Forecasting Light (Prognosen)

Einfache Prognosen mit Backtesting statt Bauchgefühl. Basis für Bestands- und Nachfrageplanung.

Time-to-Value

4–8 Wochen

Integrationsaufwand

Mittel

Pilot-Kosten

€€€ (Enterprise)

Betriebskosten

€€ (Mittel)

Praxisbeispiel

Wie das typischerweise aussieht

Beispielhaft: Ein Mittelständler möchte eine belastbare Absatz-/Bedarfsprognose, ohne ein Data-Science-Großprojekt. Im Pilot reichen oft ERP-Exporte (CSV) plus ein Excel mit Aktionen/Feiertagen; daraus entsteht ein Baseline-Forecast mit Backtesting und klaren Annahmen. Das Ergebnis ist ein Forecast-Dashboard und ein „Was-wäre-wenn“-Mechanismus, damit Fachbereiche die Planung aktiv steuern können.

Risikoabsicherung

Pilot liefert Backtesting-Report – was kann das Modell wirklich? Erklärbarkeit: Gründe/Konfidenz je Entscheidung.

BacktestingExplainability

Pilot-Deliverables

Baseline-Modell
Backtesting-Report
Entscheidungsvorlage

Voraussetzungen

Historische Daten vorhanden
Datenqualität geprüft

Risiken & Hinweise

Forecast ist nie perfekt – Erwartungsmanagement
Datenqualität entscheidend
Drift/Seasonality: regelmäßige Validierung und Updates nötig

Typische Ergebnisse (Beispiele)

Bessere BestandsplanungWeniger Überbestand+10% Forecast-Accuracy

Technologien

MLForecastingAnalytics

Datenquellen

ERPExcel

Bereiche

LogistikOperationsFinance

Ziele

Kosten senkenUmsatz steigernQualität steigern

Interesse?

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