Fachbeiträge & Kommentare zu Forecast

Anschließend erfolgten die Visualisierung und Vorverarbeitung der Daten, um sie für den nächsten Schritt vorzubereiten. Dieser nächste Schritt im normalen Ablauf eines KI-Projekts umfasst die Auswahl relevanter Merkmale (Feature Selection), die Transformation und die Reduktion der Datendimensionen, um schließlich zu präzisen Prognosen (Forecast) zu gelangen. Diese methodisch...mehr

Die fortschrittliche Entwicklung über Prüfungsphasen und Anwendung von KI ermöglicht es in Zukunft, die Arbeit in vielen Bereichen kontinuierlich zu verbessern und zu erweitern. Ein Schlüsselaspekt dieser Entwicklung sind die Forecast-Modelle, die dank der Flexibilität und Effizienz der KI-Technologie stetig weiterentwickelt und verfeinert werden können. Diese Modelle, die i...mehr

3.1 Anforderungen an die Erhebung Die Erhebung relevanter Daten mit präziser Zielsetzung ist ein grundlegender Schritt, bei dem zunächst der Informationsbedarf und die Methoden der Informationsgewinnung definiert werden. Dies umfasst die Ermittlung von Ziel- und Einflussgrößen sowie die Festlegung der für die Weiterverarbeitung entscheidenden Merkmalsausprägungen. Sowohl inte...mehr

Bei Rothaus wird die KI für die Unterstützung in der Jahresabsatzplanung genutzt, um die Verkaufszahlen genauer vorherbestimmen zu können. Von Rothausmitarbeitern selbst werden regelmäßig kurzfristige Absatzprognosen, mit Inbezugnahme von äußeren Einflüssen wie beispielsweise das Wetter oder Angebote, abgefragt. Bei Bedarf werden Einflussgrößen angepasst, um verschiedene Sze...mehr

Die bisherigen Erfahrungen bei Rothaus zeigen, dass Rolle des Controllers durch die aufkommende KI und auch durch Data Scientists nicht ersetzt werden kann. Die Aufgaben eines Controllers erfordern ein umfangreiches betriebswirtschaftliches Know-how, auf welche Data Scientists in der Regel nicht spezialisiert sind. Die Expertise eines Controllers in finanziellen, regulatoris...mehr

Überblick Das Forecasting und die Steuerung des Vertriebs sind bei Rothaus zentrale Aspekte für eine effiziente Geschäftsführung. Die Verantwortlichen müssen dabei eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, darunter saisonale Schwankungen, Absatzprognosen, Produktionsmöglichkeiten, Lieferzeiten, Konsumententrends, etc., um zuverlässige Vorhersagen treffen zu können. Eine prä...mehr

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Unternehmenssteuerung und das Forecasting bietet weitreichende Vorteile, die über die reine Verbesserung der Planungssicherheit hinausgehen. KI-Systeme sind in der Lage, komplexe Datenmuster zu erkennen und zu analysieren, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Dies ermöglicht nicht nur genauere Vorhersagen...mehr

Die Erhebung relevanter Daten mit präziser Zielsetzung ist ein grundlegender Schritt, bei dem zunächst der Informationsbedarf und die Methoden der Informationsgewinnung definiert werden. Dies umfasst die Ermittlung von Ziel- und Einflussgrößen sowie die Festlegung der für die Weiterverarbeitung entscheidenden Merkmalsausprägungen. Sowohl interne Datenquellen wie beispielswei...mehr

Um die Algorithmen fehlertolerant zu implementieren, werden immense Datenmengen der für die Algorithmen notwendigen Einfluss- und Prognosegrößen benötigt, in der Datenwissenschaft auch "Data Lake" genannt. Dieser Data Lake wurde so konzipiert, dass er kontinuierlich aus einer Vielzahl von Datenquellen gespeist werden kann. Die Grundlage des Data Lake bildeten die bestehenden...mehr

Mit der Zusammenarbeit mit dem BI-Anbieter macs war die Entwicklung des KI-unterstützten Prognosemodells, ohne Programmierkenntnisse von Seiten Rothauses, problemlos möglich. Indem ein macs-Berater den gesamten Datenfluss definiert und diesen in enger Abstimmung mit dem Controller umsetzt, wird gewährleistet, dass die spezifischen Anforderungen und Ziele des Unternehmens prä...mehr

