Maschinelles Lernen für eine bessere Bedarfsprognose

Wie maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zu einer besseren Bedarfsprognose beitragen

 

Die Bedarfsprognose ist einer der Schlüsselprozesse in der integrierten Geschäftsplanung (IBP) und insbesondere in der Bestands- und Betriebsplanung (S&OP). Es wirkt sich direkt auf kritische Geschäftsaktivitäten wie Finanzplanung, Produktionsplanung, Material- und Bestandsplanung aus. Infolgedessen ist die Verbesserung der Bedarfsprognose und die Reduzierung von Prognosefehlern für Unternehmen unabhängig von der Industrie zu einer strategischen Notwendigkeit geworden. Traditionell wird die Bedarfsprognose mithilfe direkter Eingaben aus Vertrieb, Marketing und statistischen Prognosemethoden erreicht. Angesichts der steigender Produktkomplexität und Marktvolatilität haben traditionelle Methoden Schwierigkeiten, mit dem Anstieg des SKU-Volumens Schritt zu halten. Durch die Anwendung von Machine Learning  Algorithmen können Unternehmen jetzt  sehr große Datenmengen effektiver und in einem Bruchteil der Zeit behandeln.

Maschinelles Lernen anwenden

Bei Digitalsoft lieben wir es , Menschen und Unternehmen zu verbinden und zu stärken. Wir bringen Innovation in die Reichweite unserer Kunden. ML & AI sind das Herzstück unserer digitalen Anwendungsplattform d-one.

Bei der statistischen Prognose werden zukünftige Volumina anhand der historischen Daten vorhergesagt . Die Daten sind zeitabhängig und sequentiell. Die historischen Zustände der Zeitreihendaten werden zum Trainieren eines Prognosemodells verwendet. Dies würde verwendet werden,wenn die Nachfrage stabil ist und ein ausgereiftes Produktportfolio vorliegt. Die statistische Prognose nutzt das Muster der Vergangenheit, um die Zukunft mit sich wiederholenden Ereignissen vorherzusagen. Da der Benutzer bei diesem Prozess die richtige statistische Prognoseformel überprüfen und anwenden muss, werden Verarbeitungszeit und  Verarbeitungskapazität in komplexen Situationen unerschwinglich. Die Nachfrage ist volatiler und wird von verschiedenen externen Faktoren beeinflusst. Hierfür  benötigen Unternehmen eine geeignetere Technologie, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern.

Beim maschinellen Lernen werden ausgefeilte mathematische Algorithmen verwendet, um Muster automatisch zu erkennen, Bedarfssignale zu erfassen und komplizierte Beziehungen in großen Datenmengen zu erkennen. Die Datensätze können sowohl interne als auch externe Informationsquellen enthalten. Darüber hinaus kann der Algorithmus blitzschnell lernen und sich selbst korrigieren, so dass er schnell zu einem Best Fit Ergebnis konvergiert. Maschinelles Lernen behebt effektiv die Schwächen traditioneller statistischer Prognosemodelle und verbessert die Genauigkeit erheblich.

Maschinelles Lernen in d-one

Wir empfehlen, bei der Anwendung von ML die folgenden Schritte auszuführen

1. Sammeln Sie mindestens 3 Jahre historische Daten und Echtzeitdaten aus internen und externen Datenquellen
2. Datenkuration, um Ausreißer, Duplikate usw. zu entfernen
3. Feature Engineering für geschäftliche Anforderungen
4. Modellauswahl passend zu Ihrem Produktportfolio
5. Kontinuierliche Auswertung von Modellen zur Ermittlung des Best Fit Algorithmus
6. Trainieren Sie das Modell basierend auf der Verfügbarkeit neuer Daten neu
7. Wenden Sie Self-Learning mit MAPE & BIAS an, um die Genauigkeit zu verbessern

Es gibt keine „One-Size-Fits-All“ -Prognosealgorithmen. d-one verwendet mehrere ML-Algorithmen, die verschiedene Faktoren berücksichtigen, z. B. Geschäftsziele, Datenverfügbarkeit, Datenqualität und andere externe Faktoren.