{"id":44954,"date":"2025-03-19T11:23:23","date_gmt":"2025-03-19T10:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/optimix-software.com\/blog\/unkategorisiert\/ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen\/"},"modified":"2025-09-23T15:46:51","modified_gmt":"2025-09-23T13:46:51","slug":"ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optimix-software.com\/de\/blog\/lieferkette\/ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen\/","title":{"rendered":"KI f\u00fcr die Optimierung von Nachfrageprognosen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Ungenaue Nachfrageprognosen k\u00f6nnen teuer werden: Fehlbest\u00e4nde, \u00dcberbest\u00e4nde, Umsatzverluste und unzufriedene Kunden.<\/strong><\/p>

Angesichts dieser Herausforderungen erfordert die Optimierung der Effizienz und des ROI Ihrer Supply Chain eine genaue und zuverl\u00e4ssige Prognose der Nachfrage. Die Prognose der Nachfrage<\/strong><\/a> wird zu einem strategischen Hebel, um die Lagerbest\u00e4nde anzupassen, die Produktverf\u00fcgbarkeit zu gew\u00e4hrleisten und die Kosten zu senken, die mit Sch\u00e4tzungsabweichungen verbunden sind.<\/p>

K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Unternehmen dieses Problem angehen, radikal. Mit Hilfe von Machine Learning und neuronalen Netzen ist es nun m\u00f6glich, das Kaufverhalten zu modellieren, schwache Signale zu erkennen und schneller auf Marktver\u00e4nderungen zu reagieren. <\/p>

Welche konkreten Vorteile bringen diese Technologien f\u00fcr die Antizipation der Nachfrage? Wie k\u00f6nnen sie als Grundlage f\u00fcr Tools zur Unterst\u00fctzung von Nachfrageprognosen profitieren? <\/a><\/strong>KI-gest\u00fctzte Prognosemethoden nutzen, um ihre Ziele zu erreichen? <\/p>

Die Fallbeispiel von Buffalo Grill<\/strong><\/a> ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie KI eingesetzt werden kann, um das Management von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD) zu optimieren und Lebensmittelverluste durch eine bessere Antizipation der Nachfrage zu reduzieren. <\/span><\/p>

Durch die Nutzung von der APS XFR- Optimix Forecast and Replenishment L\u00f6sung<\/strong><\/a>Buffalo Grill modernisierte seineBeschaffung, indem es ein veraltetes manuelles System durch ein Tool mit k\u00fcnstlicher Intelligenz ersetzte, das den Bedarf an frischen, tiefgefrorenen und Non-Food-Produkten genau vorhersagen<\/span> kann.<\/p>

In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Prognosen zu verfeinern.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Nachfrageprognosen: Von statistischen Ans\u00e4tzen zu k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Mit Hilfe von Prognosen k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler auch die Beschaffung und Produktion besser mit den Herstellern planen, die mehr Spielraum haben, um den Bedarf an Ressourcen und Rohstoffen zu antizipieren.<\/span><\/p>

Der Forecast tr\u00e4gt auch zur Optimierung der logistischen Abl\u00e4ufe bei. Sie hilft bei der effizienten Planung von Transport und Operationen, um die damit verbundenen Logistikkosten zu reduzieren. Wie Sie sehen k\u00f6nnen, ist die Nachfrageprognose<\/strong> ein wesentlicher Faktor f\u00fcr die Entscheidungsfindung im Einzelhandel. <\/span><\/p>

In einer Umgebung, in der saisonale Schwankungen, Werbeaktionen und Ferienzeiten die Nachfrage beeinflussen, wird die Planung immer komplizierter. Die Integration von KI, die in der Lage ist, eine gro\u00dfe Anzahl von Daten mit wenigen historischen Daten in einem einzigen Modell zu kombinieren, ist unerl\u00e4sslich. Dieser Fortschritt erm\u00f6glicht nun <\/span>zu erhalten. und Nachfrageprognosen zu erstellen.<\/b><\/a> sehr genau.<\/b><\/p>

Traditionelle Ans\u00e4tze beruhen auf der Analyse historischer Daten und der Anwendung statistischer Modelle, die oftmals unabh\u00e4ngig voneinander f\u00fcr jedes einzelne Produkt kalibriert werden. <\/span><\/p>