Aufgrund der Python-Integration in macs kann auf eine Vielzahl an erprobten Algorithmen zurückgegriffen werden. Die größte Herausforderung ist insofern also nicht das Entwickeln des passenden Modells und das Training der Algorithmen, sondern das Finden von relevanten und verwertbaren Daten, die den Einfluss auf die Zielgröße abbilden und das Integrieren dieser Datensätze in ...mehr

Grundlage des Data Lake für das KI-Modell bei Rothaus bilden auf der einen Seite interne Daten wie Stammdaten, Absatzmengen, Absatzzeit- punkte oder Preise (UVP). Kundenspezifisch wurden sie um externe Daten aus verschiedenen Quellen ergänzt. Bei der Badischen Staatsbrauerei waren dies zum Beispiel: saisonale Einflüsse auf den Bierabsatz wie die Jahreszeiten und das Wetter: B...mehr

Grundsätzlich können die entscheidenden Einflussfaktoren in vier Kategorien eingeordnet werden (siehe Abb. 1). Zeitreihen-/Kalenderinformationen. Das heißt, der Trend und die Saisonalität der historischen Daten sowie die Feiertage, die Ferien und während der Corona-Zeit der Lockdown. Wetterdaten. Insbesondere die Temperatur, der Niederschlag sowie die Sonnenstunden. Preisstrate...mehr

Die Potenziale in der Unternehmenssteuerung werden erst Stück für Stück erkannt. Zwar gibt es natürlich Visionäre, die schon eine vollständige Automatisierung zu erkennen glauben. Aber in der Praxis müssen sich viele kleine Schritte erst noch bewähren. Es wurde deutlich, dass künstliche Intelligenz an verschiedenen Punkten in der Berichtskette angewendet werden kann, wobei hi...mehr

Treiberbaumvisualisierungen unterstützen die Analyse verschiedener Einflussfaktoren auf eine KPI, indem unterschiedliche Szenarien durchgespielt werden können. Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz kann das System den breiten Einblick in interne sowie externe Daten nutzen, um entsprechende Einflussfaktoren vorzuschlagen, welche bei einer rein manuellen Erstellung d...mehr

Um die Zielerreichung einer Strategie beurteilen zu können, bedarf es messbarer und quantifizierbarer Kennzahlen, sogenannter Key Performance Indicators (KPI). Für eine korrekte Evaluierung des Erfolges einer Strategie ist es wichtig, dass die KPIs genau definiert sind. Der Zeitaufwand für die konkrete Definition von KPIs inkl. Kernaussage(n), Berechnung und Datenquellen dar...mehr

Die Instrumente des Beschaffungscontrollings umfassen sowohl ideelle (Methoden, Modelle, Verfahren, Techniken) als auch technische Hilfsmittel (in der Regel IT-Lösungen), die durch ihre Anwendung die Erfüllung der Aufgaben des Controllings unterstützen.[1] Basierend auf den genannten Handlungsfeldern ergibt sich eine Vielzahl an möglichen bzw. einsetzbaren Instrumenten. Welch...mehr

Der Klimawandel findet statt, das ist mittlerweile nicht nur für Klimaforscher, sondern für fast alle Menschen unbestritten. Der Klimaschutzbericht des Umweltbundesamtes Österreich von 2020 fasst wesentliche Erkenntnisse zusammen:[1] Anthropogene Ursache…: Der durch die Menschheit verursachte Einfluss an der Veränderung des Klimas wird laut Weltklimarat (IPCC – Intergovernmen...mehr

Die Vorteile von prädiktiver Analytics lassen sich am besten veranschaulichen, wenn man sich die Charakteristika des klassischen Forecasts vergegenwärtigt: Ein solcher Forecast wird "von Menschenhand" in einem manuellen Prozess erstellt und dessen Erstellung folgt zumeist einer Mischung aus sehr einfachen Logiken und Experteneinschätzungen. Im Gegenzug hierzu weist die Foreca...mehr

Ziele Forecasting stellt eine planerische Tätigkeit dar und hat intensive Wechselwirkungen mit der operativen Planung und Budgetierung. Ziel des Forecasts ist es, frühzeitig Informationen über zukünftig zu erwartende Abweichungen von der Planung zu liefern, zielgerichtete Maßnahmen zur Schließung von Ziellücken zu entwickeln sowie ggf. schnelle Anpassungen der Umsatz-, Koste...mehr

