{"id":36281,"date":"2024-10-18T09:01:20","date_gmt":"2024-10-18T07:01:20","guid":{"rendered":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/blog\/unkategorisiert\/wie-kann-ki-die-nachfrageprognose-verbessern\/"},"modified":"2025-03-27T11:15:49","modified_gmt":"2025-03-27T10:15:49","slug":"wie-kann-ki-die-nachfrageprognose-verbessern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/de\/blog\/lieferkette\/wie-kann-ki-die-nachfrageprognose-verbessern\/","title":{"rendered":"Wie kann die Nachfrageprognose mit Hilfe von KI verbessert werden?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"36281\" class=\"elementor elementor-36281\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb064c6 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"fb064c6\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ff49d3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8ff49d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6chten Sie die Effizienz und den ROI Ihrer Lieferkette verbessern?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dazu m\u00fcssen Sie eine auf die Bed\u00fcrfnisse des <\/span><b>sich auf eine Nachfrageprognose st\u00fctzen<\/b><\/p>\n<p class=\"p2\"><b>verbessern  <\/b><\/p>\n<p><b>\u00e4u\u00dferst pr\u00e4zise.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Forecast ist f\u00fcr die Optimierung der Lagerbest\u00e4nde unerl\u00e4sslich. Sie k\u00f6nnen damit die Verf\u00fcgbarkeit von Produkten sicherstellen und sowohl Fehlbest\u00e4nde, die die Kundenerfahrung beeintr\u00e4chtigen, als auch \u00dcberbest\u00e4nde, die zus\u00e4tzliche Kosten verursachen, vermeiden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel, <\/span><b>Erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Prognosen zu verfeinern.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-98d92a6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"98d92a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Nachfrageprognosen: von statistischen Ans\u00e4tzen bis zur k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1763f7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d1763f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"--tw-scale-x: 1; --tw-scale-y: 1; --tw-scroll-snap-strictness: proximity; --tw-ring-offset-width: 0px; --tw-ring-offset-color: #fff; --tw-ring-color: rgb(59 130 246 \/ .5); --tw-ring-offset-shadow: 0 0 #0000; --tw-ring-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow-colored: 0 0 #0000;\"><span style=\"--tw-scale-x: 1; --tw-scale-y: 1; --tw-scroll-snap-strictness: proximity; --tw-ring-offset-width: 0px; --tw-ring-offset-color: #fff; --tw-ring-color: rgb(59 130 246 \/ .5); --tw-ring-offset-shadow: 0 0 #0000; --tw-ring-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow-colored: 0 0 #0000;\">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>\n<p style=\"--tw-scale-x: 1; --tw-scale-y: 1; --tw-scroll-snap-strictness: proximity; --tw-ring-offset-width: 0px; --tw-ring-offset-color: #fff; --tw-ring-color: rgb(59 130 246 \/ .5); --tw-ring-offset-shadow: 0 0 #0000; --tw-ring-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow-colored: 0 0 #0000;\"><span style=\"--tw-scale-x: 1; --tw-scale-y: 1; --tw-scroll-snap-strictness: proximity; --tw-ring-offset-width: 0px; --tw-ring-offset-color: #fff; --tw-ring-color: rgb(59 130 246 \/ .5); --tw-ring-offset-shadow: 0 0 #0000; --tw-ring-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow: 0 0 #0000; --tw-shadow-colored: 0 0 #0000;\">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. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"text-align: var(--text-align); color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight );\">Wie Sie sehen k\u00f6nnen, ist die Nachfrageprognose ein wesentlicher Faktor f\u00fcr die Entscheidungsfindung im Einzelhandel.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"text-align: var(--text-align); color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size ); font-weight: var( --e-global-typography-text-font-weight );\">Je genauer Ihre Prognosen sind, desto besser k\u00f6nnen Sie Ihre Entscheidungen in der Versorgungskette treffen.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Vor dem Aufkommen von Deep Learning basierte die Prognose auf statistischen Methoden.