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Demand Forecasting mit AI


Spielen Sie mit dem Gedanken, Ihr Demand Planning mittels künstlicher Intelligenz auf ein neues Level zu heben, um

  • die Zusammenarbeit zwischen Produktionsplanern und Algorithmus zu optimieren,
  • Lager- und Abschreibungskosten zu senken,
  • Ihre Lieferfähigkeit sicherzustellen und
  • Zeit für die manuelle Planung der Bedarfe einzusparen?

Wir informieren Sie auf dieser Seite darüber, was es mit Demand Forecasting auf sich hat, welche Begrifflichkeiten Sie kennen sollten, geben methodische Einsichten und mehr.

Inhalt:

Eine typische Demand-Planning-Fragestellung

Fragestellung
Ein Unternehmen produziert eine große Zahl an Artikeln unterschiedlichen Typs. Hierbei finden sich sowohl Artikel mit regelmäßiger und saisonaler als auch Artikel mit sporadischer Nachfrage wieder. Neue Artikel ebenso wie langjährige Kassenschlager, trendbehaftete sowie stabile Artikel sind im Portfolio. Wie viele Absätze welcher Artikelgruppe werden in den nächsten Wochen erwartet?

Lösung
Zielführend ist ein (teil-)automatisiertes Vorhersagesystem, das Vorhersagen auf Artikelgruppenebene für die nächsten Wochen erzeugt und damit den unterschiedlichen Typen von Planungsobjekten gerecht wird. Optimalerweise kommen Methoden aus der Statistik sowie Machine-Learning- und Mustererkennungsverfahren zum Einsatz, um neben regelmäßiger Nachfrage auch der besonderen Herausforderung sporadischer Nachfrage zu begegnen. Zusätzlich werden bereits bestehende offene Aufträge in die Prognose einbezogen. Ein Klassifikationsmechanismus ermittelt, welche Artikelgruppen wie gut durch künstliche Intelligenz vorhersagbar sind, und bei welchen zusätzlich eine Validierung durch Experten sinnvoll ist. Eine Analyse auf verschiedenen Hierarchieebenen ermittelt, ob die Bedarfe der verschiedenen Artikelgruppen besser auf der interessierenden Ebene oder stattdessen top-down oder bottom-up vorhergesagt werden können. Die Daten werden dem ERP-System des Unternehmens entnommen und Ergebnisse der Absatzplanung wieder dorthin zurückgespielt. Das Unternehmen nutzt eigene Reporting-Tools zur Anzeige und Visualisierung der Ergebnisse. Ein Dashboard visualisiert Zwischenergebnisse für Planer und weist sie gezielt auf diejenigen Artikelgruppen hin, bei der es sich lohnt, die Forecasts noch einmal mit einem Expertenblick zu betrachten und unter Umständen anzupassen.

Blogartikel rund um das Thema “Demand Forecasting”:

Videomaterial und weiteres Lesematerial

Erfahrungen unserer Kunden

Demand Planning with AI?

Inconsistent ordering behavior between customers & plants creates for us an incredible effort in manual planning. Therefore, a while ago we formulated the targets to

  • Decrease the manual effort,
  • Improve the planning quality,
  • Recognize trend changes.

Thanks to our collaboration with prognostica GmbH, we were able to build a solution based on Artificial Intelligence featuring

  • Market indicator clustering,
  • Indicator selection per material number,
  • Forecasting,
  • Efficient interaction between planners and AI

Currently, the comparison between AI forecasts and our manual planning is in full swing and we already observe a substantial improvement of our planning and are able to put check marks behind the initial targets. Because an AI likes to be fed new data and ideas continuously, we are positive that we will be able to improve the AI solution even more day by day. Thank you to our colleagues Dirk Thomas and Joachim Vogel from Bosch Rexroth for enabling the collaboration with prognostica GmbH and for their visionary thinking to make our lives easier using this state-of-the-art technology.”

Bosch Rexroth
2022

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