Diese Methoden erweisen sich jedoch als ineffizient, wenn es darum geht, neue Produkte mit wenig Historie zu prognostizieren und eine gro\u00dfe Anzahl von Daten gleichzeitig zu verarbeiten, die von unterschiedlicher Typologie sind.<\/span><\/p>

Ein Machine Learning-Modell kann diese Einschr\u00e4nkungen \u00fcberwinden. Um Prognosen f\u00fcr neue Produkte mit wenig Historie zu erstellen, st\u00fctzt sich das Modell (implizit) auf Produkte der gleichen Typologie, die es bereits „kennt“ und f\u00fcr die es mehr Historie hat, was als Training bezeichnet wird. Das Modell kann wiederverwendet werden, wenn es mit Daten der gleichen Typologie trainiert wurde. <\/span><\/p>

Idealerweise sollten die Zeitreihen \u00e4hnlich sein, um gute Ergebnisse zu erzielen. Machine Learning Modelle k\u00f6nnen auf gro\u00dfe Datenmengen und sehr unterschiedliche Zeitreihen trainiert werden. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Kriterien<\/th>\r\n Klassischer statistischer Ansatz<\/th>\r\n Machine Learning-Ansatz<\/th>\r\n <\/tr>\r\n <\/thead>\r\n
Historische Daten<\/strong><\/td>\r\n Umfangreiche Historie, um die Parameter zu kalibrieren<\/td>\r\n Prognose auch mit wenig Historie m\u00f6glich: Produkteinf\u00fchrung, fehlende Historie<\/td>\r\n <\/tr>\r\n
Anzahl und Typologie der Daten<\/strong><\/td>\r\n Begrenzte Anzahl und Typologie von Eingabedaten<\/td>\r\n F\u00e4higkeit, eine gro\u00dfe Anzahl von Daten zu kreuzen: Sonderangebote, Schulferien, Kundenmeinungen, Wetter.<\/td>\r\n <\/tr>\r\n
Komplexit\u00e4t der Behandlung<\/strong><\/td>\r\n Komplexit\u00e4t der gleichzeitigen Behandlung von Saisonalit\u00e4t, Aufw\u00e4rts- und Abw\u00e4rtstrend<\/td>\r\n Ein einziges Modell, um alles zu verarbeiten<\/td>\r\n <\/tr>\r\n <\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ein konkretes Beispiel f\u00fcr die Anwendung von KI auf die Nachfrageprognose: DER FALL BUFFALO GRILL<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Bei Buffalo Grill<\/strong> zum Beispiel hat die Einf\u00fchrung unserer KI-gest\u00fctzten L\u00f6sung Forecast XFR<\/strong> die saisonale Verkaufsplanung optimiert. Dank der genaueren Nachfrageprognose konnte das Unternehmen von einem intuitiven Management zu einem zuverl\u00e4ssigen, datengesteuerten analytischen Ansatz \u00fcbergehen. <\/p>

Das XFR-Optimix Forecast adsn Replenishment<\/strong> Tool nutzt<\/strong> eine mehrj\u00e4hrige Historie, die es erm\u00f6glicht, die w\u00f6chentliche und j\u00e4hrliche Saisonalit\u00e4t genau zu modellieren und gleichzeitig die Auswirkungen exogener Faktoren wie Wetter oder Schulferien zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>

Der Einzelh\u00e4ndler hat die Kontrolle \u00fcber die optimale Verf\u00fcgbarkeit der Produkte zur\u00fcckgewonnen und kann die Frische der Produkte auf der Speisekarte noch weiter steigern. Da die zeitraubenden manuellen Prognosen entfallen, k\u00f6nnen sich die Teams auf wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten konzentrieren, wie z.B. Verhandlungen mit den Lieferanten und das Qualit\u00e4tsmanagement. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Modelle auf der Grundlage von Entscheidungsb\u00e4umen (light GBM) f\u00fcr eine h\u00f6here Genauigkeit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Daten, die von der KI genutzt werden, um die Nachfrage zu prognostizieren<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Einer der Hauptvorteile der KI im Bereich der Forecasts ist die F\u00e4higkeit, Folgendes zu tun <\/span>Analyse von Daten aus mehreren Quellen<\/b> :<\/span><\/p>

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