und Ihre Lieferfähigkeit nachhaltig verbessern?
Was macht KI-gestützte Bedarfsprognosen mit DISKOVER besonders?
DISKOVER kombiniert klassische Prognoseverfahren mit neuronalen Netzen und empirischer Simulation. So lassen sich komplexe Nachfragemuster erkennen, Bedarfsprognosen kontinuierlich verbessern und automatisch an veränderte Nachfrageverläufe anpassen.
Die fünf wichtigsten Vorteile der KI-Prognose
- Höhere Lieferbereitschaft
- Geringere Bestände und Kapitalbindung
- Weniger Fehlteile
- Bessere Produktionsplanung
- Schnellere Reaktion auf Marktveränderungen
Warum sind KI-Prognosen klassischen Prognoseverfahren überlegen?
„KI-gestützte Prognosen helfen Unternehmen, komplexe Nachfragemuster frühzeitig zu erkennen und auch bei schwankender Nachfrage präziser zu planen. Die Kombination aus klassischen Prognoseverfahren, neuronalen Netzen und empirischer Simulation schafft eine belastbare Grundlage für bessere Planungsentscheidungen, optimierte Bestände und eine höhere Lieferfähigkeit.“
Silvia Frankenne
Geschäftsführerin
Warum sind KI-Prognosen heute so wichtig?
Volatile Märkte, kurze Produktlebenszyklen und steigende Kundenanforderungen stellen klassische Prognoseverfahren zunehmend vor Herausforderungen. KI-gestützte Bedarfsprognosen erkennen komplexe Nachfragemuster und ermöglichen eine präzisere Planung – auch bei schwankender Nachfrage.
Entdecken Sie, wie KI Ihre Bedarfsprognosen und Planung verbessern kann.
So funktioniert die KI-Prognose mit DISKOVER
DISKOVER verbindet historische ERP-Daten mit neuronalen Netzen, externen Einflussgrößen und empirischer Simulation.Die Modelle werden automatisch trainiert und kontinuierlich an neue Daten angepasst. Anschließend werden die Prognosen simulativ optimiert und für die weitere Planung bereitgestellt.Das ist eine gute Vorbereitung auf den 5-Schritte-Prozess, falls der – wie in eurem ursprünglichen Konzept vorgesehen – im nächsten Abschnitt kommt.So würde ich es lassen: links das „Warum?“, rechts das „Wie?“. Dadurch haben wir nicht nur Keywords auf der Seite, sondern beantworten zwei konkrete Nutzerfragen – das ist für SEO und AIO deutlich sinnvoller als zwei allgemeine Marketingtexte.
KI-Prognose mit DISKOVER
Präzisere Bedarfsprognosen durch neuronale Netze, automatisches Re-Training und die Berücksichtigung externer Einflussfaktoren.
Neuronale Netze & automatisches Re-Training
DISKOVER erstellt KI-gestützte Bedarfsprognosen mithilfe neuronaler Netze und kombiniert diese mit bewährten Prognoseverfahren.Neue Daten fließen kontinuierlich in die Modelle ein. Durch automatisches Re-Training werden die Prognosemodelle regelmäßig angepasst und auf aktuelle Nachfrageentwicklungen ausgerichtet.So können Veränderungen und komplexe Nachfragemuster frühzeitig erkannt und die Prognosequalität kontinuierlich verbessert werden.
Externe Einflussfaktoren berücksichtigen
Neben historischen Daten können externe Einflussgrößen wie Wetter, Feiertage, Aktionen oder weitere relevante Datenquellen in die KI-Prognose einbezogen werden.Dadurch lassen sich Zusammenhänge berücksichtigen, die mit klassischen Prognoseverfahren allein nur eingeschränkt erfasst werden.In Verbindung mit der empirischen Simulation optimiert DISKOVER Prognosen und Sicherheitsbestände und schafft eine belastbare Grundlage für die weitere Planung.So hast du ungefähr die gleiche Textmenge wie im bestehenden Design und wir erklären gleichzeitig zwei wichtige Alleinstellungsmerkmale etwas ausführlicher. Den nächsten Screenshot kannst du direkt schicken.
Simulation & Prognoseoptimierung
DISKOVER nutzt empirische Simulation, um KI-gestützte Bedarfsprognosen systematisch zu optimieren und deren Auswirkungen auf die Supply Chain zu bewerten.Dabei werden Prognosen und Sicherheitsbestände aufeinander abgestimmt, um eine hohe Lieferfähigkeit bei möglichst geringen Beständen zu unterstützen.So entsteht eine belastbare Grundlage für bessere Planungs- und Dispositionsentscheidungen.
Transparente Prognosequalität
DISKOVER macht Prognosen und deren Qualität nachvollziehbar. So können Anwender die Ergebnisse der KI-Prognose bewerten und für ihre weitere Planung nutzen.Die Kombination aus klassischen Prognoseverfahren, neuronalen Netzen und Simulation sorgt dafür, dass unterschiedliche Prognoseansätze systematisch berücksichtigt werden.Dadurch wird KI nicht zur „Black Box“, sondern zu einer nachvollziehbaren Unterstützung für fundierte Planungsentscheidungen.
KI-gestützte Bedarfsprognosen
DISKOVER kombiniert klassische Prognoseverfahren mit neuronalen Netzen, um präzise Bedarfsprognosen für die weitere Planung bereitzustellen.Die KI erkennt komplexe Muster und Zusammenhänge in den vorhandenen Daten und unterstützt dadurch auch bei schwankenden Nachfrageverläufen.So entsteht eine fundierte Prognosebasis für Disposition, Bestandsmanagement und Produktionsplanung.
Nahtlose ERP-Integration
DISKOVER lässt sich in bestehende ERP-Systeme integrieren und nutzt vorhandene Unternehmensdaten als Grundlage für die KI-gestützte Bedarfsprognose.Historische ERP-Daten werden übernommen und für das Training der neuronalen Netze sowie die Erstellung und Optimierung der Prognosen genutzt.Die optimierten Prognosewerte stehen anschließend für die weitere Planung zur Verfügung – ohne bestehende Planungsprozesse unnötig zu verkomplizieren.
KI-gestützte Bedarfsprognosen bieten:
- Präzisere Bedarfsprognosen
- Geringere Bestände und Kapitalbindung
- Höhere Lieferfähigkeit
- Mehr Planungssicherheit
Das sagen unsere Kunden:
„Für uns als Baumarktzulieferer ist hohe Lieferbereitschaft das A und O. Dank DISKOVER sind wir trotzdem in der Lage, unsere Bestände gering zu halten. Die Sales & Operations Planning Funktionen helfen unserem Vertrieb, seinen Demand Forecast effizient und bequem zu erstellen und die Kapazitätsterminierung von DISKOVER zeigt uns rechtzeitig Kapazitätsengpässe auf. DISKOVER ist genau die richtige Ergänzung zum SAP-System.“
JOSÉ GARCIA
LEITER DISPOSITION
GUST. ALBERTS. GMBH & CO. KG
„Bei der Einführung von DISKOVER haben wir zuerst nur anhand einzelner Artikelgruppen getestet, ob die Prognosen denn unserem Bedarf entsprechen. Nach wenigen Wochen war aber schnell klar, dass die Ergebnisse exzellent sind. Wir haben dann direkt in einem Rutsch alle Artikel mit dem neuen Tool disponiert. Die Einführungsphase, bei der es natürlich auch Zweifel gibt, ob das denn alles so stimmt, war folglich schnell überwunden.“
DIETMAR HENKLER
LEITER SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
SEEPEX GMBH
