Supply Chain 6 Tipps für Maschinelles Lernen in der Nachfrageplanung

Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie. Falsch angewendet, werden mit ML jedoch nicht nur Zeit und Ressourcen verschwendet, sondern es kommt auch zu Fehlentscheidungen. Für welchen Bereich der Supply Chain ist der Einsatz von ML denn vielversprechend?

Laut einer Gartner-Umfrage eignet sich die Nachfrageplanung einschließlich der Nachfragevorhersage, -erkennung und -gestaltung am besten für den Einsatz von Maschinellem Lernen. Und das aus gutem Grund: Zunehmende Prognosekomplexität und schnell wechselnde Konsumentennachfrage werden oft durch Saisonalität, Neueinführungen, Werbemaßnahmen und unzählige weitere Faktoren (z.B. Wetter, Social Media) verstärkt, sodass herkömmliche Vorhersagemodelle und -methoden allein hier oft zu kurz greifen. ML hingegen ist ideal, um diese Komplexität zu bewältigen.

Damit sich der Einsatz von ML in der Nachfrageplanung auch langfristig lohnt, sollten Unternehmen von Anfang an einen durchdachten Ansatz verfolgen. Die folgenden sechs Tipps zeigen, wie sich dieser in die Praxis umsetzen lässt.