Q&A: „Wie können wir die Präzision unserer Vorhersagen verbessern?“

Q&A Forecast

Unsplash/Remy Gieling

In unserer Praxiskategorie „Q&A“ stellen Sie Fragen und wir antworten. Heute geht es um die Frage, wie Unternehmen ihre Forecastings in der Supply Chain verbessern und damit die Beschaffung optimieren können. Geantwortet hat Nurzat Struck, IT Consultant Supply Chain Management bei Hermes International, einem Geschäftsbereich von Hermes Germany.

Nurzat Struck
Nurzat Struck, IT Consultant Supply Chain Management bei Hermes International

Entscheidend für die Validität von Forecastings ist einerseits die zur Verfügung stehende Datenbasis und anderseits die Technologie bzw. das Tool, mit der ebendiese Daten analysiert werden.

Von äußerster Relevanz sind die Verfügbarkeit sowie die Qualität der verfügbaren Daten. Schon heute stehen Unternehmen vor der Herausforderung, dass ihnen zahllose Datensätze zur Verfügung stehen, von denen viele jedoch nicht aktiv genutzt werden – sogenannte Dark Data. Hier gilt es in einem ersten Schritt anzusetzen. Denn: Je detaillierter die Datenbasis, desto präziser die spätere Vorhersage.

Unternehmen sollten daher alle relevanten Daten für ihre Fragestellung identifizieren und in das gewählte Analysetool einpflegen bzw. Schnittstellen schaffen, damit diese Daten automatisch dem System zugeführt werden. Wir von Hermes Germany nutzen beispielsweise eine statistische Software für unsere Analysen. Mit dieser können wir neben Prozessanalysen auch Forecastings realisieren und die Ergebnisse anhand visueller Darstellungen interpretieren. Die Software ist darüber hinaus mit einem Algorithmus ausgestattet, der in der Lage ist, mittels künstlicher Intelligenz (KI) aus Erfahrungen zu lernen. Getätigte Prognosen gewinnen dadurch kontinuierlich an Präzision.

Der Mensch ist bei der Verbesserung von Forecastings jedoch unabdingbar. So können beispielsweise persönliche Erfahrungswerte durch KI nicht errechnet werden. Derartige Faktoren sollten daher initial in das genutzte System eingepriesen werden, um die Genauigkeit der Forecastings positiv zu beeinflussen.

Viele Unternehmen scheuen sich noch, die auf dem Markt verfügbaren Tools zu nutzen. Die Implementierung sowie die Benutzerfreundlichkeit hat in den vergangenen Jahren jedoch deutlich zugenommen, so dass der aktiven Nutzung vorhandener Unternehmensdaten eigentlich nichts im Wege steht.

Sie fragen – wir antworten

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