Bedarfsvorhersage

Bedarfsvorhersage ist der Prozess der Schätzung des zukünftigen Bedarfs an Produkten oder Dienstleistungen, um Planung, Beschaffung, Produktion, Lagerhaltung und Personal optimal auszurichten. Ziel ist es, die Verfügbarkeit sicherzustellen, Kosten zu minimieren und Kundennachfrage zu befriedigen.

Datenquellen umfassen historische Verkaufszahlen, Preis- und Promotionsdaten, saisonale Muster, makroökonomische Indikatoren, Wetterdaten, Produktlebenszyklen und externe Ereignisse. Vorgehensweisen lassen sich in quantitative Verfahren (Zeitreihenanalysen, Regressions- und kausale Modelle, maschinelles Lernen) und qualitative Verfahren (Expertenurteile, Delphi-Methodik) unterteilen; oft werden hybride Ansätze verwendet.

Typischer Prozess: Problemdefinition, Datenbeschaffung und -aufbereitung, Wahl des Vorhersagemodells, Kalibrierung und Schätzung, Validierung mit historischen Daten, Implementierung, laufende Überwachung und Aktualisierung. Je nach Vorhersageziel unterscheiden sich Horizont und Granularität (kurz-, mittel- und langfristig, Produktebene, Filial- oder Gesamtniveau).

Anwendungsfelder sind Beschaffungs- und Produktionsplanung, Bestandsmanagement, Vertriebs- und Betriebsplanung (S&OP) sowie Personal- und Kapazitätsplanung. Typische Leistungskennzahlen sind MAE, RMSE, MAPE, systematische Fehlschätzungen und Kalibrierungsgrad. Validierung erfolgt oft durch Backtesting oder Kreuzvalidierung.

Herausforderungen umfassen Datenqualität, unvollständige oder inkonsistente Daten, saisonale Effekte, Promotions, plötzliche Nachfrageschwankungen, Lieferengpässe und strukturelle Brüche. Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um Änderungen im Markt oder im Produktportfolio Rechnung zu tragen, und Unsicherheiten sollten explizit kommuniziert werden.