{"id":36990,"date":"2023-09-05T15:20:35","date_gmt":"2023-09-05T13:20:35","guid":{"rendered":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/blog\/unkategorisiert\/die-entwicklung-der-prognosen-von-statistischen-methoden-zum-deep-learning\/"},"modified":"2025-02-26T13:52:46","modified_gmt":"2025-02-26T12:52:46","slug":"die-entwicklung-der-prognosen-von-statistischen-methoden-zum-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/de\/blog\/lieferkette\/die-entwicklung-der-prognosen-von-statistischen-methoden-zum-deep-learning\/","title":{"rendered":"Entwicklung des Forecasting: von statistischen Methoden zu Deep Learning"},"content":{"rendered":"\t\t
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Im Laufe der Jahre hat sich die Prognose der Versorgungskette<\/a> erheblich ver\u00e4ndert, von klassischen statistischen Methoden hin zu fortgeschrittenem Deep Learning.<\/p>\n

Angesichts der zunehmenden Komplexit\u00e4t von Nachfrage und Angebot war diese Entwicklung notwendig, um die zahlreichen verf\u00fcgbaren Daten voll zu nutzen.<\/p>\n

Wir werden in diesem Artikel die Entwicklung der Prognosen behandeln, wobei wir uns auf traditionelle Methoden, neuronale Netze und die neuesten Entwicklungen im Bereich des Deep Learning konzentrieren.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Statistische Methoden (immer noch praktikabel, schnell, aber weniger leistungsstark)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Seit Jahren hat sich das Gebiet der Prognosen stark ver\u00e4ndert. Zeitungen aus der Mitte des 19. Jahrhunderts berichten bereits \u00fcber den Forecast. Ohne die moderne Technologie st\u00fctzten sich die Experten haupts\u00e4chlich auf statistische Techniken. Obwohl diese Techniken im Laufe der Jahre verfeinert wurden, sind sie immer noch relevant. <\/p>\n

Zu den h\u00e4ufig verwendeten Werkzeugen geh\u00f6ren (S)ARIMA-Modelle<\/a>, die Methoden von Holt und Holt-Winters.<\/p>\n

Diese Ans\u00e4tze liefern mit Hilfe von recht einfachen Gleichungen solide Sch\u00e4tzungen auf der Grundlage vergangener Verkaufsdaten. Sie erm\u00f6glichen es, saisonale Bewegungen zu erkennen. <\/p>\n

Der Hauptvorteil dieser Ans\u00e4tze liegt in ihrer direkten Anwendbarkeit und Klarheit. Diese Ans\u00e4tze sind spezifisch und eignen sich f\u00fcr verschiedene Arten von Verkaufsdaten. Nach und nach wurden sie an die technologischen Innovationen angepasst, um die Nutzung der Informationen zu optimieren. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist mit Berufst\u00e4tigen?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Diese Techniken werden heute von vielen Experten eingesetzt. Bei bestimmten Datentypen k\u00f6nnen sie mit Machine Learning konkurrieren, insbesondere wenn sie kombiniert werden. <\/p>\n

Diese statistischen Techniken haben jedoch einige Einschr\u00e4nkungen. H\u00e4ufig werden externe Elemente wie Wettervorhersagen vernachl\u00e4ssigt. Der Hauptfokus liegt auf den Verkaufszahlen. <\/p>\n

Deep Learning ist zwar immer noch popul\u00e4r, beginnt aber, sie zu verdr\u00e4ngen. Learning by Deep Learning befasst sich mit anspruchsvolleren Prognoseproblemen in der Versorgungskette. <\/p>\n

In einfachen Situationen und bei weniger entwickelten Daten bleibt ihre Relevanz jedoch bestehen.<\/p>\n\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<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Das Aufkommen von neuronalen Netzen (Long-Short-Term-Memory, Gated Recurrent Unit)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Long Short-Term Memory<\/b> (LSTM) und Gated Recurrent Units<\/b> (GRU) basieren auf Architekturen von neuronalen Netzen. <\/p>\n