Funktionen der Planung, Budgetierung und des Forecasts Die Unternehmensplanung, die Budgetierung und der Forecast erfüllen wichtige Funktionen im Unternehmen. Dazu zählen die Planungs-, Kontroll-, Koordinations-, Prognose-, und Explorationsfunktion. Die Planungsfunktion wird von der Planung und Budgetierung wahrgenommen. Die Planung fokussiert sich dabei auf die Ableitung von...mehr

Zusammenfassung Die Entwicklungen der letzten Jahre im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning werden von vielen Unternehmen als wichtige Hebel gesehen, bisherige manuelle Forecasts zu digitalisieren. Die Vorteile eines algorithmischen Forecasts sind seine höhere Objektivität, ein geringer Aufwand, eine höhere Frequenz und unter bestimmten Voraussetzungen auch eine ver...mehr

Es liegt in der Natur von prädiktiver Analytics, dass diese eine objektive Prognose der Zukunft darstellen. Hinzu kommt, dass prädiktive Analytics automatisch auf einem granularen/operativen Level stattfinden können. Folglich kann ein Forecast mittels prädiktiver Analytics den Forecast-Prozess weitgehend automatisieren. Er ersetzt aber nicht den eigentlichen Planungsprozess....mehr

Stehen die infrage kommenden Einflussfaktoren fest, kann mit der mathematischen Modellierung begonnen werden, wobei die Komplexität der verwendeten Algorithmen je nach Anwendungsfall und Datengrundlage variiert. Soll der algorithmische Forecast als Entscheidungshilfe im "traditionellen" Prozess unterstützen, so steht die Interpretierbarkeit des entwickelten Modells im Vorder...mehr

3.1.1 Prozessziel Bestände möglichst niedrig halten Vorräte binden analog zu den beiden anderen Working Capital-Positionen Liquidität und erhöhen das gebundene Kapital. Es ist daher ein grundsätzliches Ziel im Working Capital Management, die Lagerbestände (Rohmaterial, WIP: Work-In-Progress und Fertigbestände) im Rahmen des Forecast-to-Fulfill-Prozesses so gering wie möglich z...mehr

Eines unserer Kundenprojekte bei einem mittelständischen Pharmaunternehmen befasste sich mit der Entwicklung eines Systems zur Absatzprognose und dessen Integration in die Unternehmensplanung, um damit die Strategieplanung mit dem 2-Jahre-Forecast länderübergreifend zu verbinden. Durch die organisationsübergreifende Synchronisation wurden transparente und reaktionsfähige Pro...mehr

Werfen wir nun einen Blick auf die praktischen Anforderungen, die direkt vom Unternehmen beeinflusst werden können. Hierzu zählen vor allem folgende Bedingungen: Verfügbarkeit der Einflussfaktoren: Die benötigten Inputdaten zur Erstellung des algorithmischen Forecasts sollten mit geringem Aufwand verfügbar sein und automatisiert abgerufen werden können. Insbesondere kann ein ...mehr

Als essenziellem Instrument der Unternehmenssteuerung kommt dem Forecasting eine kritische Bedeutung zu. Die Güte der Forecast-Ergebnisse sowie seine effiziente Erstellung bilden eine Basis für nachhaltige Wettbewerbsvorteile, indem faktenbezogene, transparente und schnelle Entscheidungen ermöglicht werden. Vor diesem Hintergrund ist es erstaunlich, dass viele Unternehmen häu...mehr

Die Entwicklungen der letzten Jahre im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning werden von vielen Unternehmen als wichtige Hebel gesehen, bisherige manuelle Forecasts zu digitalisieren. Die Vorteile eines algorithmischen Forecasts sind seine höhere Objektivität, ein geringer Aufwand, eine höhere Frequenz und unter bestimmten Voraussetzungen auch eine verbesserte Genaui...mehr

Horváth, Teilnehmerbefragung Forum digitale Unternehmenssteuerung, 2022.mehr

Betrachtet man konkrete Projektbeispiele, zeigt sich die Breite der möglichen Anwendungsgebiete des algorithmischen Forecastings. Dies sei im Folgenden anhand von 3 unterschiedlich gelagerten Projektcases dargestellt. 6.1 Absatzprognose bei mittelständischem Pharmaunternehmen Eines unserer Kundenprojekte bei einem mittelständischen Pharmaunternehmen befasste sich mit der Entwi...mehr

