Demand Forecasting Methoden im Vergleich

Was ist Demand Forecasting?

Auch wenn wir in unserem Blog hierauf häufig geantwortet haben, wird diese Frage nie alt. Demand Forecasting ist der Prozess der Schätzung der zukünftigen Nachfrage durch Datenanalyse, was Unternehmen bei der effektiven Planung und Zuweisung von Ressourcen hilft. Stark vereinfacht bedeutet es, vorherzusagen, wie groß das Interesse von Verbraucher:innen am Kauf eines Produktes oder Dienstleistung ist. Diese Vorhersagen basieren hauptsächlich auf historischen Verkaufsdaten und aktuellen Markttrends, aber auch weiteren externen Faktoren. Demand Forecasting wird auch Bedarfs- oder Nachfrageprognose genannt. Hier erklären wir übrigens den Unterschied zwischen Demand Forecasting vs. Demand Planning, die auch gerne synonym genannt werden.

Klassische Methoden im Demand Forecasting

Starten wir mit klassischen Methoden, die im Demand Forecasting eingesetzt werden.

1. Zeitreihen

• Gleitende Durchschnitte: Einschließlich einfacher und gewichteter gleitender Durchschnitte – sie nutzen historische Nachfragedaten, um kurzfristige Prognosen zu erstellen.
• Exponentielle Glättung: Methoden wie die einfache exponentielle Glättung (Exponential Smoothing), die Holt-Methode und die Holt-Winters-Methode (s. Abb. 1) berücksichtigen Niveau, Trend und Saisonalität der Daten.
• Saisonalitätsanpassung: Techniken zur Entfernung oder Isolierung saisonaler Einflüsse, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen.

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(Abb. 1: Konzepte, auf denen die exponentielle Glättung nach Holt-Winters basiert, timeseriesreasoning.com)

2. Regressions- und Kausalanalysen

• Lineare Regression: Untersucht die Beziehung zwischen der Nachfrage und unabhängigen Variablen wie Preis oder Werbeausgaben, um Einflussfaktoren zu verstehen. Diese Methode wird häufig eingesetzt, um zu verstehen, wie verschiedene Faktoren die Nachfrage beeinflussen.
• Ökonometrische Modelle: Verwenden statistische Methoden, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen der Nachfrage und externen Einflussfaktoren zu quantifizieren.

3. Qualitative Methoden

• Delphi-Methode: Expertenmeinungen werden in mehreren Runden gesammelt und anonymisiert ausgewertet, um eine Konsensprognose zu erstellen.
• Vertriebsprognosen: Basieren auf den Einschätzungen und Erfahrungen des Vertriebsteams, das eng mit dem Markt und Kunden interagiert.
• Marktforschung: Nutzt Umfragen, Kundenfeedback und Fokusgruppen, besonders nützlich bei begrenzten historischen Daten oder bei der Einführung neuer Produkte.

Gründe für ihren Einsatz

Die klassischen Methoden werden häufig eingesetzt, weil sie recht einfach und verständlich sind. Sie sind genauso leicht zu verstehen wie zu implementieren und erfordern geringe Datenanforderungen, sodass sie oft mit begrenzten historischen Daten angewendet werden können. Denn oftmals fehlen Organisationen diese Daten. Darüber hinaus haben sich diese Methoden über Jahrzehnte hinweg in verschiedenen Branchen als zuverlässig erwiesen und ihre Effektivität unter Beweis gestellt. Und nicht zuletzt sind sie in vielen gängigen Tabellenkalkulationsprogrammen und Statistiksoftware integriert, was ihre Anwendung zusätzlich erleichtert. Diese klassischen Methoden bilden somit die Basis vieler Prozesse der Vorhersage und dienen oft als Benchmark für die Bewertung neuerer, fortschrittlicher Techniken. Und die schauen wir uns jetzt an.