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">  wie die <i>ARIMA-Modelle<\/i>, <i>die Holt-Methode und die Holt-Winters-Variante<\/i>. Mit diesen Modellen k\u00f6nnen Sie eine recht zuverl\u00e4ssige Prognose auf der Grundlage Ihrer historischen Verkaufszahlen berechnen und sogar einen Trend oder eine Saisonalit\u00e4t erkennen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber heute sind die Erwartungen an den Forecast um ein Vielfaches gestiegen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Optimierung der Lieferkette ist ein Thema, das sich der Einzelhandelsmarkt aus mehreren Gr\u00fcnden voll und ganz zu eigen gemacht hat:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verbesserung der Effizienz der Lieferkette<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Optimierung der Verf\u00fcgbarkeit und Sicherstellung der Kundenzufriedenheit<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Reduzierung der Logistikkosten und der Energiekosten der Lieferkette<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, ist die Genauigkeit der Prognose nat\u00fcrlich ein Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr den Erfolg. Um die Genauigkeit zu erh\u00f6hen, sollten Sie so weit wie m\u00f6glich   <\/span><b>andere Daten als die Verkaufshistorie in die Berechnungen einbeziehen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span> <\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gleichzeitig hat die Entwicklung von Deep Learning die T\u00fcr zu einem verfeinerten Ansatz f\u00fcr die Prognose ge\u00f6ffnet. Die neuesten Modelle k\u00f6nnen komplexe Muster in zeitlichen Sequenzen erfassen und mehrere Datenquellen in die Berechnungen einbeziehen. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7525a92 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"7525a92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"hs-cta-embed hs-cta-simple-placeholder hs-cta-embed-212638872786\" style=\"max-width:100%; max-height:100%; width:600px;height:250px\" data-hubspot-wrapper-cta-id=\"212638872786\">\n  <a href=\"https:\/\/cta-eu1.hubspot.com\/web-interactives\/public\/v1\/track\/redirect?encryptedPayload=AVxigLJMkQasCaEk68GEetcSBrmbRcA%2FTkpwRbzqgicfprWMFUYQ9tdesTij0I2p9POv01148twT6shqMN1DVeijFciFwputDHO8qYb8irhCKiuLtRM%3D&amp;webInteractiveContentId=212638872786&amp;portalId=144414462\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" crossorigin=\"anonymous\">\n    <img decoding=\"async\" alt=\"Logo optimix 2025 wei\u00df Website Kopie\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com\/cta\/default\/144414462\/interactive-212638872786.png\" style=\"height: 100%; width: 100%; object-fit: fill\" onerror=\"this.style.display='none'\">\n  <\/a>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8989357 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8989357\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Daten, die von der KI genutzt werden, um die Nachfrage zu prognostizieren<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ffffc0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ffffc0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der Hauptvorteile der KI im Bereich der Forecasts ist die F\u00e4higkeit, Folgendes zu tun <\/span><b>Analyse von Daten aus mehreren Quellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> :<\/p>\n<p><\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verkaufsgeschichte<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Externe Faktoren wie Wetter, wirtschaftliche Ereignisse, &#8230;<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aktivit\u00e4ten der Konkurrenten in Echtzeit<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Navigationsdaten und Online-Suche der Kunden<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Trends und Konversationen in sozialen Netzwerken<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend traditionelle Ans\u00e4tze sich haupts\u00e4chlich auf historische Verkaufszahlen st\u00fctzen, f\u00fchrt die Integration anderer Datens\u00e4tze zu einer feineren und nuancierteren Sicht der Prognose.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir den Fall der Wetterdaten. Es ist offensichtlich, dass sie die Nachfrage beeinflussen. Wenn der Sommer z.B. tr\u00fcb und regnerisch ist, wird der Verkauf von Grills niedriger sein, als wenn das Wetter warm und sonnig ist.    <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In \u00e4hnlicher Weise wirken sich wirtschaftliche und geopolitische Ereignisse auf die Nachfrage aus. Eine hohe Inflation f\u00fchrt zu einem R\u00fcckgang der Nachfrage, insbesondere nach &#8222;nicht-essentiellen&#8220; Produkten. Im Gegensatz dazu w\u00fcrde eine allgemeine Erh\u00f6hung des Mindestlohns und der Niedrigl\u00f6hne wahrscheinlich einen gegenteiligen Effekt haben.  <\/span><\/p>\n<p><b>Die Integration von Wettbewerbsdaten tr\u00e4gt ebenfalls zur Verfeinerung der Prognose bei.