Prognosen verbessern mit Hilfe von KI-Technologie!

Insbesondere für Akteure in der Lebensmittelbranche ist es wichtig, tagesaktuell zu planen und mit hoher Präzision zu kalkulieren. Denn präzisere und verbesserte Absatzprognosen verschaffen Unternehmen einen entscheidenden Vorsprung in einem sehr dynamischen und volatilen Marktumfeld.

Wichtigster Mehrwert und gleichzeitig größte Herausforderung ist es, die Nachfrage so exakt wie möglich zu kennen – und dies im Vorhinein!

Die Absatzplanung ist ein beliebtes Einsatzgebiet für angewandte KI in der Lebensmittelindustrie: Dank der Fähigkeit der KI-Technologien, auch komplexe Zusammenhänge und Auswertungen zu bewerkstelligen, ist eine grundlegend andere, deutlich bessere Planung von Warenbeständen mit präziseren Prognosen möglich.

Dadurch werden Kosten minimiert und der Gewinn erhöht, die Steuerung von Produktion, Bedarf und Kapazitäten ist in optimierter Form möglich. Darüber hinaus löst sich das anwendende Unternehmen von einer personengestützten Planung sowie von Programmen, die als Planungs-Hilfestellungen dienen, wie beispielsweise Excel.

Und: Präzision und Prognosegüte nehmen vehement zu!

Durch den Einsatz von KI-Modellen können genauere Prognosen erstellt werden, indem große Datenmengen analysiert und komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt werden.

Traditionelle Prognosemethoden basieren oft auf historischen Daten und einfachen, statistischen Methoden wie Trendanalysen oder linearen Regressionen. Diese Methoden können jedoch ungenau sein, da sie keine komplexen Zusammenhänge oder Veränderungen in den Daten berücksichtigen.

KI-Modelle hingegen können eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, die sich auf die Prognose auswirken können, einschließlich saisonaler Muster, Wetterbedingungen, Kundenverhalten und anderen externen Einflüssen. Die Modelle können auch in der Lage sein, sich selbst zu aktualisieren und anzupassen, wenn neue Daten verfügbar werden.

Durch die Verwendung von KI können Unternehmen genauere Prognosen erstellen, die sie bei der Planung und Entscheidungsfindung unterstützen können. Zum Beispiel können sie exaktere Verkaufsprognosen erstellen, um ihre Produktions- und Lagerbestände zu optimieren oder die Nachfrage nach bestimmten Produkten zu antizipieren. Durch die Verbesserung der Prognosen können Unternehmen auch ihre betriebliche Effizienz verbessern und Kosten reduzieren.