Fortschrittliche Methoden im Demand Forecasting

Jetzt wird es technisch – es lohnt sich trotzdem, diese Methoden genauer zu studieren, denn einige haben einen starken Einfluss auf die Zukunft des Demand Forecasting.

1. Maschinelles Lernen

Künstliche neuronale Netze (ANN): Modellieren komplexe nichtlineare Zusammenhänge in den Daten und lernen Muster durch Trainingsdaten. Sie helfen dabei, komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Einflussfaktoren und der Nachfrage zu erkennen, die mit einfachen Methoden schwer zu erfassen sind.

Entscheidungsbäume und Random Forests: Nutzen Baumstrukturen, um Entscheidungen basierend auf Merkmalen der Daten zu treffen. Random Forests kombinieren mehrere Bäume zur Verbesserung der Genauigkeit. Sie werden verwendet, um wichtige Einflussfaktoren auf die Nachfrage zu identifizieren und zu verstehen, wie verschiedene Variablen die Nachfrage beeinflussen.

Support Vector Machines (SVM): Finden die optimale Trennlinie zwischen Datenklassen und sind effektiv bei hoher Dimensionalität. Sie eignen sich für die Vorhersage der Nachfrage in komplexen Datensätzen mit vielen Variablen, besonders wenn die Beziehungen nichtlinear sind.

Gradient Boosting Maschinen (z. B. XGBoost, LightGBM): Ensemble-Methoden, die schwache Lernmodelle kombinieren, um starke Prognosen zu erstellen. Sie verbessern die Genauigkeit der Nachfrageprognose, indem sie Fehler vorheriger Modelle korrigieren und somit präzisere Ergebnisse liefern.

2. Deep Learning

Rekurrente Neuronale Netze (RNN): Speziell für sequenzielle Daten entwickelt und berücksichtigt die zeitliche Abhängigkeit.

Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke: Eine Erweiterung von RNNs, die Langzeitabhängigkeiten in Zeitreihen erfassen können, insbesondere wenn vergangene Ereignisse die zukünftige Nachfrage beeinflussen.

Gated Recurrent Units (GRU): Vereinfachte Version von LSTM mit ähnlicher Leistungsfähigkeit. Sie bieten eine effizientere Möglichkeit, zeitliche Abhängigkeiten in der Nachfrage zu modellieren, was bei großen Datensätzen die Rechenzeit reduziert.

3. Fortgeschrittene Zeitreihenmodelle

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): Kombiniert Autoregression und gleitenden Durchschnitt zur Modellierung stationärer Zeitreihen. ARIMA-Modelle werden verwendet, um Nachfrageverläufe zu prognostizieren, indem sie Muster aus der Vergangenheit extrapolieren.

SARIMA (Seasonal ARIMA): Erweiterung von ARIMA zur Berücksichtigung von Saisonalität in Daten. Sie werden eingesetzt, um saisonale Schwankungen in der Nachfrage zu modellieren und vorherzusagen.

VAR (Vector Autoregression): Multivariates Modell, das die Interaktionen zwischen mehreren Zeitreihenvariablen analysiert. VAR-Modelle helfen dabei, die wechselseitigen Einflüsse mehrerer Variablen auf die Nachfrage zu verstehen.

4. Bayes'sche Methoden

Bayes'sche Netzwerke: Modellieren probabilistische Beziehungen zwischen Variablen und aktualisieren Prognosen mit neuen Informationen. Sie ermöglichen es, Unsicherheiten im Demand Forecasting zu berücksichtigen und Prognosen zu aktualisieren, wenn neue Daten verfügbar sind.

Hierarchische Bayes'sche Modelle: Erfassen mehrstufige Datenstrukturen und ermöglichen komplexe Datenanalysen. Sie werden verwendet, um Prognosen auf verschiedenen Ebenen wie Produkten, Regionen oder Zeiträumen zu erstellen und die Hierarchie in den Nachfragedaten zu berücksichtigen.

