AI-gestützte Bedarfsprognose

Fehler in der Bedarfsplanung setzen sich kaskadenartig durch den gesamten Fertigungsbetrieb fort. Überschätzen Sie und produzieren Lagerbestände, die Kapital binden und veralten. Unterschätzen Sie und beschleunigen die Produktion zu erhöhten Kosten oder verfehlen Kundenzusagen. Statische saisonale Anpassungen auf Basis historischer ERP-Daten reichen nicht aus, wenn der Bedarf durch Promotionen, Wettbewerbsaktivitäten und makroökonomische Entwicklungen beeinflusst wird.

Wie wir bessere Bedarfsmodelle bauen

Wir entwickeln Bedarfsmodelle auf SKU-Ebene, die Verkaufshistorien mit Promotionskalendern, externen Wirtschaftssignalen und Kundenbestellverhalten kombinieren. Die saisonale Dekomposition trennt Trend-, Zyklus- und irreguläre Komponenten für präzisere Basisprognosen. Automatisierte Prognoseüberprüfungs-Workflows präsentieren Planern modellgenerierte Vorschläge und kennzeichnen SKUs mit hoher Unsicherheit für manuelle Überprüfung. Die Prognosegenauigkeitsmessung verfolgt MAPE und Bias über die Zeit, damit Modelle nachtrainiert werden, bevor die Leistung abdriftet.