n<p>Effektives Demand Forecasting in Unternehmen einzuf&uuml;hren, erfordert eine <strong>gut durchdachte Strategie<\/strong> und die <strong>richtige Auswahl an Technologien und Tools<\/strong>. Zun&auml;chst m&uuml;ssen Unternehmen sicherstellen, dass die ben&ouml;tigten Daten in ausreichender Menge und Qualit&auml;t verf&uuml;gbar sind. Au&szlig;erdem sollten die internen Prozesse und Systeme darauf abgestimmt werden, Daten nahtlos zu integrieren und die Vorhersagen in die t&auml;gliche Entscheidungsfindung einzubinden. Ein weiterer Schritt besteht darin, die Mitarbeiter auf die neuen Prognosemethoden und Tools zu schulen, um sicherzustellen, dass diese optimal genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Wie wir bereits wissen, sind KI und ML leistungsstarke Technologien im Demand Forecasting. Daneben gibt es noch weitere Tools, die f&uuml;r ein effektives Demand Forecasting in der Produktion genutzt werden k&ouml;nne. Dazu geh&ouml;ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme<\/strong>: Diese Systeme dienen als wichtige Datenquelle f&uuml;r 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.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Advanced Analytics und Business Intelligence (BI) Tools<\/strong>: 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. Sp&auml;ter helfen sie dabei, die Prognosen grafisch aufzubereiten und den Fachbereichen verst&auml;ndlich zu pr&auml;sentieren.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Machine Learning Plattformen<\/strong>: Plattformen wie TensorFlow, Azure Machine Learning oder Amazon SageMaker bieten die M&ouml;glichkeit, ma&szlig;geschneiderte Prognosemodelle zu entwickeln und zu implementieren.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Supply Chain Management (SCM) Systeme<\/strong>: Diese Tools unterst&uuml;tzen die Koordination und Optimierung der Lieferkette und helfen, Prognosen in die Beschaffungs- und Logistikprozesse zu integrieren.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenmanagement- und Integrationsplattformen<\/strong>: Tools wie Apache Kafka oder Talend sind wichtig f&uuml;r die Integration und Verarbeitung gro&szlig;er Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-4 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-quote has-color color--secondary service-quote\"><span class=\"border border--top\"><\/span><span class=\"border border--bottom\"><\/span><span class=\"icon icon--top quote-icon\"><\/span>\n<p class=\"has-h-4-font-size\"><strong>Bringen Sie Demand Forecasting in Ihr Unternehmen!<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Lassen Sie sich individuell beraten und integrieren Sie smarte Technologien &#8211; f&uuml;r eine zukunftssichere Ausrichtung Ihres Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-1 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-fill\"><a class=\"wp-block-button__link has-white-color has-secondary-background-color has-text-color has-background has-link-color wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/industrie-4-0-beratung\/\">Mehr zur Industrie 4.0-Beratung<\/a><\/div>\n<\/div>\n<span class=\"icon icon--bottom quote-icon\"><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-herausforderungen-im-rahmen-der-bedarfsprognose\">Herausforderungen im Rahmen der Bedarfsprognose<\/h2>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting verspricht zahlreiche Vorteile f&uuml;r Ihr Unternehmen, doch die Einf&uuml;hrung der Vorhersagemodelle birgt auch einige Stolperfallen. Im Folgenden erfahren Sie, worauf es bei der Implementierung von Demand Forecasting ankommt.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-datenbasis\">Datenbasis<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Genauigkeit der Bedarfsprognosen h&auml;ngt stark von der Qualit&auml;t der eingespeisten Daten ab. Um Demand Forecasting erfolgreich zu implementieren, ist es daher besonders wichtig, verl&auml;ssliche Daten zu haben und diese kontinuierlich zu pflegen.