KI in der Absatzplanung - Erfolgreicher Projektabschluss in PrABCast
Absatzplanung ist für Produktion, Vertrieb, Einkauf und Logistik als wichtige Stellschraube gleichermaßen relevant. Gleich zu Beginn des Workshops wurde deutlich: Künstliche Intelligenz wird nicht allzu bald die oft bemühte „Glaskugel“ ersetzen – aber mit dem vorgestellten hilfreichen Tool, das im Rahmen des Projekts entwickelt wurde, lässt sich die Absatzprognose mithilfe von Analysen und Datenanreicherung verbessern.
Marius Syberg und Lucas Polley stellten nach einer Vorstellungsrunde zuerst den Projektansatz und die aufgestellten Ziele vor. Im Kern stand die Frage: „Wie kann KI sinnvoll in der Absatzprognose eingesetzt werden?“
Vorgestellt wurden zentrale Erfolgsfaktoren für datenbasierte Absatzprognosen. Entscheidend ist dabei stets die Datenqualität, da sie die Grundlage verlässlicher Analysen bildet. Angesichts der Vielfalt von Produkten und Märkten sind individuelle Modellansätze gefragt – und diese müssen nicht zwangsläufig KI-Verfahren einschließen. Gleichwohl kann die Einbindung externer Datenquellen wie Markt- und Konjunkturindikatoren die Prognosequalität signifikant erhöhen. Prognosen beruhen letztlich immer auf der Analyse vergangener Ereignisse, da auch KI-Modelle nicht „in die Zukunft blicken“, sondern auf historischen Informationen aufbauen. Um Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und Produktionskapazitäten optimal zu steuern, ist zudem eine Vergleichbarkeit der Ergebnisse essenziell. Ebenso spielt die Verständlichkeit und Effizienz von KI-Modellen eine große Rolle: Modelle sollten leicht erklärbar, nachvollziehbar und dabei zügig in ihrer Berechnung sein.
Im zweiten Teil der Veranstaltung wurde den Teilnehmenden das Projektergebnis - ein kostenfreies, leicht implementierbares IT Tool - vorgestellt, das unterschiedliche Prognoseverfahren testet, Absatzanalysen automatisiert und externe Indikatoren einbindet, um deren Einfluss auf den Absatz zu quantifizieren. Dieses Werkzeug lässt sich sicher und lokal im Unternehmen einsetzen, sodass es langfristig das Potenzial bietet, maschinelles Lernen systematisch in die Absatzprognose einzubinden. Für interessierte Unternehmen ist die Nutzung des Tools kostenfrei.
Falls Interesse an der Nutzung des Tools oder Bedarf an weiteren Informationen besteht, nehmen Sie bitte direkt Kontakt mit den Marius Syberg und Lucas Polley auf.