5. Big Data Analytics und Data Mining

Nutzung großer und vielfältiger Datensätze, um Muster und Trends zu identifizieren, die in traditionellen Analysen möglicherweise übersehen werden. Dies hilft, verborgene Muster und Beziehungen in großen Datensätzen zu entdecken, was zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit beiträgt.

6. KI-basierte Prognosetools

Facebook Prophet: Open-Source-Tool für die Zeitreihenprognose, das additive Modelle verwendet und besonders für Geschäftszeitreihen geeignet ist. Es ermöglicht eine schnelle und einfache Erstellung von Nachfrageprognosen, selbst bei unregelmäßigen oder fehlenden Daten.

TensorFlow Probability: Bibliothek zur Kombination von probabilistischen Modellen und Deep Learning. Sie wird eingesetzt, um komplexe Nachfrageprognosemodelle zu erstellen, die sowohl Unsicherheiten berücksichtigen als auch tiefgehende Muster lernen können.

Insgesamt profitieren diese fortschrittlichen Methoden von der Verfügbarkeit großer Datenmengen und leistungsfähiger Rechnerressourcen, um genauere und robustere Nachfrageprognosen zu erstellen.

Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch Data Analytics im Demand Forecasting

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen hat sich Data Analytics als Schlüsseltechnologie etabliert, um die Genauigkeit von Prognosen deutlich zu verbessern. Dieses Kapitel zeigt auf, wie Data Analytics eingesetzt wird und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen ergeben – und die sind zahlreich.

1. Die Rolle von Data Analytics in Demand Forecasting

Data Analytics bezieht sich auf die systematische computergestützte Analyse von Daten, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Im Kontext des Demand Forecasting ermöglicht Data Analytics:

• Datengetriebene Entscheidungen: Durch die Analyse historischer Daten und aktueller Trends können fundierte Prognosen erstellt werden.
• Identifikation von Mustern und Trends: Erkennen saisonaler Schwankungen, Trends und zyklischer Muster, die die Nachfrage beeinflussen.
• Anpassungsfähigkeit: Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen und Anpassung der Prognosen in Echtzeit.

2. Verbesserte Datenqualität und Datenvorbereitung

Eine hohe Prognosegenauigkeit beginnt mit qualitativ hochwertigen Daten. Data Analytics verbessert die Datenqualität durch:

• Datenbereinigung: Entfernung von Duplikaten, Korrektur fehlerhafter Einträge und Umgang mit fehlenden Werten.
• Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Verkaufszahlen, Lagerbestände, Marktforschung).
• Feature Engineering: Erstellung relevanter Variablen, die die Prognosemodelle verbessern.

3. Einsatz fortschrittlicher Analytik und Modelle

Durch Data Analytics können fortschrittliche Modelle implementiert werden, die komplexe Beziehungen in den Daten erkennen:

• Maschinelles Lernen: Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting erfassen nichtlineare Muster.
• Deep Learning: Neuronale Netze, insbesondere LSTM-Netzwerke, sind effektiv bei der Analyse von Zeitreihen und Sequenzdaten.
• Predictive Analytics: Vorhersagemodelle, die zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten prognostizieren.

4. Integration externer Datenquellen

Data Analytics ermöglicht die Einbeziehung externer Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen können:

• Wetterdaten: Wetterbedingungen können den Verkauf bestimmter Produkte erheblich beeinflussen.
• Soziale Medien und Trends: Analyse von Social-Media-Aktivitäten zur Erkennung von Trends und Stimmungen.
• Wirtschaftliche Indikatoren: Makroökonomische Daten wie Arbeitslosenquote oder Verbraucherpreisindex.

5. Echtzeit-Analyse und -Prognose

Mit fortschrittlichen techniken in der Datenverarbeitung können Prognosen in Echtzeit erstellt und aktualisiert werden:

• Streaming Analytics: Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit zur sofortigen Anpassung der Prognosen.
• Adaptive Algorithmen: Modelle, die sich kontinuierlich auf der Grundlage neuer Daten verbessern.

