Auch wenn der digitale Forecast mithilfe von Predictive Analytics vielfach noch nicht (vollständig) Einzug gehalten hat, wird bereits vereinzelt eine Ausbaustufe des digitalen Forecasts in Form von Prescriptive Analytics umgesetzt.
Im Gegensatz zur Predictive-Analytics-Technologie, bei der statistische Verfahren für automatisierte Prognosen verwendet werden, geht der Prescriptive-Analytics-Ansatz einen Schritt weiter, indem er automatisiert Handlungsempfehlungen generiert. Dabei werden zum einen Handlungsbedarfe signalisiert (z. B. anhand definierter Schwellenwerte) und zum anderen proaktive Handlungsempfehlungen unterbreitet. Die Basis hierfür bilden hinterlegte Geschäftsregeln in Kombination mit Optimierungsmodellen.
Ein Beispiel für Prescriptive Analytics im Forecast ist die deckungsbeitragsoptimierte Personaldisposition eines Logistikunternehmens. Aus den Informationen zur Anzahl der Zusteller und deren Produktivität sowie der vorhergesagten Paketmenge wird mittels linearer Optimierung errechnet, ob geplante Kapazitäten ausreichend sind. Im Negativfall werden automatisierte Handlungsempfehlungen zur mittelfristigen Zustellerdisposition angezeigt.
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