Präzise Bedarfsprognosen in dynamischen Märkten

In dynamischen Märkten, wie sie seit der Coronakrise bestehen, müssen Unternehmen trotz Unsicherheiten ein hohes Servicelevel sichern. Eine präzise Bedarfsprognose ist dabei unverzichtbar, um flexibel und kosteneffizient auf Marktanforderungen zu reagieren. Klassische Verfahren, die allein auf Vergangenheitsdaten basieren, stoßen in der heutigen VUCA Welt an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten hier neue Möglichkeiten: Sie nutzen vielfältige Einflussfaktoren, lernen aus Erfahrungen und ermöglichen verlässliche Prognosen durch Verfahren wie Gradient Boosting und XGBoost.