Problem
Für Unternehmen ist es unerlässlicher denn je, präzise Prognosen zu Absatz, Lieferzeiten oder Rohstoffkosten zu erstellen, um damit die Produktion effizienter zu planen und Ressourcen effektiv zu nutzen.
Vorhersagen, die weder das Fachwissen noch die Marktbedingungen berücksichtigen, sind unzuverlässig und führen und führen zu fehlender Planbarkeit.
Lösung
In Zusammenarbeit mit Domänenexperten werden die notwendigen Ausgangsdaten identifiziert, in Hinblick auf deren Eignung analysiert, vorverarbeitet und in die Systemumgebungen integriert. Basierend auf den Prognosezielen und den zugrundeliegenden Geschäftsprozessen werden entsprechende Zielvariablen und geeignete Metriken für die Validierung der Prognosen erarbeitet. Prognoseergebnisse werden laufend plausibilisiert und auf Anomalien überprüft. Der gesamte Modellierungsprozess wird dokumentiert und somit nachvollziehbar gemacht. Resultierende Modelle werden fortlaufend betreut und gegebenenfalls angepasst.
Nutzen
Maßgeschneiderte Prognosen, die nicht nur aus Standarddaten generiert werden, erlauben bessere und belastbarere Vorhersagen, da explizit Wissen über individuelle Geschäftsprozesse und eine Vielzahl von Ausgangsdaten berücksichtigt werden. Sie sind robuster und zielgenauer, maßgebliche Einflussfaktoren können bestimmt werden, Besonderheiten besser modelliert und Zielmetriken exakter definiert.
Dabei kommen White-Box Ansätze zum Einsatz. Die Prognosen sind dadurch nachvollziehbar und können schnell an neue Rahmenbedingungen angepasst werden.
KI gestützte Prognosemodelle| Webinar
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