Prognosewerkzeuge

Prognosewerkzeuge sind computergestützte Systeme, Modelle und Methodiken zur Vorhersage zukünftiger Größen basierend auf historischen Daten, Annahmen und externen Einflussfaktoren. Sie dienen der Planung, Entscheidungsunterstützung und Risikoabwehr in Wirtschaft, Energie, Gesundheitswesen und öffentlicher Verwaltung.

Typen umfassen zeitreihengestützte Modelle (gleitende Durchschnitte, ARIMA, exponentielle Glättung), Regressions- und Ensemble-Methoden, maschinelles Lernen (Random Forest, Gradient Boosting), sowie simulationsbasierte Ansätze wie Monte-Carlo-Verfahren und Szenario-Analysen. Moderne Prognosewerkzeuge integrieren Datenquellen wie Verkaufsdaten, Markttrends, saisonale Muster, makroökonomische Indikatoren und externe Ereignisse.

Anwendungsfelder: Vertriebs- und Bestandsplanung, Kapazitätsplanung, Budgetierung, Energie- und Nachfrageprognosen. Datenqualität, Datenaufbereitung, Merkmalsextraktion und die Auswahl geeigneter Modelle sind zentrale Voraussetzungen. Validierung erfolgt durch Backtesting, Kreuzvalidierung und Kennzahlen wie MAPE, RMSE oder Mean Absolute Percentage Error.

Grenzen: Prognosen beruhen auf Annahmen, können durch plötzliche Schocks oder strukturelle Brüche beeinträchtigt werden; Modelle können Überanpassung zeigen oder schwer interpretierbar sein. Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Auditierbarkeit und Datenschutz sind wichtige Governance-Aspekte.

Zukunftstrends: Integration mit ERP-Systemen, Echtzeitdaten, automatisiertes Modellranking, Hybridansätze aus statistischen Methoden und KI, sowie Monitoring und regelmäßige Aktualisierung der Modelle.