Ausgangslage und Zielsetzung Im Rahmen des Planungsprojekts mit einem Energiedienstleister sollte das Potenzial von Predictive Analytics für die Energieversorgerbranche eruiert werden. Dazu sollte beispielhaft auf Grundlage historischer Nachfragemuster und ausgewählter externer Faktoren eine verbesserte Vorhersage des Energieverbrauchs erreicht und somit eine verbesserte Ress...mehr

Stochastische Anforderungen liegen i. d. R. in der Natur der vorherzusagenden Daten und können vom Unternehmen nicht beeinflusst werden; praktische Anforderungen können hingegen vom Unternehmen (z. B. durch Ausbau der IT-Infrastruktur) direkt beeinflusst werden. Mathematisch formuliert, stellen stochastische Anforderungen sicher, dass die Zufallsvariablen, welche einem Sample...mehr

Ein weiteres Projektbeispiel bei einem Logistikdienstleister ist wiederum anders gelagert. Nach einer Analyse der bestehenden Entscheidungsprozesse im operativen Nachfrage-Forecast ergaben sich substanzielle Effizienzpotenziale durch Einsatz einer algorithmischen Lösung. Der Logistikdienstleister plant traditionell die Kundenlieferungen auf Basis der faktisch für den nächsten...mehr

Der Einsatz von prädiktiven Analytics allein bewirkt jedoch noch nicht, dass der Forecast eine höhere Prognosegüte erhält und mit geringerem Aufwand realisierbar ist. In dieser Sektion wollen wir die Erfolgsfaktoren für den Einsatz von prädiktiven Analytics näher beleuchten. Im Wesentlichen lassen sich die Faktoren, von denen ein erfolgreicher Einsatz prädiktiver Analytics a...mehr

Oftmals werden mit dem oben beschriebenen "Product-as-a-Service", bzw. generell mit "As-a-Service"-Geschäftsmodellen weitere Services angeboten, wie z. B. ein Asset Management zur Verwaltung oder Steuerung der Maschine, die Wartung der Maschine oder eine Finanzierungslösung. Das generiert zusätzliche Daten, bzw. bietet Unternehmen einen direkten Zugang zu Daten aus der Anwen...mehr

Ausgangslage und Zielsetzung Im projektgebenden Unternehmen aus dem Bereich Life Science wurde festgestellt, dass in 2 Kernmärkten über die Jahre fast jede zweite Rechnung von den Kunden zu spät bezahlt wurde und insb. Neukunden zu einer verspäteten Zahlung neigten. Aufgrund der Vielzahl denkbarer Gründe für diese Situation konnte das Unternehmen nicht mit klassischen Zeitrei...mehr

Prädiktive Analytics-Projekte starten mit einer Phase der Ideenfindung, in der Zielstellung und Funktionalität des Anwendungsfalls ausgearbeitet und unmittelbar hinsichtlich der vorhandenen Daten und Prozessabläufe reflektiert werden. Die Ziele und angestrebten Vorteile des algorithmischen Forecasts werden mit Stakeholdern abgestimmt, um eine realistische Erwartungshaltung z...mehr

Ein weiteres Projektbeispiel hatte zum Ziel, bei einem großen Energieversorger in kurzer Zeit eine kostengünstige, effiziente und anwenderfreundliche Webapplikation dem gesamten CFO-Bereich zur Verfügung zu stellen. Die kann, basierend auf prädiktiven Algorithmen aus historischen Daten zukünftige Zahlungsströme mit hoher Güte prognostizieren. In der Ausgangssituation war dab...mehr

Der Zyklus aus strategischer Planung, Zielsetzung, operativer Planung und Forecasting bildet ein wichtiges Instrument der Unternehmenssteuerung. Entsprechend ist die Steigerung von Qualität und Effizienz im Bereich Planung und Forecasting für viele Unternehmen ein zentrales Ziel. Gleichzeitig stellen Planung und Forecasting in vielen Unternehmen aufwändige Prozesse dar, die ...mehr