<\/p>\n\n\n\n<p>F&uuml;r pr&auml;zise Bedarfsprognosen sind mehrere Arten von Daten entscheidend:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Vergangene Verkaufs- und Produktionsdaten<\/strong>: Historische Daten sind der Kern jeder Prognose. Sie bieten die Grundlage, auf der Trends und Muster erkannt werden k&ouml;nnen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Markt- und Branchendaten<\/strong>: Informationen &uuml;ber Markttrends, Wettbewerberaktivit&auml;ten und branchenspezifische Entwicklungen sind wichtig, um externe Einfl&uuml;sse auf die Nachfrage zu ber&uuml;cksichtigen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Saisonale Daten und Ereignisdaten<\/strong>: Daten zu saisonalen Schwankungen und besonderen Ereignissen (z. B. Feiertage, Promotionen) sind entscheidend, um Nachfragever&auml;nderungen vorherzusehen. Auch externe Ereignisse (Sportevents, Messen, etc.) k&ouml;nnen den Bedarf beeinflussen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Externe Daten: <\/strong>F&uuml;r viele Gebiete k&ouml;nnen z. B. Wetterdaten eine gro&szlig;e Rolle spielen. So sind beispielsweise Temperaturen entscheidend f&uuml;r die Gastronomie oder f&uuml;r Anbieter von Outdooraktivit&auml;ten. Aber auch auf den Energie- und Wassermarkt haben Temperaturen einen gro&szlig;en Einfluss auf die Gesch&auml;ftsprozesse.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lieferkettendaten<\/strong>: Informationen &uuml;ber die Verf&uuml;gbarkeit von Rohstoffen, Lieferzeiten und m&ouml;gliche Engp&auml;sse helfen, die Produktionsplanung pr&auml;zise abzustimmen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kundenverhalten und -pr&auml;ferenzen<\/strong>: Daten zu Kundenbestellungen sowie Feedback und Kaufgewohnheiten k&ouml;nnen genutzt werden, um die Nachfrage besser zu antizipieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:1000px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-content-justification-center is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile has-tertiary-darker-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-5 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:5%\"><div class=\"wp-block-maibornwolff-icon\"><span class=\"icon info-icon\" style=\"\"><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:95%\">\n<p>Es ist wichtig, die, anhand historischer Daten erstellten Prognosen, regelm&auml;&szlig;ig mit den tats&auml;chlichen Entwicklungen zu vergleichen. Gibt es Abweichungen, k&ouml;nnen diese als &#8222;Prognosefehler&#8220; identifiziert werden. Das Berechnen und Analysieren dieser Fehler hilft dabei, die Prognosemodelle zu verbessern und zuk&uuml;nftige Vorhersagen noch pr&auml;ziser zu machen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-datenverstandnis\">Datenverst&auml;ndnis<\/h3>\n\n\n\n<p>Auch die besten Daten sind nutzlos, wenn das grundlegende Verst&auml;ndnis f&uuml;r die Daten fehlt. Gerade als Entwickler sollten Sie sich daher <strong>intensiv mit den verf&uuml;gbaren Daten<\/strong> und den verschiedenen Datenquellen <strong>auseinandersetzen<\/strong>. Mit einem umfassenden Datenverst&auml;ndnis k&ouml;nnen Sie verhindern, dass falsche Zusammenh&auml;nge zwischen den Daten angenommen werden und im besten Fall sogar aktiv gegensteuern. Ein tiefes Verst&auml;ndnis der Daten erm&ouml;glicht es auch, die <strong>entwickelten Modelle fundierter zu bewerten<\/strong>. Daher ist eine enge Zusammenarbeit zwischen der technischen Entwicklung und dem Fachbereich stets von gro&szlig;em Vorteil.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-integration-mit-bestehenden-systemen\">Integration mit bestehenden Systemen<\/h3>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting sollte <strong>nahtlos in bestehende Produktions- und ERP-Systeme integriert<\/strong> werden. Diese Integration stellt sicher, dass die Datenfl&uuml;sse zwischen verschiedenen Abteilungen reibungslos verlaufen und dass Prognosen in Echtzeit in die Entscheidungsprozesse einflie&szlig;en k&ouml;nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die <strong>Prognosen sollten in einfacher Form aufbereitet sein<\/strong>, sodass die zust&auml;ndigen Mitarbeitenden (Demand Planner) diese schnell verarbeiten k&ouml;nnen. Das hat einen entscheidenden Vorteil: Sind die Vorhersagen leicht verst&auml;ndlich und visuell aufbereitet, k&ouml;nnen Demand Planner effizientere Entscheidungen treffen. Zum Beispiel kann eine grafische Darstellung der Nachfrageentwicklung mit klaren Trends und Abweichungen helfen, Engp&auml;sse fr&uuml;hzeitig zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2200\" height=\"1233\" src=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-24609\" srcset=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1.jpg 2200w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-300x168.jpg 300w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-1024x574.jpg 1024w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-768x430.jpg 768w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-1536x861.jpg 