ABSATZPROGNOSE UND BEDARFSPLANUNG
Das Netstock KI-Pack im Überblick
Die KI-Tools von Netstock unterstützen Sie gezielt bei typischen Herausforderungen und liefern bessere Ergebnisse – so wird Ihr Bestandsmanagement schneller und einfacher. Mit nur einem Klick erhalten Sie eine KI-gestützte Expertise, die täglich mitarbeitet, Risiken erkennt und klare, umsetzbare Empfehlungen liefert. So gewinnen Sie Zeit für die Aufgaben, die wirklich zählen.
Mehr über Netstock KI erfahren
Absatzprognose und Bedarfsplanung mit Netstock
Vorhersagbarkeit
Treffen Sie fundierte Entscheidungen mit präzisen Bedarfsprognosen, die Marktdynamiken und Risiken in der Lieferkette zuverlässig abbilden.
Einfachheit
Führen Sie Best- und Worst-Case-Prognosen mühelos durch, mit Werkzeugen, die Bestandsprognosen klar, übersichtlich und leicht steuerbar machen.
Geschwindigkeit
Verbinden Sie Ihre Bestelldaten direkt mit dem ERP-System und erhalten Sie in Echtzeit einen klaren Überblick über Nachfrage, Bestände und Produktion.
Schneller zu besseren Prognosen.
Netstock wählt für jedes Dispositionselement automatisch das passende Prognosemodell aus, ob nach Artikel, Kunde, Region, Menge, Preis, Kosten oder Marge. Die Analysefunktionen verbessern sich kontinuierlich und erhöhen so die Genauigkeit Ihrer Bestandsprognosen. Überprüfen oder justieren Sie Prognosen gezielt, sei es für einzelne Dispositionselemente, Produktgruppen oder Absatzkanäle. Berücksichtigen Sie entgangene Verkäufe, Aktionen und andere einmalige Ereignisse, um verlässlichere Verkaufs-, Bestands-, Beschaffungs- und Produktionspläne zu erstellen.
Zukünftige Bestände verlässlich prognostizieren
Verbessern Sie Ihre Bestandsplanung und bewerten Sie frühzeitig, wie sich künftige Bestandsentwicklungen auswirken. Die Prognosen basieren auf Ihren Bestandsdaten, den Artikelprognosen und den geltenden Bestandsrichtlinien. Ausgehend von Ihrem aktuellen Bestand können Sie empfohlene Bestellungen bei Lieferanten für bis zu ein Jahr im Voraus planen.
Mehr zu Netstock Pivot Forecasting®
Im gesamten Unternehmen fundierter entscheiden
Netstock erstellt automatisch Bestandspläne und passende Bestellvorschläge und übergibt die relevanten Bestelldaten direkt an Ihr ERP-System. Nehmen Sie Prognosen und die dazugehörigen Planungen für mehrere Dispositionselemente gleichzeitig vor und halten Sie Verkaufsprognosen mit Bestandsmanagement, Beschaffung, Operations und Finanzen abgestimmt.
Prognosegenauigkeit schnell bewerten
Die Prognosefunktionen von Netstock geben Ihnen die Möglichkeit, die Qualität Ihrer Bedarfsprognosen laufend zu messen und gezielt zu verbessern – als fester Bestandteil einer wirksamen Bestandsoptimierung. Monatliche Auswertungen zeigen Ihre Fortschritte, der Sicherheitsbestand passt sich dem jeweiligen Prognoserisiko an und das Bestandsniveau reagiert standort- und produktbezogen auf Ihre tatsächliche Prognosegenauigkeit. So stellt Ihr Bestandsmanagement sicher, dass Ihre Bestände sowohl zur Kundennachfrage als auch zu Ihren Unternehmenszielen passen.
Unsere Lösungen
Netstock bietet die Lösungen, die Sie benötigen, um Nachfrage und Warenverfügbarkeit im idealen Gleichgewicht zu halten und Ihre Supply Chain zu optimieren.
