Forecasting in Unternehmen

Was ist eigentlich Forecasting?

Im Forecasting geht es darum, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, um so die Planung & Entscheidungsfindung in Unternehmen zu unterstützen. Typischerweise basieren Forecasts auf der Analyse von Mustern, Saisonalitäten und Trends, die sich in historischen Daten finden.

Wofür brauche ich Forecasting?

Forecasting hat zahlreiche Anwendungsbereiche: Klassische Themen in der Logistik sind die Absatzplanung (Sales Forecasts) als Grundlage für das Lagermanagement, die Produktionsplanung, die Fahrzeugdisposition, das Personalmanagement und sogar Marketingstrategien. Weitere Einsatzgebiete sind unter anderem:

• Ersatzteilbedarf: Die Vorhersage künftiger Bedarfe ermöglicht, etwa in Kombination mit Predictive Maintenance, kürzere Ausfallzeiten und eine höhere Kundenzufriedenheit.
• Lead Times im Supply Management: Die Prognose von Lieferzeiten für Einkaufsteile erlaubt es, nachgelagerte Prozesse besser zu planen und zuverlässiger zu kommunizieren.
• Reverse-Logistik: Hier ist die Vorhersage erwarteter Produktrückgaben ausschlaggebend für die Steuerung der nachgelagerten Prozesse.

Forecasting ist damit ein zentraler Erfolgsfaktor für Unternehmen und gutes Forecasting kann zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden.

Wie werden Forecasts generiert?

Fast alle quantitativen Forecasts basieren auf historischen Daten, also zum Beispiel der vergangenen Nachfrage nach einem Produkt. Ergänzend lassen sich weitere Informationen einbeziehen. Bei Sales Forecasts sind das zum Beispiel geplante Marketingaktionen, da diese erheblichen Einfluss auf den Absatz haben. Diese Daten fließen dann in ein Modell ein, welches Vorhersagen generiert. Die Wissenschaft hat über die letzten Jahrzehnte zahlreiche Modelle entwickelt, die sich für die unterschiedlichsten Anwendungsfälle eignen. Umgesetzt wird der Forecastingprozess typischerweise in einer Programmiersprache wie Python oder R.

Forecasting@YourCompany

Welche Forecasting-Methode ist die richtige für euch?

Welche Methode sich für welchen Anwendungsfall am besten eignet, könnt ihr mit unserem Empfehlungstool ermitteln.

Beantwortet 10 einfache Fragen und lasst euch das Ergebnis direkt anzeigen.

Die Modelle sind teilweise sehr ähnlich. Es gilt das No Free Lunch Theorem, deshalb empfehlen wir mehrere Modelle zu testen. Unser Test liefert euch aber einen guten ersten Startpunkt.

In 10 Fragen erhältst du deine Antwort. Ohne Anmeldung und selbstverständlich kostenfrei.