1536w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-2048x1148.jpg 2048w, https:\/\/www.maibornwolff.de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ki-beratung-header-1-909x510.jpg 909w\" sizes=\"(max-width: 2200px) 100vw, 2200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-skalierbarkeit-und-flexibilitat\">Skalierbarkeit und Flexibilit&auml;t<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine effiziente Demand Forecasting-L&ouml;sung sollte skalierbar sein, um wachsende Datenmengen und steigende Anforderungen problemlos bew&auml;ltigen zu k&ouml;nnen. Gleichzeitig sollte sie <strong>flexibel genug<\/strong> sein, <strong>um schnell auf Ver&auml;nderungen<\/strong> im Produktionsumfeld (z. B. neue Prozesse oder Technologien) oder im Markt (z. B. Nachfrageverschiebungen oder saisonale Schwankungen) <strong>reagieren zu k&ouml;nnen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-change-management\">Change Management<\/h3>\n\n\n\n<p>Wird Demand Forecasting im Unternehmen implementiert, m&uuml;ssen die Mitarbeitenden im Umgang mit den neuen Systemen geschult werden. Dabei ist es besonders wichtig, ein <strong>unternehmensweites Bewusstsein f&uuml;r die Bedeutung der Datenpflege und der Prognosegenauigkeit <\/strong>zu schaffen. Das bedeutet auch, dass zun&auml;chst ein grunds&auml;tzliches Vertrauen in die datengetriebene Vorhersage aufgebaut werden muss. Dies ist oft eine besondere Herausforderung, da viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter jahrelang an manuelle Prognosen gew&ouml;hnt waren und nun den neuen Verfahren misstrauisch gegen&uuml;berstehen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-qualitatsprufung\">Qualit&auml;tspr&uuml;fung<\/h3>\n\n\n\n<p>Um verl&auml;ssliche Aussagen treffen zu k&ouml;nne, muss die Qualit&auml;t der Prognosemodelle regelm&auml;&szlig;ig beurteilt werden. Dabei ist sowohl eine technische als auch eine fachliche Beurteilung wichtig:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Technische Beurteilung:<\/strong> Beinhaltet Kriterien wie die zeitliche Performance (&bdquo;Wie lange dauert die Prognose?&ldquo;) oder anfallende Kosten (&bdquo;Wie viel kostet eine Prognose, wenn der Service in der Cloud l&auml;uft?&ldquo;).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fachliche Beurteilung:<\/strong> Hierbei wird &uuml;berpr&uuml;ft, ob die Prognosen logisch und nachvollziehbar sind. Dabei wird besonders darauf geachtet, ob die Ergebnisse in der Praxis sinnvoll erscheinen und ob es zu m&ouml;glichen Benachteiligungen (z. B. von bestimmten Produktionsbereichen) kommt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Qualit&auml;tspr&uuml;fung 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) gegen&uuml;ber dem Ist-Zustand darstellt. Dies betrifft sowohl die technische als auch die fachliche Qualit&auml;t.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-kontinuierliche-optimierung\">Kontinuierliche Optimierung<\/h3>\n\n\n\n<p>Ein <strong>Demand Forecasting System ist keine statische L&ouml;sung<\/strong>. Um seine Effizienz zu maximieren, muss es regelm&auml;&szlig;ig &uuml;berpr&uuml;ft und kontinuierlich an Marktver&auml;nderungen 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 <strong>Modell <\/strong>effektiv arbeiten und verl&auml;ssliche Prognosen liefern kann, muss es nun neu trainiert, also <strong>an die neue Datenbasis angepasst<\/strong> werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Wie oft ein Demand Forecasting System angepasst werden sollte, l&auml;sst sich nicht pauschal sagen. Grunds&auml;tzlich gibt es hierbei zwei Ans&auml;tze:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Wenn die Marktzyklen bekannt sind, werden die Prognosemodelle regelm&auml;&szlig;ig an die neuen Daten angepasst. Dies erfolgt in <strong>festgelegten Intervallen<\/strong>, beispielsweise st&uuml;ndlich, t&auml;glich, w&ouml;chentlich oder monatlich, abh&auml;ngig von der Geschwindigkeit der Marktver&auml;nderungen und der Trainingszeit des Prognosemodells. Das Training von gro&szlig;en Modellen kann leicht mehrere Stunden dauern. In diesem Fall ist eine st&uuml;ndliche Aktualisierung nicht sinnvoll.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Eingangs- und Ausgangsdaten werden kontinuierlich &uuml;berwacht. Es werden sogenannte <strong>Drift Scores<\/strong> berechnet, die anzeigen, wie stark sich die Daten im Laufe der Zeit ver&auml;ndern. Weichen die aktuellen Daten zu stark von den Trainingsdaten ab, spricht man von einem Data Drift. Konkret bedeutet das: &Uuml;berschreiten die Ver&auml;nderungen einen <strong>bestimmten Schwellenwert<\/strong>, muss das Prognosemodell neu trainiert werden, um auf diese Ver&auml;nderungen zu reagieren.