Supply Chain Demand Forecasting

Prognostizieren Sie Nachfrage mit höchster Präzision unter Berücksichtigung interner und externer Faktoren. Reduzieren Sie Lagerkosten bei optimaler Verfügbarkeit.

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26.8.2025

Prophet, Azure ML, SAP IBP, Blue Yonder

Warum es funktioniert

Capgemini (2023) berichtete 20% Reduktion der Lagerkosten und 65% weniger Out-of-Stock Situationen durch KI-Forecasting.

Schritt-für-Schritt Anleitung

Schritt 1

Integrieren Sie historische Verkaufsdaten mit externen Faktoren (Wetter, Events, Trends)

Schritt 2

Implementieren Sie Ensemble-Modelle für robuste Vorhersagen

Schritt 3

Berücksichtigen Sie Produktlebenszyklen und Substitutionseffekte

Schritt 4

Erstellen Sie Szenarien für Best/Worst/Most-Likely Case

Praktische Beispiele

Beispiel 1

Reduktion von Überbeständen um 30% bei 99,5% Verfügbarkeit

Beispiel 2

Vorhersagegenauigkeit für Neuprodukte von 60% auf 85% gesteigert