Während KI-Modelle im Rampenlicht stehen, bleiben traditionelle statistische Modelle äußerst wertvolle Werkzeuge für die Nachfrageprognose
Vor 12 Stunden
Hallo Medium-Leser!
Heute tauchen wir ein Prognosetechniken angewendet auf Bedarfsplanung, Ein Bereich, in den ich aufgrund meines Provide-Chain-Hintergrunds und meiner Leidenschaft für Datenwissenschaft stark investiere. Kürzlich habe ich mich über dieses Thema informiert und mir Bücher und Artikel dazu noch einmal angeschaut Bedarfsprognose um Ihnen neue Erkenntnisse zu liefern.
Lassen Sie mich zum Auftakt ein zum Nachdenken anregendes Zitat eines britischen Statistikers mit Ihnen teilen George EP-Field:
„Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich.“
Wenn Sie über dieses Zitat nachdenken, fragen Sie sich vielleicht: Warum sollte man sich überhaupt die Mühe machen, die Zukunft vorherzusagen, wenn kein Modell jemals ganz genau sein kann? Stellen Sie sich das wie eine Wettervorhersage vor: Sie hilft uns, vorauszuplanen. Soll ich morgen einen Regenschirm mitbringen? Sollte ich Sonnencreme auftragen? Sollte ich vor einem Hurrikan Schutz suchen? Prognosen sind zwar unvollkommen, helfen uns aber dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.
In Bedarfsplanunges ist nicht anders. Bedarfsplaner und andere Stakeholder des Unternehmens nutzen Prognosen, um zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren und anzupassen…