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Die Er\u00f6ffnung neuer Konkurrenzgesch\u00e4fte oder \u00c4nderungen im Sortiment wirken sich auf die Nachfrage in Ihren Filialen aus. Schlie\u00dflich sind auch Web- und Social Listening-Daten Signale, die Sie ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnen, um die Nachfrageprognose zu verfeinern. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch diesen multidimensionalen Ansatz, <\/span><b>KI bietet viel genauere Prognosen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie kreuzt verschiedene Datenquellen, um komplexe Korrelationen zu erkennen, die die Nachfrage beeinflussen, was zu pr\u00e4ziseren und reaktionsschnelleren Prognosen f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber die KI sagt nicht nur voraus. Sie passt sich in Echtzeit an und bietet Einzelh\u00e4ndlern sofortige Anpassungsm\u00f6glichkeiten. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e314e16 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e314e16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von KI f\u00fcr die Prognose<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ceef567 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ceef567\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Feinere Echtzeit- und adaptive Prognosen<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-adbe673 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"adbe673\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Prognosen, die auf Deep-Learning-Modellen basieren, sind genauer. Eine Prognose, die sich im Nachhinein als richtig erweist, erleichtert die Entscheidungsfindung der Supply Chain Teams. Einige neuere Modelle sind sogar in der Lage, ihre Prognose in ein Vertrauensintervall einzubetten.    <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen sich also darauf verlassen, dass <\/span><b>eine \u00e4u\u00dferst zuverl\u00e4ssige und beruhigende Prognose<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> um Ihre Supply-Chain-Operationen zu optimieren: Lagerbest\u00e4nde optimieren, Operationen planen, Logistikfl\u00fcsse optimieren, &#8230;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dank dieser genaueren Vorhersage k\u00f6nnen Ihre Logistik-Teams mehr Ruhe gewinnen, den Bedarf besser antizipieren und jedes Glied der Kette optimieren. Sie k\u00f6nnen Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erh\u00f6hen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus zeichnet sich die KI durch ihre <\/span><b>F\u00e4higkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Im Gegensatz zu statischen Modellen reagieren ihre Algorithmen sofort auf eine \u00c4nderung in den Datens\u00e4tzen und passen die Prognosen auf der Grundlage der neuesten verf\u00fcgbaren Informationen an. <\/span> <\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Reaktionsf\u00e4higkeit erm\u00f6glicht es, Nachfrageschwankungen zu antizipieren, die mit herk\u00f6mmlichen Methoden nicht vorhersehbar gewesen w\u00e4ren. Diese Flexibilit\u00e4t erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihre Betriebsabl\u00e4ufe und Best\u00e4nde schnell anzupassen. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38a1030 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"38a1030\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"hs-cta-embed hs-cta-simple-placeholder hs-cta-embed-211436237037\" style=\"max-width:100%; max-height:100%; width:600px;height:250px\" data-hubspot-wrapper-cta-id=\"211436237037\">\n  <a href=\"https:\/\/cta-eu1.hubspot.com\/web-interactives\/public\/v1\/track\/redirect?encryptedPayload=AVxigLLU4RQ238cCtvPGfoXIaM3mbr4BiChqHgGT2lqum0byxKcLgNEeTSrrRd5%2FiAMPkeMJIpecUAB5PTKFSsRobVtec6J9gTM2ThBu%2Bq5oEQgWDJIH%2BP6w4tlF08Mrzj0SyadoJpr9N1iaz7prmxbFFLa0N8ieo8kCpipp9ahJ4Sjag%2BLaWyMvLU2yl6rzdP5NYCSjyRLbpbzEM9V4OzcTvQgJwnmdmf47vlzo14pNOw3bNFiNtSaad3Px2iE5nxOpD%2F8%3D&amp;webInteractiveContentId=211436237037&amp;portalId=144414462\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" crossorigin=\"anonymous\">\n    <img decoding=\"async\" alt=\"Logo optimix 2025 wei\u00df Website Kopie\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com\/cta\/default\/144414462\/interactive-211436237037.png\" style=\"height: 100%; width: 100%; object-fit: fill\" onerror=\"this.style.display='none'\">\n  <\/a>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d229dc3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d229dc3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Besserer Umgang mit komplexen Szenarien<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40a44c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40a44c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der klassische Ansatz, der auf historischen Verkaufszahlen basiert, hat mehrere blinde Flecken.