Nach der Pandemie und den Ereignissen, die die letzten Jahre geprägt haben, erleben die Unternehmen des diskreten Sektors (und andere) Momente außergewöhnlicher Beschleunigung. Das Verhalten und die Erwartungen der Kunden entwickeln sich ständig und schnell weiter, und da immer mehr Unternehmen optimierte Lieferkettenpraktiken und Cloud-verbundene Netzwerke einsetzen, wird der Wettbewerb immer härter. Die Nachfrageprognose ist daher für die Lieferkette von großer Bedeutung, da sie dazu beiträgt, wichtige betriebliche Prozesse wie die bedarfsgesteuerte Materialressourcenplanung (DDMRP), die Inbound-Logistik, die Produktion, die Finanzplanung und die Risikobewertung zu charakterisieren.
Nachfrageprognosen mit KI- und ML-Algorithmen
Nachfrageprognose im Detail
Die Nachfrageprognose kombiniert sowohl qualitative als auch quantitative Prognosen, die beide auf der Fähigkeit beruhen, Daten (sowohl quantitative als auch qualitative aus endogenen und exogenen Datenquellen) aus verschiedenen Datenquellen entlang der Lieferkette zu sammeln. Quantitative Daten stammen in der Regel aus internen Quellen und können aus Verkaufszahlen, Spitzeneinkaufszeiten und internen Marktanalysen auf der Grundlage exogener Daten stammen. Moderne Technologien nutzen fortschrittliche Analysen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), um tiefgreifende, komplexe Datensätze zu analysieren und zu verarbeiten. Mithilfe dieser neuen Technologien sind Supply Chain Manager in der Lage, Entscheidungen auf der Grundlage genauer Vorhersagen zu treffen und so die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu erhöhen.
Wie maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Nachfrageprognose beitragen
Die Verbesserung der Nachfrageprognose und die Verringerung von Prognosefehlern ist für Unternehmen aller Branchen zu einem strategischen Muss geworden. Angesichts der zunehmenden Produktkomplexität und Marktvotalität haben herkömmliche Methoden Schwierigkeiten mit dem Wachstum des SKU-Volumens Schritt zu halten. Durch die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens sind Unternehmen nun in der Lage, sehr große Datensätze effektiv und schnell zu verarbeiten. Beim maschinellen Lernen werden komplexe mathematische Algorithmen eingesetzt, um automatisch Muster zu erkennen, Nachfragesignale zu erfassen und komplexe Beziehungen in großen Datensätzen zu identifizieren. Diese können sowohl endogene als auch exogene Informationsquellen enthalten. Darüber hinaus kann der Algorithmus schnell lernen und sich selbst korrigieren, so dass er sich rasch auf ein optimales Ergebnis zubewegt. Das maschinelle Lernen gleicht die Schwächen herkömmlicher statistischer Prognosemodelle wirksam aus und verbessert die Vorhersagegenauigkeit erheblich.
Die von sedApta implementierten Algorithmen für die Bedarfsprognose
Heute bietet sedApta seinen Kunden die Möglichkeit, die Nachfrage genauer zu prognostizieren und einen robusteren Bestandsauffüllungsplan zu erstellen. Dies ermöglicht eine Optimierung der Bestände und erhöht die Fähigkeit auf unerwartete Ereignisse, die durch die Dynamik des Marktes und den Zustand der Logistikinfrastruktur als Ganzes hervorgerufen werden, zu reagieren.
Verwendung exogener Variablen zur Erhöhung der Genauigkeit von Nachfrageprognosen
Zu den verwendeten Variablen können makroökonomische Variablen (z.B. das BIP), die Entwicklung der Energiepreise, sektorspezifische Variablen und Variablen, die sich auf bestimmte Situationen beziehen (z.B. Bewegungsströme während einer Pandemie, um die Zeitreihen vom „Covid-Effekt“ zu bereinigen), gehören. Je nach Art der exogenen Variablen, die jeweils angemessen gewichtet werden, kann man die Nachfrage mittel- bis langfristig prognostizieren (z.B. exogene Variable BIP) oder sie kurz- bis sehr kurzfristig verfeinern (z.B. exogene Variable Wettervorhersage).
Optimierung der Nachfrageprognose
Traditionelle Algorithmen, die mit Hilfe von Best-Fit-Logiken ausgewählt werden, werden in Kombination mit multivarianten ML-Algorithmen angewendet. Letztere ermöglichen durch die Nutzung der endogenen Variablen in den Zeitreihen und aller verfügbaren exogenen Variablen die Identifizierung von Bedingungen, deren Vorhersage inhärent komplex ist und bei denen sich in der Vergangenheit traditionelle Algorithmen und/oder vom Benutzer vorgenommene Korrekturen in einer kollaborativen Umgebung als ungenau erwiesen haben. ML-Algorithmen signalisieren die Wahrscheinlichkeit, dass solche Bedingungen wieder auftreten werden und schlagen dem Nutzer einen Korrekturfaktor für die Vorhersage vor.