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Demand Forecasting: Zeit und Ressourcen sinnvoller einsetzen

Flowtap Insight

Demand Forecasting Ressourcen-Einsatz optimieren

Forecasting Usecase Bewertung 

Ergänzend zum vorherigen Artikel  hilft folgendes Framework dabei, Zeit und Ressourcen im Demand Forecasting zielgerichteter einzusetzen. Jeder Punkt im Diagramm stellt ein Produkt, einen Kunden, einen Markt etc. dar. Hinter jedem Punkte steht also eine Zeitreihe, für die ein Demand Forecast zu erstellen ist.

Die üblichen Dimensionen, zur Unterscheidung der Datenpunkte sind Volumen und Volatilität. Volumen ist die Absatzmenge.

Hohes Volumen bedeutet viel Absatz und damit (in den meisten Fällen) wichtigere Produkte, Märkte oder Kunden.

Volatilität gibt an, wie sehr die Zeitreihen Daten schwanken bzw. “erratisch” sind. Hier sind meist Kräfte am Werk, die aus den Daten nicht herauslesbar sind, z.B. volkswirtschafliche Effekte oder Strategie-Änderungen von großen Kunden. Kritisch ist, wie das Verhältnis zwischen “Signal vs Noise” in den Daten ist. Bei zuviel Noise sind die Zeitreihen möglicherweise garnicht “forecastbar”

Framework anwenden

Gemäß obigem Framework gilt:
  • Für Produkte, Märkte, Kunden etc. mit niedrigem Volumen tendentiell wenig Ressourcen aufwenden
  • Für Produkte, Märkte, Kunden etc. mit hohem Volumen primär Ressourcen aufwenden
  • Bei hohem Volumen und niedriger Volatilität reichen meist einfachere Methoden, um gute Demand Forecasts zu erzeugen
  • Bei hohem Volumen und hoher Volatilität ist die Sache komplexer: hier muss die Forecastbarkeit evaluiert werden (dazu später mehr) und es sind generell fortgeschrittene Methoden notwendig

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