Machine Learning in der Absatzplanung

Wie lässt sich Machine Learning in der Absatzplanung erfolgreich einsetzen und skalieren?

Es ist nicht mehr möglich, die Zukunft allein auf Basis der Vergangenheit vorherzusagen. Die schnelle Veränderung von Nachfragemustern und der Einfluss von Supply Chain-Disruptionen haben die Genauigkeit von traditionellen Forecasting-Methoden stark auf die Probe gestellt.

Gleichzeitig haben Firmen damit begonnen, vorausschauende Absatzsignale in ihre Planung zu integrieren, um Trends und Veränderungen früher zu erkennen. Allerdings haben auch viele Pilotprojekte zum auf Machine Learning basierenden Forecasting nicht die erwarteten Verbesserungen erzielt. Wie man den richtigen Nährboden schafft, um diese neuen Möglichkeiten gewinnbringend einzusetzen, ist eine der brennendsten Fragen von Supply Chain-Planern.

Angestrebte Lernziele

Dieses kurze Webinar gibt dir:

• Ein klareres Verständnis, wie Machine Learning in der Absatzplanung genutzt werden kann
• Einen Leitfaden, wann Machine Learning sinnvoll anwendbar ist und wann andere Ansätze erfolgsversprechender sind

Durch Anwenden des Gelernten wirst du

• erkennen, wann Machine Learning Forecasting die Prognosegenauigkeit erhöhen kann
• kleine Pilotprojekte konzipieren, die nach erfolgreicher Erprobung in der gesamten Organisation ausgerollt werden können