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<div style=\"height:1000px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-content-justification-center is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile has-tertiary-darker-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-6 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:5%\"><div class=\"wp-block-maibornwolff-icon\"><span class=\"icon lightbulb-icon\" style=\"\"><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:95%\">\n<p><strong>Gut zu wissen: <\/strong>Zyklen, in denen das Demand Forecasting System angepasst wird, sind unabh&auml;ngig von Prognosezyklen. W&auml;hrend die Anpassungszyklen festlegen, wie oft das Modell aktualisiert oder neu trainiert wird, bestimmen die Prognosezyklen, in welchen Abst&auml;nden das Modell eine Bedarfsprognose erstellt. Beide Prozesse k&ouml;nnen unterschiedlich oft stattfinden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-5-haufige-fehler-bei-der-erstellung-von-nachfrageprognosen\">5 h&auml;ufige Fehler bei der Erstellung von Nachfrageprognosen<\/h2>\n\n\n\n<p>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:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Unzureichende Datenqualit&auml;t:<\/strong> Schlechte oder unvollst&auml;ndige Daten f&uuml;hren zwangsl&auml;ufig zu ungenauen Prognosen. Eine gr&uuml;ndliche Datenbereinigung und -pflege ist daher entscheidend f&uuml;r die Genauigkeit der Modelle.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vernachl&auml;ssigung externer Faktoren:<\/strong> Oft werden externe Einfl&uuml;sse wie Markttrends, saisonale Schwankungen oder unerwartete Ereignisse nicht ausreichend ber&uuml;cksichtigt. Diese Faktoren haben jedoch einen gro&szlig;en Einfluss auf die Nachfrage und sollten in die Prognosemodelle einflie&szlig;en.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&Uuml;berm&auml;&szlig;ige Abh&auml;ngigkeit von historischen Daten:<\/strong> Wer sich zu stark auf vergangene Daten verl&auml;sst, &uuml;bersieht m&ouml;glicherweise neue Trends oder Ver&auml;nderungen. Ein zu starker Fokus auf historische Daten wird einem vor allem bei neuen Produkten zum Verh&auml;ngnis, f&uuml;r die solche Daten noch nicht vorliegen. In diesem Fall st&ouml;&szlig;t ein Prognosemodell, dass ausschlie&szlig;lich mit historischen Daten trainiert wurde, schnell an seine Grenzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mangelnde Anpassungsf&auml;higkeit:<\/strong> Prognosemodelle, die nicht regelm&auml;&szlig;ig &uuml;berpr&uuml;ft und aktualisiert werden, verlieren mit der Zeit an Genauigkeit und Relevanz, da sich Markt- und Unternehmensbedingungen st&auml;ndig &auml;ndern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Unzureichende Integration in operative Prozesse:<\/strong> Selbst die beste Nachfrageprognose n&uuml;tzt 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 auszusch&ouml;pfen. Hierbei kann das Industrial Internet of Things (IIoT) eine Schl&uuml;sselrolle spielen. Mit IIoT werden Echtzeit-Daten aus der Produktion und der Lieferkette direkt in die Prognosemodelle eingespeist, sodass Unternehmen schneller und pr&auml;ziser auf Ver&auml;nderungen reagieren und ihre Abl&auml;ufe automatisieren k&ouml;nnen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-quote has-color color--secondary service-quote\"><span class=\"border border--top\"><\/span><span class=\"border border--bottom\"><\/span><span class=\"icon icon--top quote-icon\"><\/span>\n<p class=\"has-h-4-font-size\"><strong>Steuern Sie Ihre Produktionsprozesse in Echtzeit!<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wir entwickeln ma&szlig;geschneiderte IIoT-L&ouml;sungen f&uuml;r Ihr Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-2 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-fill\"><a class=\"wp-block-button__link has-white-color has-secondary-background-color has-text-color has-background has-link-color wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/iiot\/\">Mehr zu unseren IIoT-L&ouml;sungen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<span class=\"icon icon--bottom quote-icon\"><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-erfolgreiches-demand-forecasting-best-practice\">Erfolgreiches Demand Forecasting Best Practice<\/h2>\n\n\n\n<p>Ein Best Practice f&uuml;r Demand Forecasting liefert unsere <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/reference\/siemens-ai-demand-prediction-plattform-fuer-die-industrielle-produktionsplanung\/\">Zusammenarbeit mit Siemens<\/a>. 