6. Mustererkennung und Segmentierung

Durch Clusteranalyse und Segmentierung können spezifische Kundengruppen oder Produktkategorien identifiziert werden:

• Kundensegmentierung: Anpassung der Prognosen an verschiedene Kundengruppen basierend auf ihrem Verhalten.
• Produktklassifizierung: Identifizierung von Produkten mit ähnlichen Nachfrageprofilen.

7. Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch Ensemble-Methoden

Ensemble-Methoden kombinieren mehrere Modelle, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen:

• Modellkombinationen: Nutzung der Stärken verschiedener Modelle zur Minimierung von Prognosefehlern.
• Stacking und Blending: Fortgeschrittene Techniken zur Optimierung der Modellkombinationen.

Die stetige Weiterentwicklung von Data Analytics und verwandten Technologien wird die Möglichkeiten im Demand Forecasting weiter ausbauen. Die Integration von Data Analytics in die Nachfrageprognose führt zu erheblichen Verbesserungen der Prognosegenauigkeit. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig und effektiv einsetzen, werden sowohl kurz- als auch langfristig von Wettbewerbsvorteilen profitieren.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Auch wenn Data Analytics im Demand Forecasting zahlreiche Vorteile bietet, kommt sie auch mit ihren ganz speziellen Herausforderungen. Und die sind nicht nur technischer Natur, sondern können auch im Datenschutz oder der Organisation selbst liegen. Wir werden auf die wichtigsten Hindernisse bei der Anwendung von Data Analytics im Kontext von Demand Forecasting eingehen sowie entsprechende Lösungsansätze vorstellen.

1. Datenqualität und Datenmanagement

Herausforderung:

• Unvollständige oder inkonsistente Daten: Fehlende Werte, Duplikate und Fehler in den Datensätzen beeinträchtigen Prognosen.
• Daten-Silos: Daten sind oft in verschiedenen Abteilungen isoliert und nicht zentral verfügbar.
• Heterogene Datenquellen: Unterschiedliche Formate und Strukturen erschweren die Integration.

Lösungsansätze:

• Implementierung von Data Governance: Etablierung von Richtlinien und Standards für die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung.
• Datenbereinigung und -validierung: Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität und Einsatz von Tools zur automatisierten Datenbereinigung.
• Datenintegration: Verwendung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) zur Zusammenführung verschiedener Datenquellen in ein zentrales Data Warehouse oder Data Lake.

2. Komplexität der Modelle und mangelnde Interpretierbarkeit

Herausforderung:

• Black-Box-Modelle: Fortgeschrittene Algorithmen wie Deep Learning können schwer zu interpretieren sein.
• Verständnisbarrieren: Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund könnten Schwierigkeiten haben, die Ergebnisse zu verstehen.

Lösungsansätze:

• Explainable AI (XAI): Einsatz von Techniken wie SHAP-Werten oder LIME, um die Entscheidungsprozesse der Modelle transparent zu machen.
• Schulung und Weiterbildung: Investition in die Ausbildung der Mitarbeitenden, um das Verständnis für Data Analytics zu fördern.
• Einfache Visualisierung: Darstellung der Ergebnisse in verständlichen Grafiken und Dashboards, die auch komplexe Modelle greifbar machen.

3. Datenschutz und Compliance

Herausforderung:

• Rechtliche Anforderungen: Gesetze wie die DSGVO setzen strenge Richtlinien für die Verarbeitung personenbezogener Daten.
• Datensicherheit: Risiko von Datenlecks und unbefugtem Zugriff.

Lösungsansätze:

• Anonymisierung und Pseudonymisierung: Verarbeitung der Daten ohne direkten Personenbezug.
• Sicherheitsprotokolle: Implementierung von Firewalls, Verschlüsselung und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.
• Compliance-Management: Überwachung und Anpassung der Prozesse an aktuelle rechtliche Vorgaben.

4. Hoher Ressourcenbedarf

Herausforderung:

• Rechenleistung: Komplexe Modelle erfordern leistungsstarke Hardware.
• Kosten: Investitionen in Infrastruktur, Software und Fachpersonal können hoch sein.

