Rohmaterialpreis-Vorhersagen

Kann man Rohstoffpreise vorhersagen? Damit könnten in Einkauf und Lagerhaltung frühzeitig die Weichen gestellt und ein Wettbewerbsvorteil generiert werden.

Rohstoffe sind ein bedeutender Kostentreiber für eine Vielzahl von Unternehmen sowohl im Herstellungssektor als auch im Handel. Die Rohstoffmärkte sind jedoch von einer hohen Volatilität und unvorhersehbaren Preistendenzen geprägt. Je größer die Schwankungen, desto gravierender können die Auswirkungen für Unternehmen und den finanziellen Erfolg sein. Obwohl eine präzise Vorhersage von zukünftigen Rohstoffpreisen nicht möglich ist, so lohnt es doch, jene Einflussfaktoren in den Märkten besser zu verstehen, die zu Knappheit führen und somit den Preis beeinflussen können.

 

Das Ziel: Verbesserung der aktuellen - zumeist manuellen - Forecasts um Einkaufsentscheidungen und Lagerhaltung zu verbessern.

Technologien für Rohmaterialpreis-Vorhersagen

Für die Erstellung verlässlicher Modelle werden Cognitive Computing/Trendwatching, ein Analytics Data Hub sowie Machine Learning-Verfahren kombiniert.

Cognitive Computing

Ansatz

Extrahiert Informationen automatisch aus einer beliebigen Anzahl von Quellen (Bloomberg, Analysten, Aktien, Social Media, Lieferanten, etc.)

 

Mehrwert

Einkäufer werden von manuellen Suchen entlastet und können sich auf die Interpretation der Informationen fokussieren.


Analytics Data Hub

Ansatz
Daten werden an einer Stelle zusammengefasst (Experteneinschätzungen, Analysten Berichte, Web Trends, etc.)

 

Mehrwert
Das Risiko von Fehlern wird reduziert und Daten vor dem Zugriff nicht autorisierter Personen geschützt.


Machine Learning

Ansatz
Ein Machine-Learning-Modell liefert mit aktuellen „Treibern“ eine Referenz auf Basis der Einflussfaktoren.

 

Mehrwert
Ein Vergleichsmodell dient als Basis für Entscheidungen in Einkauf und Lagerhaltung.


Dr. Georg Droschl
Head of Supplier Analytics
pmOne AG
Freisinger Straße 9
85716 Unterschleißheim
+49 89 4161761-0
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