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 f&uuml;r die Zeitserien-Vorhersage, das zun&auml;chst f&uuml;r 100 Produkte in einem Werk implementiert wurde.<\/p>\n\n\n\n<p>Mithilfe von Automated Machine Learning (AutoML) konnten wir schnell passende Modelle f&uuml;r die unterschiedlichen Produkte finden und die Testphase auf wenige Wochen verk&uuml;rzen. Die Plattform wird nun als Self-Service-L&ouml;sung in den Werken eingesetzt, wodurch Produktionsplaner jederzeit verl&auml;ssliche Bedarfsprognosen erstellen k&ouml;nnen. Dank der skalierbaren Architektur wird die L&ouml;sung k&uuml;nftig auf weitere Werke und die gesamte Produktpalette ausgeweitet. Die Kombination aus AutoML und ma&szlig;geschneiderten Algorithmen sorgt daf&uuml;r, dass Siemens flexibel auf Marktver&auml;nderungen reagieren und so die Effizienz der Produktionsprozesse weiter steigern kann.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faqs-zum-thema-demand-forecasting\">FAQs zum Thema Demand Forecasting<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-faq\">\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item\"><button type=\"button\" class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__question\"><strong>Wo kommt Demand Forecasting zum Einsatz?<\/strong><\/button><div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__answer\">\n<p>Demand Forecasting wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, wie der Industrie, dem Handel und dem Dienstleistungssektor. Es unterst&uuml;tzt Unternehmen bei der Produktionsplanung, der Lagerhaltung, der Beschaffung, dem Supply Chain Management, der Personalplanung und der Preisgestaltung, indem es durch Prognosen die zuk&uuml;nftige Nachfrage absch&auml;tzt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item\"><button type=\"button\" class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__question\"><strong>Wie kann ich Demand Forecasting in meinem Unternehmen implementieren?<\/strong><\/button><div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__answer\">\n<p>Um Demand Forecasting in Ihrem Unternehmen zu implementieren, sollten Sie zun&auml;chst Ihre Anforderungen und Ziele definieren. Anschlie&szlig;end w&auml;hlen Sie die passenden Softwarel&ouml;sungen beziehungsweise Demand Forecasting Tools aus, erfassen und analysieren relevante Daten und entwickeln Prognosemodelle. Schulungen f&uuml;r die Mitarbeitenden sowie eine kontinuierliche &Uuml;berpr&uuml;fung und Anpassung der Modelle sind ebenfalls entscheidend, um langfristig pr&auml;zise Vorhersagen sicherzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p>Gerne stehen wir Ihnen bei der Implementierung von Demand Forecasting im Rahmen unserer ma&szlig;geschneiderten <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/industrie-4-0-beratung\/\">Industrie 4.0-Beratung<\/a> zur Seite. Nehmen Sie einfach <a href=\"https:\/\/www.maibornwolff.de\/kontakt-projekte\/\">Kontakt<\/a> mit uns auf. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht!<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item\"><button type=\"button\" class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__question\"><strong>Wie kann ich Bedarfsprognosen erstellen?<\/strong><\/button><div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__answer\">\n<p>Um Bedarfsprognosen zu erstellen, m&uuml;ssen Sie zun&auml;chst geeignete Daten wie Verkaufszahlen, Trends oder Markteinfl&uuml;sse sammeln und analysieren. Anschlie&szlig;end w&auml;hlen Sie eine passende Prognosemethode, wie etwa die Zeitreihenanalyse oder Regressionsmodelle, um die zuk&uuml;nftige Nachfrage basierend auf diesen Daten vorherzusagen. Die Ergebnisse der Nachfrageprognosen sollten regelm&auml;&szlig;ig &uuml;berpr&uuml;ft und bei Bedarf an neue Marktbedingungen angepasst werden.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item\"><button type=\"button\" class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__question\"><strong>Wie h&auml;ufig m&uuml;ssen Bedarfsprognosen erstellt werden?