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Nichtber\u00fccksichtigung bestimmter Einflussfaktoren schw\u00e4cht die Prognose. Vor allem aber sind die klassischen Ans\u00e4tze in &#8222;normalen&#8220; Situationen erfolgreich, w\u00e4hrend sie in komplexen Szenarien \u00fcberfordert sein k\u00f6nnen.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie sind nicht in der Lage, Krisen oder schnelle Ver\u00e4nderungen im Verbraucherverhalten zu antizipieren, obwohl dies potenziell m\u00f6glich w\u00e4re, <\/span><b>die KI Trends aus schwachen Signalen erkennen kann.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber ohne so weit zu gehen, <\/span><b>selbst die Auswirkungen von Promotionen sind viel leichter zu integrieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen. Zum Beispiel kann die KI den &#8222;Halo-Effekt&#8220; einer Werbeaktion f\u00fcr ein bestimmtes Produkt und seinen Einfluss auf den Verkauf von zus\u00e4tzlichen Artikeln vorhersagen.   <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c80bce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4c80bce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fr\u00fchzeitige Erkennung von Trends<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5c7a04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c5c7a04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich kann die KI auch zu einer besseren <\/span><b>Fr\u00fcherkennung von Trends<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> durch die Analyse von Online-Daten: Verbraucherrecherchen, Diskussionen in sozialen Netzwerken, &#8230;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie identifiziert den Anstieg der Popularit\u00e4t eines Produkts oder die Anf\u00e4nge seines R\u00fcckgangs. Sie hilft, neue Konsumgewohnheiten zu erkennen, die die Nachfrage nach bestimmten Produktkategorien ver\u00e4ndern k\u00f6nnen.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch wenn die meisten Supply Chain L\u00f6sungen heute nicht so weit gehen, k\u00f6nnen Sie z.B. ein Social Listening Tool verwenden und dessen Analysedaten in Ihre Einflussfaktoren f\u00fcr die Prognoseberechnung importieren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Prognose f\u00fchrt zu einer h\u00f6heren Genauigkeit und Agilit\u00e4t. Die Implementierung von KI-basierten L\u00f6sungen bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7df5270 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7df5270\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Herausforderungen bei der Einf\u00fchrung einer KI-gest\u00fctzten Nachfrageprognose?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a1efb1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a1efb1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Qualit\u00e4t der eingehenden Daten<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ffde6a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ffde6a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ja, KI erm\u00f6glicht es, verschiedene Datens\u00e4tze und sogar gro\u00dfe Datenmengen miteinander zu verkn\u00fcpfen, um die Prognose vollst\u00e4ndiger und zuverl\u00e4ssiger zu machen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit Deep Learning ist die Menge der Daten kein Problem mehr. Die Frage nach der Qualit\u00e4t der Daten bleibt jedoch bestehen. Wenn Ihr Forecast auf einer Vielzahl von Faktoren basiert, die die Nachfrage beeinflussen, kann der kleinste Fehler in den eingehenden Datens\u00e4tzen die Prognose verzerren. Falsche, fehlende oder nicht aktualisierte Daten k\u00f6nnen die L\u00f6sung in die Irre f\u00fchren.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Prognose zuverl\u00e4ssig zu halten, m\u00fcssen Sie daher im Vorfeld, <\/span><b>den Weg der Daten optimieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> auf allen Ebenen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sammeln und Zentralisieren von Daten aus verschiedenen Quellen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bereinigung und Vorbereitung der Daten, um ihre Qualit\u00e4t und Konsistenz zu gew\u00e4hrleisten<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Integration von externen Daten mit internen Daten<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb42c87 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"cb42c87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"hs-cta-embed hs-cta-simple-placeholder hs-cta-embed-212640273604\" style=\"max-width:100%; max-height:100%; width:600px;height:250px\" data-hubspot-wrapper-cta-id=\"212640273604\">\n  <a