Aufgrund der anf\u00e4nglich begrenzten Rechenkapazit\u00e4t wurden neuronale Netze zun\u00e4chst zur\u00fcckgestellt. Um 2016-2017 wurde jedoch das Aufkommen von gefalteten neuronalen Netzen (Convolutive Neural Networks<\/span>) bekannt. erneuert das Interesse an ihnen. Um Muster in Bildern zu erkennen und diese zu klassifizieren, wurde ein faltendes neuronales Netz entwickelt. Anschlie\u00dfend passten Spezialisten diese <\/span> Dies hat den Weg f\u00fcr ihre Verwendung in der Prognose geebnet.<\/span><\/p>\n

Diese Modelle erkennen komplexe Muster, indem sie die Verbindungen zwischen aktuellen und vergangenen Ereignissen identifizieren.<\/p>\n

Das \u00fcberwachte Lernen ist das Grundprinzip dieser Technologien. Das Netzwerk wird mit historischen Daten trainiert, um zuk\u00fcnftige Vorhersagen zu treffen. Das Ziel ist es, die Verbindungen des Netzwerks auf der Grundlage der Korrektheit der Vorhersagen anzupassen, um Fehler zu minimieren. <\/p>\n\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<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Neuere Methoden (DeepAR, N-BEATS, ...)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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W\u00e4hrend Deep Learning immer h\u00e4ufiger eingesetzt wird, entstehen innovative Techniken, um komplexe Prognosen zu verarbeiten.<\/p>\n

Die DeepAR-Architektur<\/a>, die 2017 von Amazon eingef\u00fchrt wurde, ist ein bemerkenswertes Beispiel f\u00fcr diese neuen Techniken f\u00fcr die Lieferkette. Unter Verwendung von rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) verwendet DeepAR einen probabilistischen Ansatz, um zuk\u00fcnftige Werte zu antizipieren. Der Hauptvorteil ist die Bereitstellung von Konfidenzintervallen, die f\u00fcr Entscheidungen in volatilen Kontexten unerl\u00e4sslich sind. <\/p>\n

Eine der gr\u00f6\u00dften St\u00e4rken von DeepAR ist die F\u00e4higkeit, Vorhersagen ohne vorherige Normalisierung der Daten zu machen. Dadurch kann es mit verschiedenen Arten von Zeitreihen umgehen, was f\u00fcr die Versorgungskette von entscheidender Bedeutung ist. Dar\u00fcber hinaus bietet es pr\u00e4zise Prognosen, selbst wenn die Produkthistorie begrenzt ist. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Es handelt sich also um ein globales Modell, was bedeutet, dass es aus mehreren Zeitreihen lernen kann, wodurch die Genauigkeit der Prognosen verbessert wird, indem \u00c4hnlichkeiten und gemeinsame Strukturen genutzt werden. <\/p>\n

Dieses Modell wurde mit mehreren Datens\u00e4tzen evaluiert und zeigte vielversprechende Ergebnisse, die sogar die Modelle des damaligen Stands der Technik \u00fcbertrafen. Es erfordert daher weniger Vorverarbeitung als einige andere Modelle und kann mit wenigen Parameteranpassungen f\u00fcr verschiedene Zeitreihen verwendet werden. <\/p>\n

Es ist daher in der Lage, komplexe Strukturen wie Saisonalit\u00e4t<\/b> zu erlernen, was es zu einer leistungsstarken Methode macht, um die Genauigkeit von Prognosen im Kontext der Versorgungskette zu verbessern.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Es handelt sich also um ein globales Modell, was bedeutet, dass es aus mehreren Zeitreihen lernen kann, wodurch die Genauigkeit der Prognosen verbessert wird, indem \u00c4hnlichkeiten und gemeinsame Strukturen genutzt werden. <\/p>\n

