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Vertrauen Sie Ihrer Planung?
pacemaker.ai erstellt Forecasts aus Ihrer Verkaufshistorie, dem Wissen Ihrer Planer und externen Einflussfaktoren und erreicht damit eine mehr als 10% höhere Prognosegenauigkeit als klassische Verfahren.
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Zahlen allein machen noch keinen verlässlichen Forecast.
So genau kann ein Forecast sein.
Dasselbe Sortiment, dieselbe Historie, zwei Prognoseverfahren. Die violette Fläche ist die
Abweichung zwischen Prognose und tatsächlichem Absatz. Genau diese Fläche bezahlen Sie heute mit Sicherheitsbestand oder mit Fehlmengen.
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um potenzielle Fehler abzudecken
um potenzielle Fehler abzudecken
Alle relevanten Daten fließen in einen Forecast, der direkt in Ihrem System landet.
Wir nutzen vorhandene Daten und setzen auf Ihre bestehende Systemlandschaft auf. So bleibt die Einführung schlank und der Aufwand gering.
Verkaufs- und Bestandsdaten aus Ihrem ERP, auf Artikelebene und über den Zeitraum, den Ihre Systeme hergeben.
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Saison, Kalender und weitere Faktoren, die Ihren Absatz beeinflussen, aber nicht in historischen Verkaufsdaten auftauchen.
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Aktionen, Ausschreibungen, Sondereffekte: alles, was Ihr Team weiß und was nicht in den Daten steht.
und Planungshorizont
in Ihrem Zielsystem
Die Modelle rechnen automatisch neu, sobald neue Daten eintreffen. Sie planen weiter in Ihrem ERP, nur mit genaueren Werten. Wer den nächsten Schritt gehen will, übersetzt die Prognose mit Replenishment Decision Intelligence direkt in Bestellvorschläge.
Features, die Ihre Planer täglich nutzen.
Die Software übernimmt wiederkehrende Aufgaben, schafft Transparenz und gibt Ihrem Team eine verlässliche Grundlage für bessere Entscheidungen.
- Vollautomatische Läufe statt manueller Aktualisierung
- Robuste Forecastqualität über das gesamte Sortiment
- Keine Modellpflege im Planungsteam nötig
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- Faktorbeiträge je Prognosewert
- Nachvollziehbare Begründung statt Blackbox
- Basis für Diskussionen mit Vertrieb und Einkauf
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- Individuelle Auswertungen der Forecastgenauigkeit
- Vergleich über mehrere Planungshorizonte
- Jahresvergleiche und Portfolioübersichten
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- Kampagnen und Sonderereignisse manuell ergänzen
- Wiederkehrende Aktionen einmal anlege
- Wirkung direkt in der Prognose sichtbar
Eine Prognose, auf die sich alle einigen.
Der KI-Forecast liefert die Zahlen. Im Consensus-Prozess entsteht daraus ein gemeinsames Zielbild, das Vertrieb, Planung und Management mittragen. So wird der Forecast im S&OP-Prozess zur gemeinsamen Grundlage für die weiteren Schritte.
Der Vertrieb sieht die erwartete Nachfrage und ergänzt sie um seine Markt- und Kundensicht.
Beschaffung und Bestand basieren auf einer gemeinsamen Planung. Änderungen sind sofort für alle sichtbar.
Im Executive S&OP trifft das Management die finalen Entscheidungen und gibt die Planung frei.
Alle Bereiche arbeiten auf einem Stand. Der Abgleich zwischen Excel-Versionen entfällt, weil es nur noch eine Version gibt.
Für jede Planungsrunde stehen ein optimistisches, ein realistisches und ein vorsichtiges Planszenario zur Verfügung.
Die Runde beginnt nicht mehr mit dem Vergleich der Zahlen, sondern mit der Diskussion der Abweichungen. Das verkürzt den Abstimmungsaufwand deutlich.
Was bessere Forecasts bewirken.
Gemessen gegenüber klassischen Verfahren, über das gesamte Sortiment statt nur über die Schnelldreher.
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Je genauer die Prognose, desto geringer der benötigte Sicherheitsbestand. Das reduziert gebundenes Kapital und verbessert das Working Capital.
Bedarfsspitzen werden früher sichtbar und Engpässe fallen rechtzeitig auf.
Die Prognose läuft automatisch. So bleibt mehr Zeit, Abweichungen zu verstehen und die richtigen Maßnahmen abzuleiten.
Eingesetzt bei führenden Supply-Chain-Teams.
Wie andere Teams unsere Software nutzen, um ihre Supply Chain zu verbessern.
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Vom ersten Gespräch zum laufenden Forecast in 14 Tagen
Der Start ist einfach.
Nach einem kurzen Scoping-Termin können wir direkt mit dem Onboarding loslegen.
Fragen zu Demand Forecasting
In 30 Minuten klären wir Ihre Fragen und schauen uns Ihren Anwendungsfall gemeinsam an.
Noch Fragen? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
Demand Forecasting prognostiziert den künftigen Bedarf je Artikel. Machine-Learning-Modelle werten dafür interne Verkaufs- und Bestandsdaten zusammen mit externen Einflussfaktoren aus. Das Ergebnis ist eine Absatzprognose, mit der sich Überbestände und Lieferengpässe gezielt vermeiden lassen.
Unsere Prognosen verbessern die Genauigkeit gegenüber klassischen Verfahren im Schnitt um mehr als 10 Prozent. Wie groß der Effekt in Ihrem Fall ist, hängt von Sortiment, Datenqualität und Nachfrageverhalten ab. Deshalb vergleichen wir die Ergebnisse vor der Einführung mit Ihrer eigenen Historie.
Ja. Forecast Explanations zeigen für jeden Prognosewert, welche Faktoren ihn beeinflussen. Ihre Planer sehen also nicht nur die Zahl, sondern auch deren Treiber, und behalten damit die Entscheidungshoheit.
In drei Phasen: Data Thinking Workshop zur Prüfung von Use Case und Datengrundlage, Onboarding mit ersten Prognosen an Ihren Zahlen, danach der Übergang in den Regelbetrieb.
Ja. Replenishment Decision Intelligence baut auf den Bedarfsprognosen auf und übersetzt sie in Bestellmengen, Sicherheitsbestände und Meldebestände je Artikel und Standort. Commodity Price Forecasting ergänzt die Perspektive des Einkaufs um Rohmaterialpreise.
Der Preis hängt von Unternehmensgröße, Nutzungsumfang und Komplexität der Prognosen ab. Im Erstgespräch schauen wir auf Ihren Fall und nennen Ihnen eine belastbare Größenordnung.