href=\"https:\/\/cta-eu1.hubspot.com\/web-interactives\/public\/v1\/track\/redirect?encryptedPayload=AVxigLIrYLUzWQYSxC0bupZqOh6FHSwuBDw%2F4BmXmKJ6TIrnc5gbqTq8ng3%2F5qT52suDHs%2Fc%2BFjdvZ5%2B2NWA%2BnecnXujFPeQPaOpA5RZHU4%2B69waFP4%3D&amp;webInteractiveContentId=212640273604&amp;portalId=144414462\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" crossorigin=\"anonymous\">\n    <img decoding=\"async\" alt=\"Logo optimix 2025 wei\u00df Website Kopie\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com\/cta\/default\/144414462\/interactive-212640273604.png\" style=\"height: 100%; width: 100%; object-fit: fill\" onerror=\"this.style.display='none'\">\n  <\/a>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43db04f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"43db04f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Management von Ver\u00e4nderungen<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed9aeab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ed9aeab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Einf\u00fchrung von KI-L\u00f6sungen f\u00fcr die Nachfrageprognose f\u00fchrt zu betrieblichen und organisatorischen Ver\u00e4nderungen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie muss daher von einem Change Management begleitet werden. <\/span><b>Begleitung des Wandels mit den betroffenen Teams.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Einf\u00fchrung von KI erfordert oft eine \u00dcberpr\u00fcfung der Gesch\u00e4ftsprozesse. &nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Teams m\u00fcssen lernen, mit neuen Werkzeugen zu arbeiten und sich an eine auf Algorithmen basierende Entscheidungsfindung anzupassen. Die Schl\u00fcsselfrage ist   <\/span><b>das Gleichgewicht zwischen dem Beitrag der L\u00f6sung (Bereitstellung einer zuverl\u00e4ssigen Prognose) und der Verantwortung der Mitarbeiter (Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage der Prognose)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Je gr\u00f6\u00dfer das Vertrauen in die Prognose ist, desto fundierter und sicherer ist die Entscheidung. Aber die Mitarbeiter m\u00fcssen auch in der Lage sein, die G\u00fcltigkeit der Prognosen zu hinterfragen (und erneut zu \u00fcberpr\u00fcfen).  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einigen F\u00e4llen kann die Einf\u00fchrung von k\u00fcnstlicher Intelligenz Widerst\u00e4nde hervorrufen. Vorbehalte gegen den Einsatz von KI und die Angst vor Ersatz, k\u00f6nnen bei einem Teil der Mitarbeiter zu einer ablehnenden Reaktion f\u00fchren. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Mitarbeiter zu sensibilisieren und zu schulen, damit sie diese neuen Werkzeuge annehmen und die Vorteile verstehen, die sie mit sich bringen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auf der operativen Ebene wirft die Integration einer KI-L\u00f6sung f\u00fcr die Nachfrageprognose in bestehende Tools (ERP, Lagerverwaltung, &#8230;) ebenfalls Fragen auf. Bei Unternehmen, die alte Systeme verwenden, kann es zu Kompatibilit\u00e4tsproblemen kommen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74f0365 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74f0365\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Transparenz der Prognosen<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80c546b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"80c546b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unabh\u00e4ngig davon, welche Prognosemethode Sie verwenden, ist sie f\u00fcr die Entscheidungsfindung Ihrer Teams im Bereich der Versorgungskette von Bedeutung. Denn hinter dem Forecast werden die Mitarbeiter Projektionen erstellen. Und diese Projektionen dienen als Grundlage f\u00fcr Entscheidungen, die auf operativer Ebene getroffen werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie m\u00e4chtig sie auch sein mag, die KI tr\u00e4gt nicht die Verantwortung f\u00fcr die Entscheidungen. Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Wenn ein Fehler gemacht wird, muss der Entscheidungstr\u00e4ger die Verantwortung \u00fcbernehmen. Daher ist es wichtig, dass die Prognosen der KI verst\u00e4ndlich und begr\u00fcndbar sind, damit sie angenommen werden.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine der Herausforderungen ist die Aufrechterhaltung einer <\/span><b>die Nachvollziehbarkeit der von der KI vorgeschlagenen Prognosen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Welche Daten wurden verwendet? Welcher Weg f\u00fchrte zu dieser Version der Prognose? Um einen &#8222;Black-Box-Effekt&#8220; zu vermeiden, muss der Entscheidungstr\u00e4ger in der Lage sein, den Weg der Prognose zur\u00fcckzuverfolgen. Die Tatsache, dass eine L\u00f6sung diese Nachvollziehbarkeit garantiert, ist ein weiterer Vertrauensbeweis f\u00fcr ihre Nutzer.    <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7399eb4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7399eb4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Anpassungsf\u00e4higkeit der KI-L\u00f6sungen an sektorielle Herausforderungen und die Skalierbarkeit<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42d6f56 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"42d6f56\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Einzelhandel weist ein hohes Ma\u00df an Komplexit\u00e4t auf.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Einzelhandel ist von Natur aus schwer vorhersehbar. Im Vergleich zu anderen Sektoren kann der Markt sich abrupt entwickeln, das Verbraucherverhalten kann sich sehr schnell \u00e4ndern. Viele Faktoren beeinflussen die Nachfrage (Wetter, Saisonalit\u00e4t, Werbeaktionen, Trends, &#8230;). KI-L\u00f6sungen m\u00fcssen in der Lage sein, die komplexen und nichtlinearen Beziehungen zwischen diesen Faktoren zu modellieren.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Kriterien, die die Nachfrage in den verschiedenen Sektoren beeinflussen, sind nicht unbedingt die gleichen. Daher liegt eine der Schwierigkeiten beim Betrieb eines AI-Modells auch darin, dass   <\/span><b>die Identifizierung Ihrer spezifischen Kriterien<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen Ihre Kriterien bereits vor der eigentlichen Datenerhebung festlegen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich kann der Einzelhandel auch Konjunkturschocks ausgesetzt sein. Der Fall der COVID 19 Pandemie ist ein gutes Beispiel f\u00fcr diese Unvorhersehbarkeit. Bei der Wahl Ihrer L\u00f6sungen sollten Sie daher Folgendes bedenken    <\/span><b>sich f\u00fcr skalierbare Werkzeuge entscheiden<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Sie k\u00f6nnen sich sehr schnell an neue Gegebenheiten in Ihrem Markt anpassen.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cb418d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3cb418d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">- - - - - - - -  - - - - -<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7165369 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7165369\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"text-align: var(--text-align); color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size );\">Warum sollten Sie weiterhin von unsicheren Prognosen abh\u00e4ngig sein, wenn KI es Ihnen erm\u00f6glicht, pr\u00e4zise zu antizipieren?&nbsp;<\/span><span style=\"text-align: var(--text-align); color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size );\">Entscheiden Sie sich f\u00fcr eine KI-basierte L\u00f6sung wie Optimix XFR.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unsere L\u00f6sung nutzt die Technologie von Machine und Deep Learning, um die Genauigkeit der Prognosen zu erh\u00f6hen &#8211; forecast accuracy.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"text-align: var(--text-align); color: var( --e-global-color-text ); font-family: var( --e-global-typography-text-font-family ), Sans-serif; font-size: var( --e-global-typography-text-font-size );\">Haben Sie ein Projekt? Wie w\u00e4re es, wenn Sie mit einem unserer Experten dar\u00fcber sprechen w\u00fcrden&nbsp;? <\/span><br><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9155dec elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"9155dec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"hs-cta-embed hs-cta-simple-placeholder hs-cta-embed-212638874819\" style=\"max-width:100%; max-height:100%; width:600px;height:250px\" data-hubspot-wrapper-cta-id=\"212638874819\">\n  <a href=\"https:\/\/cta-eu1.hubspot.com\/web-interactives\/public\/v1\/track\/redirect?encryptedPayload=AVxigLJYWJtI0b9PGRbkjrsCrB68luCOSaHNJ4Tbu5F9n9T8tTsLKiLtf0m7%2B%2BsebcJGX271GVrw7vPXBmrSLh7FIntSsWd0BowXHqnBXXC%2FS2bE9KU%3D&amp;webInteractiveContentId=212638874819&amp;portalId=144414462\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" crossorigin=\"anonymous\">\n    <img decoding=\"async\" alt=\"Logo optimix 2025 wei\u00df Website Kopie\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/hubspot-no-cache-eu1-prod.s3.amazonaws.com\/cta\/default\/144414462\/interactive-212638874819.png\" style=\"height: 100%; width: 100%; object-fit: fill\" onerror=\"this.style.display='none'\">\n  <\/a>\n<\/div>\n\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\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie wollen Ihre Lieferkette optimieren? 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