<\/strong><\/button><div class=\"wp-block-maibornwolff-faq-item__answer\">\n<p>Wie h&auml;ufig eine neue Prognose erstellt werden sollte, h&auml;ngt von mehreren Faktoren ab:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Dynamik des Marktes (Marktvolatilit&auml;t und des Nachfragemusters eines Artikels),<\/li>\n\n\n\n<li>der Variabilit&auml;t der Nachfrage<\/li>\n\n\n\n<li>und der Produktionskapazit&auml;ten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In stark schwankenden M&auml;rkten oder bei Produkten mit kurzer Lebensdauer sollten Prognosen w&ouml;chentlich oder sogar t&auml;glich aktualisiert werden. In stabileren Umgebungen kann eine monatliche oder viertelj&auml;hrliche Aktualisierung ausreichend sein. Es ist wichtig, dass die Frequenz der <strong>Aktualisierungen an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens<\/strong>, seinen Gesch&auml;ftsprozessen und seiner Umgebung <strong>angepasst<\/strong> wird.<strong>Je gr&ouml;&szlig;er und komplexer ein Prognosemodell<\/strong> ist, <strong>desto l&auml;nger dauert es<\/strong>, bis die Ergebnisse vorliegen, da die Rechenzeit steigt. Wenn schnelle Entscheidungen erforderlich sind, wie etwa bei h&auml;ufigen Nachfrage&auml;nderungen, sollte diese Verz&ouml;gerung (Latenz) unbedingt beachtet werden. In solchen F&auml;llen ist es sinnvoll, das Modell zu vereinfachen oder andere Optimierungsma&szlig;nahmen zu ergreifen, um die Reaktionszeit zu verk&uuml;rzen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-medium\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-effiziente-planung-und-zufriedene-kunden-die-zukunft-des-demand-forecasting\">Effiziente Planung und zufriedene Kunden: Die Zukunft des Demand Forecasting<\/h2>\n\n\n\n<p>Demand Forecasting ist ein unverzichtbares Werkzeug f&uuml;r Unternehmen und bietet besonders in wettbewerbsintensiven Branchen und angespannten M&auml;rkten entscheidende Vorteile. Unternehmen, die mit Hilfe von Demand Forecasting Daten analysieren und ihre Nachfrage pr&auml;zise Vorhersagen, k&ouml;nnen die Erwartungen ihrer Kunden erf&uuml;llen. Das verspricht nicht nur eine <strong>h&ouml;here Kundenzufriedenheit<\/strong>, sondern auch eine <strong>effizientere Ressourcenplanung<\/strong>. Durch das genaue Verst&auml;ndnis der Kundenbed&uuml;rfnisse k&ouml;nnen Unternehmen ihre Best&auml;nde optimal verwalten, Engp&auml;sse vermeiden und flexibel auf Ver&auml;nderungen reagieren. Gerade in einem sich schnell wandelnden Marktumfeld verschafft dies einen klaren <strong>Wettbewerbsvorteil<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Wir gehen davon aus, dass zuk&uuml;nftig fortschrittliche Prognosetools und KI-gest&uuml;tzte Modelle die M&ouml;glichkeiten von Demand Forecasting weiter verbessern und noch pr&auml;zisere sowie automatisierte Vorhersagen erm&ouml;glichen.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-large\"><\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-text-color has-lightest-grey-color has-alpha-channel-opacity has-lightest-grey-background-color has-background is-style-wide\">\n\n\n\n<div style=\"height:5vh\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer is-style-small\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div><div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-vertical is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-3 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\"><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Heute schon wissen, was Ihre Kunden von morgen w\u00fcnschen? Demand Forecasting macht es m\u00f6glich! Durch pr\u00e4zise Nachfrageprognosen k\u00f6nnen Sie Engp\u00e4sse vermeiden, Ressourcen besser einsetzen und schneller auf Marktver\u00e4nderungen 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 k\u00f6nnen. Au\u00dferdem werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Methoden und Tools, h\u00e4ufige Fehler und Demand Forecasting Best Practices.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":29129,"template":"","meta":{"_trash_the_other_posts":false,"maibornwolff-header-color":"","maibornwolff-header-menu-visibility":"","maibornwolff-footer-display":"","editor_notices":[],"secondary_title":"","footnotes":""},"categories":[79],"tags":[184],"main-color":[],"class_list":["post-29125","know-how","type-know-how","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-techblog","tag-ki"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.8 (Yoast SEO v24.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Demand Forecasting: Lagerbest\u00e4nde optimieren &amp; Kosten sparen<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Demand Forecasting \u2713 Definition \u2713 Vorteile \u2713 Methoden \u2713 Herausforderungen \u25ba Jetzt \u00fcber Bedarfsprognosen 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