{"id":44954,"date":"2025-03-19T11:23:23","date_gmt":"2025-03-19T10:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/blog\/unkategorisiert\/ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen\/"},"modified":"2025-04-28T19:17:05","modified_gmt":"2025-04-28T17:17:05","slug":"ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/preprod.optimix-software.com\/de\/blog\/lieferkette\/ki-fuer-die-optimierung-von-nachfrageprognosen\/","title":{"rendered":"KI im Dienst der Optimierung der Nachfrageprognose"},"content":{"rendered":"\t\t
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M\u00f6chten Sie die Effizienz und den ROI Ihrer Supply Chain steigern?<\/p>

Dann m\u00fcssen Sie sich unbedingt auf eine extrem pr\u00e4zise Nachfrageprognose st\u00fctzen.<\/strong><\/p>

Denn eine zuverl\u00e4ssige Nachfrageprognose ist unerl\u00e4sslich, um die Best\u00e4nde zu optimieren. Sie erm\u00f6glicht es, die Produktverf\u00fcgbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig sowohl Bestandsengp\u00e4sse, die die Kundenerfahrung beeintr\u00e4chtigen, als auch \u00dcberbest\u00e4nde, die zus\u00e4tzliche Kosten verursachen, zu vermeiden.<\/p>

Der Aufschwung der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) im Bereich Supply Chain Management hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Nachfrageschwankungen antizipieren und darauf reagieren.<\/p>

Wie genau revolutioniert KI \u2013 insbesondere durch maschinelles Lernen und neuronale Netze \u2013 die Nachfrageprognose und verschafft Unternehmen dabei einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil?<\/strong><\/p>

Das Beispiel von Buffalo Grill zeigt anschaulich, wie KI dazu eingesetzt werden kann, die Verwaltung von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD-Produkte) zu optimieren und Lebensmittelverluste durch eine pr\u00e4zisere Nachfrageprognose zu reduzieren.<\/p>

Durch den Einsatz der L\u00f6sung OptimiX XFR<\/strong> hat Buffalo Grill seine Beschaffung modernisiert und ein veraltetes manuelles System durch ein KI-gest\u00fctztes Tool ersetzt, das den Bedarf an Frischwaren, Tiefk\u00fchlprodukten und Non-Food-Artikeln zuverl\u00e4ssig prognostiziert.<\/p>

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI Ihre Nachfrageprognosen noch gezielter optimieren k\u00f6nnen.<\/strong><\/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\t\t<\/div>\n\t\t

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Nachfrageprognose: von statistischen Methoden zur K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/h2>\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
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Dank pr\u00e4ziser Nachfrageprognosen k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler ihre Beschaffung und die Produktion gemeinsam mit den Herstellern besser planen.
Diese wiederum gewinnen mehr Handlungsspielraum, um den Ressourcen- und Rohstoffbedarf fr\u00fchzeitig zu antizipieren.<\/p>

Die Prognose tr\u00e4gt au\u00dferdem ma\u00dfgeblich zur Optimierung der logistischen Abl\u00e4ufe bei.
Sie erm\u00f6glicht eine effizientere Planung von Transport und operativen Prozessen und hilft dabei, die damit verbundenen Logistikkosten zu senken.
Kurz gesagt: Die Nachfrageprognose ist ein zentraler Faktor f\u00fcr fundierte Entscheidungen im Einzelhandel.<\/p>

In einem Umfeld, in dem saisonale Schwankungen, Werbeaktionen oder Ferienzeiten die Nachfrage stark beeinflussen, wird die Planung zunehmend komplexer.
Die Integration von K\u00fcnstlicher Intelligenz, die gro\u00dfe Datenmengen auch bei geringem historischen Datenbestand in einem einzigen Modell verarbeiten kann, wird somit unverzichtbar.
Diese technologische Entwicklung erm\u00f6glicht heute eine wesentlich genauere<\/strong> Nachfrageprognose.<\/b><\/p>

Traditionelle Ans\u00e4tze basieren auf der Analyse historischer Daten und auf statistischen Modellen, die oft Produkt f\u00fcr Produkt einzeln kalibriert werden.<\/p>

Diese Methoden sto\u00dfen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn es darum geht, Prognosen f\u00fcr neue Produkte mit wenig historischem Verlauf zu erstellen oder gro\u00dfe, heterogene Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten.<\/p>

Hier setzt Machine Learning an: Ein Machine-Learning-Modell kann diese Schw\u00e4chen ausgleichen, indem es sich (implizit) auf \u00e4hnliche Produkttypen st\u00fctzt, f\u00fcr die es bereits umfangreiche historische Daten kennt \u2013 dieser Lernprozess wird als Training bezeichnet.
Das Modell kann anschlie\u00dfend auf neue, aber \u00e4hnliche Produkttypologien angewendet werden.<\/p>

Optimalerweise sollten die Zeitreihen eine gewisse \u00c4hnlichkeit aufweisen, um bestm\u00f6gliche Ergebnisse zu erzielen.
Machine-Learning-Modelle sind in der Lage, auf sehr gro\u00dfen Datenmengen und \u00fcber unterschiedliche Zeitreihen hinweg trainiert zu werden.<\/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\t\t<\/div>\n\t\t

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Kriterien<\/th>\n Klassischer statistischer Ansatz<\/th>\n Machine Learning-Ansatz<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n
Historische Daten<\/strong><\/td>\n Umfangreiche Historie, um die Parameter zu kalibrieren<\/td>\n Prognose auch mit wenig Historie m\u00f6glich: Produkteinf\u00fchrung, fehlende Historie<\/td>\n <\/tr>\n
Anzahl und Typologie der Daten<\/strong><\/td>\n Begrenzte Anzahl und Typologie von Eingabedaten<\/td>\n F\u00e4higkeit, eine gro\u00dfe Anzahl von Daten zu kreuzen: Sonderangebote, Schulferien, Kundenmeinungen, Wetter.<\/td>\n <\/tr>\n
Komplexit\u00e4t der Behandlung<\/strong><\/td>\n Komplexit\u00e4t der gleichzeitigen Behandlung von Saisonalit\u00e4t, Aufw\u00e4rts- und Abw\u00e4rtstrend<\/td>\n Ein einziges Modell, um alles zu verarbeiten<\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\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
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Bei Buffalo Grill<\/strong> hat der Einsatz von KI die Planung der Verkaufssaisonalit\u00e4t deutlich verbessert.
Die Prognose der Nachfrage erfolgt nun wesentlich pr\u00e4ziser und ersetzt eine auf Intuition basierende Planung durch einen zuverl\u00e4ssigen analytischen Ansatz.<\/p>

Das Tool OptimiX XFR<\/strong> analysiert mehrere Jahre an historischen Daten.
Dadurch kann es saisonale Muster auf Wochen- und Jahresebene sowie die Sensitivit\u00e4t gegen\u00fcber externen Faktoren (wie Wetter, Schulferien usw.) optimal erfassen und ber\u00fccksichtigen.<\/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\t\t<\/div>\n\t\t

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\n \n \"Logo\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
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Entscheidungsb\u00e4ume (LightGBM) f\u00fcr noch genauere Prognosen\n<\/h2>\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
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Von der KI genutzte Daten zur Nachfrageprognose<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Einer der gr\u00f6\u00dften Vorteile von KI im Bereich der Nachfrageprognose liegt in ihrer F\u00e4higkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren<\/b>\u00a0:<\/span><\/p>