Bestandsoptimierung
Bestandsprognosen
Lieferanten-Performance
Bedarfs- und Absatzplanung
Nachschub- und Distributionsplanung
Produktions- und Kapazitätsplanung
Sales & Operations PlanningFAQ zu Absatzprognose und Bedarfsplanung
Eine Bestandsprognose entsteht durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, aktueller Marktentwicklungen und saisonaler Nachfragemuster. Ziel ist es, den zukünftigen Bestandsbedarf möglichst zuverlässig abzuleiten. Unternehmen nutzen dafür häufig eine Kombination aus Absatzhistorie, geeigneten Prognosemodellen und aktuellen Daten, um Entscheidungen fundiert treffen zu können. Moderne Lösungen für Bestandsprognosen automatisieren große Teile dieses Prozesses und erhöhen die Genauigkeit deutlich.
Wesentliche Schritte einer Bestandsprognose:
- Historische Verkaufsdaten erfassen
- Nachfragemuster erkennen (Saisonalität, Trends, Schwankungen)
- Ein passendes Prognosemodell auswählen (z. B. Zeitreihenmethoden oder KI-basierte Verfahren)
- Echtzeitdaten einbeziehen, um Prognosen laufend zu aktualisieren
- Prognosen regelmäßig prüfen und an Marktänderungen anpassen
Mit einer KI-unterstützten Bestandsprognose verbessern Unternehmen die Vorhersagequalität, vermeiden Lieferengpässe und reduzieren Überbestände. Das Ergebnis ist ein Bestandsmanagement, das Nachfrage, Kosten und Verfügbarkeit besser in Einklang bringt.
Die Prognosegenauigkeit lässt sich steigern, wenn datenbasierte Methoden, moderne Technologie und ein fortlaufender Verbesserungsprozess zusammenspielen. Durch regelmäßige Überprüfung und Anpassung Ihrer Prognosen reduzieren Sie Fehler, vermeiden unausgeglichene Bestände und erhöhen die Stabilität Ihrer Lieferkette.
Erfolgsfaktoren für präzisere Prognosen:
- Anspruchsvollere Prognosemodelle nutzen: KI-gestützte Verfahren, Machine Learning oder statistische Modelle wie ARIMA liefern häufig genauere Ergebnisse.
- Echtzeitdaten einbeziehen: Entwicklungen im Absatz, veränderte Lieferzeiten von Lieferanten und Marktbewegungen sorgen dafür, dass Prognosen zeitnah angepasst werden können.
- Historische Daten richtig auswerten: Wiederkehrende Muster erkennen und dabei Saisonalität, Aktionen und marktbedingte Schwankungen berücksichtigen.
- Abstimmung im Unternehmen verbessern: Vertrieb, Marketing und die Teams in der Lieferkette sollten eng mit der Bedarfsplanung zusammenarbeiten.
- Mit geeigneter Software arbeiten: Moderne Lösungen für Bestandsprognosen automatisieren Analysen und liefern klare Hinweise für bessere Bestandsentscheidungen.
LSTM (Long Short-Term Memory) und ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sind zwei unterschiedliche Ansätze für Prognosen und bringen jeweils eigene Vorteile mit:
- ARIMA: Ein statistisches Modell, das besonders dann gute Ergebnisse liefert, wenn historische Daten klare, lineare Muster zeigen. Es eignet sich vor allem für kurzfristige Prognosen und benötigt stationäre Daten sowie eine manuelle Abstimmung der Modellparameter.
- LSTM: Ein Deep-Learning-Modell, das komplexe und nichtlineare Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen erkennen kann. Es ist besonders sinnvoll, wenn Trends unregelmäßig verlaufen oder ein längerer Prognosehorizont erforderlich ist.
Wenn die Nachfrage relativ stabil ist und lineare Muster aufweist, kann ARIMA schnelle und verlässliche Prognosen liefern. Bei stark schwankender Nachfrage oder mehreren Einflussfaktoren erzielt LSTM häufig präzisere Ergebnisse, weil das Modell komplexe Muster selbstständig lernt.
Moderne Lösungen für Bestandsprognosen kombinieren daher oft KI-basierte Modelle wie LSTM mit statistischen Verfahren wie ARIMA. Welches Modell im Einzelfall besser passt, hängt von der Datenlage, dem gewünschten Prognosezeitraum und den geschäftlichen Anforderungen ab.
Bereit loszulegen?
Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse für die Bestandsoptimierung, um Ihre Rentabilität zu steigern und Ihr Wachstumspotenzial freizusetzen.
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