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Demand Forecasting

Prognose des zukünftigen Bedarfs

Einführung: Was ist Demand Forecasting?

Demand Forecasting - auch Bedarfs- oder Nachfrageprognose - ist ein entscheidender Prozess in Unternehmen, insbesondere in Bereichen wie Supply Chain Management, Vertrieb und Finanzplanung. Es handelt sich um ein Predictive-Forecasting-Verfahren aus den Bereichen Data Science und Advanced Analytics, das versucht, zukünftige Nachfragen nach Produkten oder Dienstleistungen möglichst exakt vorherzusagen. Die entsprechenden Prognosen basieren auf historischen Daten und aktuellen Markttrends. Zudem versuchen sie die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen zukünftigen Ereignisse zu berücksichtigen.

Hauptvorteile: Warum lohnt sich Demand Forecasting für Unternehmen?

Bedarfsprognosen ermöglichen Unternehmen eine effizientere Planung ihrer Ressourcen und minimieren Über- sowie Fehlbestände. Dies hilft beispielsweise bei der Vermeidung von Engpässen in der Lieferkette und kann durch bessere Produktverfügbarkeit zu einer höheren Kund:innenzufriedenheit beitragen. Zudem unterstützt Demand Forecasting bei einer optimalen Preisgestaltung, sodass bei vermutlich hoher Nachfrage der Preis entsprechend erhöht werden kann, während er bei geringer Nachfrage gesenkt wird. Mithilfe von Demand Forecasting ist außerdem eine effektivere Budgetplanung möglich.

Hauptfunktionen: Was muss Demand Forecasting leisten?

Die Grundlage für eine genaue Nachfrageprognose sind verlässliche Daten. Hierzu erfassen und verarbeiten Demand-Forecasting-Systeme Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Verkaufs- und Produktionsdaten, um darin Trends und Muster zu erkennen. Die Analyse der Daten erfolgt durch die Anwendung statistischer Modelle, wobei auch externe Faktoren wie saisonale Schwankungen, Markttrends sowie Kund:innenfeedback berücksichtige werden. Im Idealfall erfolgt hierbei eine kontinuierliche Anpassung oder sogar Echtzeit-Prognosen auf Basis veränderter Bedingungen.

Für Demand Forecasting kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, die auf der Art der Daten, den spezifischen Anforderungen des Unternehmens und der gewünschten Genauigkeit der Vorhersage basieren. Zu den gängigsten Methoden gehören:

  • Zeitreihenanalyse: Diese Methode verwendet historische Daten, um Trends, Saisonmuster, Zyklen und andere Muster zu identifizieren.
  • Kausale Modelle: Diese Modelle versuchen, die Beziehung zwischen der Nachfrage und anderen Faktoren (wie Preisänderungen, Marketingaktivitäten, Wirtschaftsindikatoren) zu verstehen und zu modellieren.
  • Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz: Fortgeschrittene Prognosemethoden nutzen maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Zu diesen Techniken gehören neuronale Netze, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) und Deep Learning.
  • Qualitative Methoden: Diese werden häufig verwendet, wenn historische Daten begrenzt oder nicht verfügbar sind. Sie basieren beispielsweise auf Expert:innenmeinungen, Marktforschung, der Delphi-Methode oder Fokusgruppen.
  • Simulationsmodelle: Hier kommen computergestützte Simulationen zum Einsatz, um verschiedene Szenarien zu analysieren und um zu verstehen, wie externe oder interne Faktoren die Nachfrage beeinflussen können.
  • Benchmarking und Analogschluss: Manchmal werden historische Daten ähnlicher Produkte oder Märkte verwendet, um Vorhersagen für ein neues Produkt oder einen neuen Markt zu treffen.

In der Praxis kombiniert Demand Forecasting oft mehrere Methoden, um die Stärken verschiedener Ansätze zu nutzen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Herausforderungen: Was ist rund um Demand Forecasting zu tun?

Zentrale Herausforderungen bei der Bedarfsprognose liegen zum einen in der Datenqualität und -verfügbarkeit sowie in der der Auswahl des richtigen Prognosemodells. Zum anderen gilt es, unvorhersehbare Marktereignisse zu berücksichtigen, denn Faktoren wie z. B. wirtschaftliche oder politische Veränderungen oder überraschende Ereignisse wie z. B. Naturkatastrophen können eine hohe Prognosegenauigkeit deutlich erschweren.

Einsatzbereiche: Wo kommt Demand Forecasting hauptsächlich zum Einsatz?

Demand Forecasting eignet sich für Unternehmen jeder Größe und Branche, insbesondere für solche, die in dynamischen Märkten mit saisonalen Schwankungen operieren oder die komplexe Lieferketten aufweisen, wie etwa die Branchen Einzelhandel, Fertigung, Pharma und E-Commerce. Innerhalb der Unternehmen können zahlreiche Bereiche von Bedarfsprognosen profitieren, hierzu gehören beispielsweise:

  • Produktion: Mit der Vorhersage erforderlicher Produktionsmengen lassen sich Lagerbestände reduzieren, Produktionsstillstände vermeiden und die Produktionskosten senken.
  • Einkauf: Die Abschätzung der Einkaufsmenge trägt zur Vermeidung von Engpässen bei und kann die Einkaufskosten senken.
  • Lagerhaltung: Mit einer verbesserten Planung von Beständen lassen sich Lagerkosten reduzieren und Lieferzeiten verbessern.
  • Vertrieb: Hier kann Demand Forecasting dazu beitragen, die Nachfrage optimal zu bedienen und so den Umsatz sowie die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
  • Schicht- und Personalplanung: Durch genaue Bedarfsprognosen lassen sich die Schicht- und Personalplanung effizienter gestalten, sodass ausreichend Personal verfügbar ist, aber auch Überstunden vermieden werden.

Implementierung: Wie lässt sich Demand Forecasting in Unternehmen einführen?

Die Implementierung eines effektiven Demand Forecastings erfordert eine sorgfältige Planung. Hierzu gehören unter anderem die Definition der Anforderungen, die Auswahl der richtigen Softwaretools, die Datenerfassung und -analyse, die Modellierung der Prognosen, die Schulung der Mitarbeiter:innen und die kontinuierliche Bewertung und Anpassung der Prognosemethoden.

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Oleg Travkin

Senior Data Scientist

pmOne AG
Bahnhofstraße 16
33102 Paderborn

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