Nachfrageprognose und Bestandsplanung
Kurze Antwort
SwankyForge baut Nachfrageprognosen, die den Absatz pro Produkt, Filiale oder Lager vorhersagen und die Prognose in Bestell- und Bestandsempfehlungen umsetzen. Die Prognosen summieren sich konsistent vom Produkt über die Kategorie bis zur Unternehmenssumme und fügen sich in den Planungsprozess ein, den Ihr Team bereits nutzt. Ein typisches Projekt dauert 1–3 monate und kostet 10k €–28k €.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- Bestseller sind ausverkauft, während Langsamdreher das Lager füllen.
- Die Planung läuft mit einer einzigen Wachstumsrate in einer Tabelle.
- Aktionen und Saisons werden von Hand angepasst.
- Kapital ist im falschen Bestand gebunden.
- Niemand kann sagen, was ein Fehlbestand tatsächlich kostet.
Was wir bauen
Prognosen pro Produkt und Standort
Wöchentlich oder täglich, mit einer Spanne statt einer einzelnen Zahl.
Aktionen und Saisons
Effekte von Preis, Kampagnen und Feiertagen, gelernt aus Ihrer Historie.
Bestellempfehlungen
Mengen aus Prognose, Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und Ihrem Servicegrad.
Was-wäre-wenn-Szenarien
Planer testen eine Aktion oder eine Lieferverzögerung, bevor sie sich festlegen.
Genauigkeitsverfolgung
Der Prognosefehler wird jede Woche gegen den tatsächlichen Absatz gemessen.
Ausnahmelisten
Die wenigen Produkte, die eine Entscheidung brauchen, statt einer kompletten Tabelle.
Wie ein Projekt abläuft
- 1
Heutigen Fehler messen
Wir bewerten die aktuelle Planungsmethode auf vergangenen Daten, damit jede Verbesserung eine Baseline hat.
- 2
Historie bereinigen
Fehlbestände, Aktionen und Einmalereignisse werden markiert, damit das Modell die Nachfrage lernt und nicht das, was zufällig im Regal lag.
- 3
Prognostizieren und abstimmen
Produktprognosen werden mit Kategorie- und Unternehmensplänen konsistent gemacht.
- 4
Von der Prognose zur Bestellung
Prognosen werden mithilfe von Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und dem gewählten Servicegrad zu Bestellmengen.
- 5
Planer prüfen Ausnahmen
Das System markiert Produkte, bei denen es unsicher ist oder sich die Nachfrage verschoben hat, und die Planer entscheiden.
Was Sie bekommen
- Prognosen und Bestellempfehlungen in Ihrem Planungstool oder ERP
- Backtest-Bericht im Vergleich zu Ihrer aktuellen Methode
- Wöchentliches Genauigkeits-Dashboard
- Retraining-Pipeline und Runbook
- Code und Modelle in Ihrem Repository
Typischer Preis
10k €–28k €
Typische Dauer
1–3 Monate
Aus der veröffentlichten Preisliste. Der endgültige Preis wird festgelegt, sobald der Umfang vereinbart ist.
Projekt schätzenFragen
Wie viel Verkaufshistorie braucht eine Nachfrageprognose?
Idealerweise zwei Jahre, damit sich jede Saison mindestens einmal wiederholt. Mit weniger stützt sich das Modell auf ähnliche Produkte und Kategorien.
Ersetzt es unsere Planer?
Nein. Es nimmt die Tabellenarbeit ab und überlässt den Planern die Entscheidungen, die ein Modell nicht treffen kann, etwa ein Lieferantenproblem oder ein neues Sortiment.
Funktioniert es mit unserem ERP?
Ja. Es liest Absatz und Bestand aus Ihren bestehenden Systemen und schreibt Empfehlungen dorthin zurück, wo die Planer bereits arbeiten.
Woher wissen wir, dass die Prognose besser ist?
Sie wird vor dem Go-live auf denselben vergangenen Zeiträumen mit Ihrer aktuellen Methode verglichen, und die Genauigkeit wird danach jede Woche verfolgt.
Brauchen wir dafür überhaupt Machine Learning?
Nicht immer. Für ein kleines, stabiles Sortiment kann eine gut gebaute statistische Baseline ausreichen. Das prüfen wir zuerst.
Erzählen Sie uns von der Aufgabe.
Das erste Gespräch ist kostenlos. Wenn dieses System für Ihre Zahlen nicht die richtige Antwort ist, sagen wir das.