Lösungsansätze:

• Cloud-Computing: Nutzung von skalierbaren Cloud-Diensten, um Rechenleistung nach Bedarf zu beziehen.
• Open-Source-Tools: Einsatz kostenfreier Software wie TensorFlow, PyTorch oder R für Data Analytics.
• Effiziente Modellierung: Auswahl geeigneter Modelle, die ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Ressourcenbedarf bieten.

5. Veränderungsresistenz und organisatorische Hürde

Herausforderung:

• Kultureller Widerstand: Mitarbeitende könnten skeptisch gegenüber neuen Technologien sein.
• Silo-Mentalität: Mangelnde Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen erschwert die Datenintegration.

Lösungsansätze:

• Change Management: Aktive Kommunikation der Vorteile und Einbindung der Mitarbeitenden in den Veränderungsprozess.
• Interdisziplinäre Teams: Förderung der Zusammenarbeit zwischen IT, Fachabteilungen und Management.
• Pilotprojekte: Einführung von Data Analytics in kleinen Schritten, um Erfolge zu demonstrieren und Akzeptanz zu erhöhen.

6. Integration von externen Datenquellen

Herausforderung:

• Datenzugriff: Schwierigkeiten beim Zugriff auf externe Datenquellen oder Kosten für deren Nutzung.
• Datenkompatibilität: Unterschiedliche Formate und Qualitätsstandards.

Lösungsansätze:

• APIs und Datenfeeds: Nutzung von Schnittstellen, um externe Daten effizient zu integrieren.
• Datenpartnerschaften: Zusammenarbeit mit Datenanbietern oder anderen Unternehmen zum Datenaustausch.
• Standardisierung: Anwendung von Datenstandards zur Vereinheitlichung verschiedener Datenquellen.

7. Umgang mit Prognoseunsicherheit

Herausforderung:

• Unvorhersehbare Ereignisse: Externe Schocks wie Pandemien oder politische Ereignisse können Modelle obsolet machen.
• Modellüberanpassung: Risiko, dass Modelle zu sehr auf historische Daten abgestimmt sind und neue Muster nicht erkennen.

Lösungsansätze:

• Szenarioanalyse: Entwicklung verschiedener Prognosen unter unterschiedlichen Annahmen.
• Regelmäßige Modellvalidierung: Überprüfung und Aktualisierung der Modelle in kurzen Intervallen.
• Robuste Modelle: Einsatz von Methoden, die auch unter Unsicherheit stabile Ergebnisse liefern.

8. Messung und Bewertung der Prognosegenauigkeit

Herausforderung:

• Fehlende Kennzahlen: Ohne klare Metriken ist es schwierig, die Leistung der Prognosemodelle zu bewerten.
• Kurzfristiger Fokus: Überbetonung kurzfristiger Genauigkeit kann langfristige Trends übersehen.

Lösungsansätze:

• Definierte KPIs: Festlegung von Schlüsselindikatoren wie MAPE (Mean Absolute Percentage Error) oder RMSE (Root Mean Squared Error).
• Langfristige Überwachung: Kombination von kurzfristigen und langfristigen Prognosen zur umfassenden Bewertung.
• Feedback-Schleifen: Kontinuierliche Rückmeldung von den Ergebnissen in die Modellanpassung.

Die Anwendung von Data Analytics kann mit gezielten Lösungsansätzen bewältigt werden. Essenziell ist ein ganzheitlicher Ansatz, der technische, organisatorische und menschliche Faktoren berücksichtigt. Durch proaktive Maßnahmen können Unternehmen Hürden überwinden, um die gewünschten Vorteile zu erzielen.

Zukunftstrends im Demand Forecasting

Schauen wir abschließend auf die drei wichtigsten Zukunftstrends im Demand Forecasting: die fortschreitende Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, die Nutzung von Big Data und dem Internet der Dinge (IoT) sowie die Entwicklung hin zu Echtzeit- und adaptiven Prognosemodellen.

1. Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Der erste bedeutende Trend ist die verstärkte Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Demand Forecasting. Während traditionelle Methoden oft an ihre Grenzen stoßen, bieten KI und ML die Möglichkeit, komplexe Muster und nichtlineare Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen. Insbesondere Deep-Learning-Algorithmen wie neuronale Netze und rekurrente neuronale Netze (RNNs) ermöglichen es, historische Daten und Echtzeitinformationen effizient zu verarbeiten.

Zukünftig wird die Weiterentwicklung von Algorithmen wie Reinforcement Learning und Generative Adversarial Networks (GANs) die Prognosefähigkeiten weiter verbessern. Diese Technologien können selbstlernende Modelle hervorbringen, die sich dynamisch an veränderte Marktbedingungen anpassen. Darüber hinaus gewinnt Explainable AI (XAI) an Bedeutung, um die Transparenz und Interpretierbarkeit von ML-Modellen zu erhöhen. Die Welt ist schon komplex genug, und diese Vereinfachung und Zugänglichkeit stärkt das Vertrauen aller Anwender und fördert die Akzeptanz von KI-gestützten Prognosen im Unternehmenskontext.

2. Big Data und Internet der Dinge (IoT)

Der zweite Trend ist die zunehmende Bedeutung von Big Data und dem Internet der Dinge im Demand Forecasting. Mit der exponentiellen Zunahme vernetzter Geräte und Sensoren stehen Unternehmen noch mehr Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zur Verfügung. Diese Daten stammen aus vielfältigen Quellen wie Social Media, mobilen Anwendungen und industriellen Sensoren.

Die Integration von IoT-Daten ermöglicht eine feinere Granularität und Aktualität der Prognosen. Beispielsweise können Echtzeitdaten über Kundeninteraktionen, Lagerbestände oder Lieferketten-Ereignisse genutzt werden, um sofort auf Veränderungen zu reagieren. Big Data-Technologien wie Hadoop und Spark bieten die notwendige Infrastruktur, um diese großen Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Durch die Kombination von Big Data und fortschrittlichen Analyseverfahren können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen und ihre Prognosemodelle kontinuierlich verbessern.

3. Echtzeit- und Adaptive Prognosemodelle

Der dritte zentrale Trend ist die Entwicklung hin zu Echtzeit- und adaptiven Prognosemodellen. In einer globalisierten und hochdynamischen Wirtschaft müssen Organisationen umgehend auf Marktveränderungen reagieren können. Traditionelle statische Prognosemodelle reichen nicht aus, um Echtzeit-Anforderungen gerecht zu werden.

Adaptive Modelle nutzen kontinuierlich eingehende Daten, um Prognosen in Echtzeit zu aktualisieren. Dies wird durch Technologien wie Streaming Analytics und In-Memory Computing ermöglicht, die Daten sofort verarbeiten und analysieren können. Unternehmen werden dadurch proaktiv auf Nachfrageänderungen reagieren sowie Bestände und Lieferketten weiter optimieren.

Darüber hinaus fördert die Cloud-Technologie die Skalierbarkeit und Flexibilität dieser Modelle. Cloud-basierte Plattformen erlauben es, Rechenressourcen je nach Bedarf zu skalieren und neue Modelle schneller zu implementieren. Dadurch können Unternehmen innovative Prognosemethoden testen und bei Erfolg rasch auszurollen.

Fazit

Die Zukunft des Demand Forecasting und dessen Innovationen bieten enormes Potenzial, die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und operative Effizienzen zu steigern. Unternehmen, die diese Entwicklungen frühzeitig adaptieren, werden besser gerüstet sein, um den Herausforderungen eines ständig wandelnden Marktes erfolgreich zu begegnen. pacemaker begleitet sie auf dem Weg in diese Zukunft und liefert Lösungen für jedwede Demand Forecasting Herausforderung.