Forecasting-as-a-Service

Der Zweck einer Prognose (Forecasting) ist, auf der Grundlage vergangener Nachfragemuster sowie anderer korrelierender interner und externer Faktoren Prognosen für künftige Ereignisse, z.B. Absätze, zu erstellen. Zusätzliche Daten wie größere Angebote oder offene Aufträge ermöglichen es Ihnen, über klassisiche statistische Prognosen hinaus zukünftige Nachfrage kurzfristig in Ihre Prognose zu integrieren und damit darauf effektiv auf diese reagieren zu können.

Eine Prognose ist die Basis für eine effektive, effiziente und genaue Supply Chain-Planung und ein entscheidender Input für viele nachfolgenden Supply Chain-Prozesse, angefangen bei der Lieferplanung über die Produktions- und Transportplanung bis hin zur finanziellen Geschäftsplanung.

Wenn das Prognose gut gemacht wird, haben Sie immer genügend Warenbestand zur Verfügung, um die Nachfrage Ihrer Kunden zu befriedigen. Eine Unterschätzung der Nachfrage führt zu verpassten Absatzchancen und damit zu entgangenen Einnahmen. Eine Überschätzung der Nachfrage hingegen erhöht die Kosten und das Nettoumlaufvermögen (Working Capital). Eine effektive Prognose zieht Daten relevanter interner und externer Faktoren zur Abschätzung und Planung von Bedarfenüber die gesamte Supply Chain hinweg hinzu – von den Kundenbedürfnissen bis hin zu den Rohstoffenbedarfen.

In einer unbeständigen und komplexen Welt (VUCA – englisches Akronym Volatile: volatil (unbeständig), Uncertain: unsicher, Complex: komplex, ambiguous: mehrdeutig) führen statische Prognose-Algorithmen zu unzureichenden Ergebnissen. Durch Situationen, die sich stetig ändern können, müssen die verwendeten Algorithmen kontinuierlich aktualisiert und angepasst werden.

Unsere Supply Chain Datenwissenschaftler (Supply Chain Scientists) verwenden bei Forecasting-as-a-Service die neuesten Algorithmen des Maschinellen Lernens (Machine Learnings), einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, und liefern aufschlussreiche, leicht zu bedienende und zu verstehende Analyse-Dashboards zur Interpretation und zum Verständnis der Prognosezahlen – eine wichtige Bedingung für die effektive Nutzung der Prognose und das zielgerichtete Ableiten von darauf basierenden Maßnahmen.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Absatzplanungswerkzeuge (Demand Forecasting Tools) erfordern eine kontinuierliche Wartung durch nicht immer leicht verfügbare Experten, zudem sind die Implementierung und Wartung teuer.

Ich habe weder das Fachwissen, um genaue Prognosen zu erstellen, noch die Zeit, um die Absatzplanungswerkzeuge zu pflegen (und ich möchte dafür niemanden in Vollzeit einstellen).

Ich verfüge nicht über das Wissen, fortlaufend meine Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens auf unbeständige Realitäten (VUCA) zu aktualisieren.
Ich habe nicht das Know-how, die Daten und Ergebnisse zu interpretieren und aufgrund dieser Erkenntnisse die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen.
  • Ich habe nicht die richtigen Werkzeuge, um moderne Algorithmen anzuwenden, die über statistische Prognosen hinausgehen.
Bei Prognosen begegnen wir häufig Herausforderungen.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

  • Absatzplanungswerkzeuge (Demand Forecasting Tools) erfordern eine kontinuierliche Wartung durch nicht immer leicht verfügbare Experten, zudem sind die Implementierung und Wartung teuer.
  • Ich habe weder das Fachwissen, um genaue Prognosen zu erstellen, noch die Zeit, um die Absatzplanungswerkzeuge zu pflegen (und ich möchte dafür niemanden in Vollzeit einstellen).
  • Ich verfüge nicht über das Wissen, fortlaufend meine Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens auf unbeständige Realitäten (VUCA) zu aktualisieren.
  • Ich habe nicht das Know-how, die Daten und Ergebnisse zu interpretieren und aufgrund dieser Erkenntnisse die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen.
  • Ich habe nicht die richtigen Werkzeuge, um moderne Algorithmen anzuwenden, die über statistische Prognosen hinausgehen.

Vorteile

Bis zu 15 % höhere Prognose-genauigkeit

Ihre Planer können sich auf Produkte konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen benötigen

Unsere aufschlussreichen Dashboards helfen Ihnen, Maßnahmen entsprechend zu ergreifen

Unsere Analyse-Dashboards helfen dabei, daten- und faktenbasiert Entscheidungen zu treffen

Bis zu 10 % zusätzliches Umsatzpotenzial

Bis zu 20 % Verbesserung des Nettoumlauf-vermögen (Working Capitals)

Wie es funktioniert

Unsere AIO-Plattform erstellt für Sie auf dem erforderlichen Detaillevel und auf einer wiederkehrenden Basis eine automatisierte, genaue und plausible rollierende Prognose. Für die Ersteinrichtung definieren wir gemeinsam den Prozess der Datenbereitstellung und -integration, wobei wir darauf achten, dass wir die richtigen Daten verwenden.

Unsere AIO Forecast-Engine (das Kernmodul für die Erstellung von Prognosen) berechnet Ihre Prognosezahlen mit Best-Fit-Modellen und permanent optimierten Parametern. Die Forecast-Ergebnisse werden auf drei Arten bestätigt: technisch, aber auch in Bezug auf Plausibilität und Qualität.

Eine ansprechende Visualisierung der Prognosezahlen ermöglicht es Ihnen, die Daten als Grundlage vor derweiteren Verwendung zu validieren und zu interpretieren. Abschließend stellen wir Ihnen die Prognosezahlen so zur Verfügung, wie Sie sie benötigen.

Mit unserem Managed Services erhalten Sie immer die bestmöglichen Ergebnisse – unsere Supply Chain Datenwissenschaftler verwalten und verbessern kontinuierlich die verwendeten Algorithmen und behalten dabei die konkrete Anwendung in der Supply Chain im Blick, damit Sie bessere Ergebnisse erhalten.

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Verbessern Sie Ihre Prognose noch heute.

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