Für die erfolgreiche Umsetzung von prädiktiven Analytics-Projekten ist ein strukturiertes Vorgehen, verbunden mit einem ganzheitlichen Change-Management-Ansatz, zentral. "Ganzheitlich" bezieht sich in diesem Zusammenhang zum einen auf die technische Entwicklung und Implementierung der Algorithmen und zum anderen auf die Kommunikation mit Stakeholdern und Anwendern. Nur wenn ...mehr

Die Integration der Lösung in die Infrastruktur des Unternehmens stellt die abschließende Phase dar. Der Prototyp erhält den letzten Feinschliff zur Produktionsreife. Die Datenverarbeitung und Modellberechnungen werden hinsichtlich Rechenressourcen und Sicherheitsanforderungen optimiert und die notwendigen Schnittstellen werden eingerichtet. Zusätzlich wird ein Performance-M...mehr

Die Integration als wesentlicher Bestandteil des Business Driven Planning-Ansatzes wurde entlang dreier Achsen in das Konzept übernommen und sukzessive eingeführt: Integration von Strategie und Planung Als wesentliches Bindeglied zwischen den strategischen Überlegungen bzw. dem Portfolio Management und der operativen Planung wurde die strategische Planung wesentlich überarbeit...mehr

Ein digitaler bzw. algorithmenbasierter Forecast (FC) weist zahlreiche Vorteile gegenüber klassischen Forecasts auf, was auch die weite Verbreitung in der Praxis erklärt. Klassische FC-Prozesse leiden bspw. oft unter einem zu hohen manuellen Aufwand und der damit einhergehenden Fehleranfälligkeit oder den unvermeidbaren und von Individualinteressen geprägten politischen Einf...mehr

Anpassungsfähigkeit an Veränderungen der Unternehmens­umwelt erhöhen Flexibilität bezeichnet die Anpassungsfähigkeit an Veränderungen der Unternehmensumwelt, also Handlungsspielraum, Handlungsschnelligkeit und Handlungsbereitschaft. Das Spannungsfeld zwischen Flexibilität und notwendiger Struktur ist eine Unternehmens- und Führungskultur, die auf Offenheit und die Bereitschaf...mehr

Zu jedem Teilprozess gibt es spezielle Optimierungsmöglichkeiten. Produkt-­Sortiments-­Management Eine wesentliche Basis für die Optimierung der Vorräte ist die Materialstammdatenpflege im Teilprozess Produkt-Sortiments-Management: ohne aktuelle, stimmige Daten ist die gesamte Materialbestands- und -bedarfsrechnung auf Sand gebaut. Zudem sind Bestände und Produkte nach Art und...mehr

Mit der Veränderung der Controlling-Objekte verändern sich auch die Planungs-Objekte, in dem neue hinzukommen, die aus der Veränderung der Umsatz-/Ergebnis-Treiber resultieren. Für den zukünftigen Unternehmenserfolg sind anstelle der Anzahl verkaufter Produkte v.a. die Anzahl an Neu-Verträgen, die Realisierung von Up-Selling und Cross-Selling sowie die Steigerung der Effizie...mehr

Ziele Mithilfe des Investitionscontrollings sollen rationale Investitionsentscheidungen getroffen und Investitionsprojekte erfolgreich gesteuert werden. Dazu schafft das Investitionscontrolling Transparenz über die Wirtschaftlichkeit und Finanzierbarkeit von Investitionen und legt entsprechende Standards ihrer Beurteilung und Dokumentation fest (vgl. Abb. 12). Inhalte Investit...mehr

Die Vermögenslage wird vor allem durch die Bilanzierung/Aktivierung der Maschinen, die an die Kunden verleast werden, beeinflusst. Der sich über mehrere Perioden erstreckende Cash Flow prägt die Finanzlage. Die Zahlungseingänge der Kunden erstrecken sich nun über die gesamte Vertragslaufzeit und nicht, wie bisher, einmalig beim Verkauf der Produkte. Ein ähnliches Umdenken wi...mehr

Qualität ist, wenn der Kunde zurückkommt, nicht das Produkt Diese Perspektive der Scorecard spiegelt die Sogwirkung des Kunden im Supply-Chain-Management. Kunden stellen aber nicht nur ultimative Endverbraucher dar (Business to Customer). Damit sind institutionelle Kunden (Business to Business) oder staatliche Instanzen (Business to Administration) gleichermaßen gemeint. Stel...mehr