Die prädiktive Bedarfsanalyse ist eine analytische Methode, die im Supply Management eingesetzt wird, um den zukünftigen Produkt- oder Dienstleistungsbedarf eines Unternehmens zu prognostizieren. Sie stützt sich auf historische Daten und statistische Modelle. Dieser Ansatz basiert auf dem Einsatz fortschrittlicher Techniken wie :
- Maschinelles Lernen,
- Zeitreihen,
- Regressionsmodelle, um Trends zu erkennen,
- Diagramme,
- und Faktoren, die die zukünftige Nachfrage beeinflussen.
Einige wichtige Punkte zur vorausschauenden Bedarfsanalyse :
1. Verwendung von historischen Daten: Die prädiktive Nachfrageanalyse verwendet historische Daten über Verkäufe, saisonale Trends, vergangene Werbeaktionen und besondere Ereignisse.
2. Prognosemodellierung: Anhand historischer Daten werden Prognosemodelle erstellt, die zur Vorhersage der zukünftigen Nachfrage verwendet werden können. Diese Modelle können einfach sein, wie z.B. lineare Regressionsmodelle, oder komplexer, wie z.B. neuronale Netzwerke oder maschinelle Lernmethoden.
3. Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen: Zusätzlich zu den historischen Daten kann die prädiktive Nachfrageanalyse weitere Faktoren berücksichtigen, die die zukünftige Nachfrage beeinflussen könnten, wie z.B.
- wirtschaftliche Trends,
- Wetterbedingungen,
- Verbraucherverhalten,
- oder Aktionen von Konkurrenten.
4. Verbesserte Planung: Durch die Verwendung genauer Prognosen der zukünftigen Nachfrage können Unternehmen ihre Lieferkettenplanung verbessern, indem sie Nachfrageschwankungen vorhersehen, Lagerbestände anpassen und Produktion und Vertrieb effizienter planen.
5. Senken Sie die Kosten und verbessern Sie den Kundenservice: Durch die genaue Vorhersage der zukünftigen Nachfrage können Unternehmen die Kosten für überschüssige oder unzureichende Bestände senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie eine angemessene Produktverfügbarkeit sicherstellen.