Dieses Modell wurde mit mehreren Datens\u00e4tzen evaluiert und zeigte vielversprechende Ergebnisse, die sogar die Modelle des damaligen Stands der Technik \u00fcbertrafen. Es erfordert daher weniger Vorverarbeitung als einige andere Modelle und kann mit wenigen Parameteranpassungen f\u00fcr verschiedene Zeitreihen verwendet werden. <\/p>\n

Es ist daher in der Lage, komplexe Strukturen wie Saisonalit\u00e4t<\/b> zu erlernen, was es zu einer leistungsstarken Methode macht, um die Genauigkeit von Prognosen im Kontext der Versorgungskette zu verbessern.<\/p>\n\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<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Fortschrittliche Methoden (Temporal Fusion Transformers, Informer, Autoformer, ...)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Transformers<\/strong>, eine Kategorie neuronaler Architekturen, die 2017 eingef\u00fchrt wurden, revolutionieren derzeit das Supply Chain Forecasting.<\/p>\n

Wie ihre Vorg\u00e4nger verarbeiten sie sequentielle Daten. Die Aufmerksamkeitsmechanismen werden genutzt, um Beziehungen zwischen verschiedenen zeitlichen Sequenzen herzustellen. <\/p>\n

Es gibt zwei wesentliche Bl\u00f6cke: den Encoder und den Decoder. Der Encoder bildet eine Vektordarstellung der Verkaufsserie. Der Decoder wandelt diese Vektoren dann in Prognosen um. W\u00e4hrend dieses Prozesses identifizieren die Aufmerksamkeitsmechanismen die relevantesten Eingabesequenzen f\u00fcr die Prognose. <\/p>\n

Ihre St\u00e4rke liegt in ihrer F\u00e4higkeit, mit den langfristigen Abh\u00e4ngigkeiten<\/strong> von Zeitreihen umzugehen<\/strong>. Mit Hilfe von Aufmerksamkeit k\u00f6nnen sie jedoch komplexe Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Zeitr\u00e4umen aufdecken. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie so saisonale Trends<\/strong>, Wachstumsmuster und Verhaltens\u00e4nderungen in den Supply Chain Daten erfassen. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Diese Methoden verbessern daher das Forecasting in der Versorgungskette. Dar\u00fcber hinaus behandeln sie langfristige Abh\u00e4ngigkeiten mit Pr\u00e4zision. Die Ideale sind nichtlineare Trends und unregelm\u00e4\u00dfige Zyklen. <\/p>\n

Sie ben\u00f6tigen daher mehr Leistung und Speicherplatz. Sie ver\u00e4ndern jedoch mehrere Bereiche.  <\/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<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Die Prognosen entwickeln sich je nach Verf\u00fcgbarkeit von Daten und Rechenleistung. Statistische Methoden sind nach wie vor \u00fcblich. Die Genauigkeit und die Integration mehrerer Faktoren beg\u00fcnstigen jedoch das Deep Learning. <\/p>\n

Neuronale Netze haben Fortschritte gemacht. Sie gew\u00e4hrleisten eine bessere Interpretierbarkeit und eine h\u00f6here Parallelverarbeitung. Transformers erfassen auch besser langfristige Abh\u00e4ngigkeiten. <\/p>\n

Zuk\u00fcnftige Herausforderungen sind die Reduzierung der Rechenkosten. Diese Frage wird in der Forschung immer h\u00e4ufiger gestellt. Sie betrifft vor allem die Generierung von Bildern und Texten. <\/p>\n\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<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Erfahren Sie, wie sich die Prognosemethoden im Laufe der Zeit weiterentwickelt haben, um die Genauigkeit durch eine bessere Integration der Einflussfaktoren zu verbessern.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":37016,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[237],"tags":[256],"class_list":["post-36990","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-lieferkette","tag-supply-chain-de"],"yoast_head":"\nForecasting: seine Entwicklung im Laufe der Zeit<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie sich die Prognosemethoden im Laufe der Zeit weiterentwickelt haben, um die Genauigkeit durch eine bessere Integration der Einflussfaktoren zu verbessern.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta 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