In vielen Unternehmen wird die Absatzplanung nach wie vor überwiegend manuell oder in Excel durchgeführt – teilweise parallel zu Systemen wie SAP. Das führt zu erheblichen Reibungsverlusten und fehlender Transparenz

Die aktuellen Rahmenbedingungen – geprägt von Volatilität, Unsicherheit, Zeit- und Kostendruck sowie geopolitischen Veränderungen – erfordern präzisere und flexiblere Forecasting-Prozesse

Klassische statistische Modelle stoßen zunehmend an Grenzen, da sie stark vergangenheitsorientiert sind und auf nichtlineare Muster nur verzögert reagieren

KI-basierte Verfahren ermöglichen es, eine Vielzahl relevanter Einflussfaktoren – darunter Wochentage, Preisaktionen, Temperatur, Promotions oder Kundenfrequenz – systematisch zu berücksichtigen

Reale Produktbeispiele (u. a. zwei Schokoladenprodukte und Energy Drinks) verdeutlichen, wie stark sich Nachfrageprofile je nach Temperatur, Wochentag, Preis und Aktionsverlauf unterscheiden

Forecasting erzeugt erst dann echten Mehrwert, wenn Daten, Prozesse, Rollen und Ziele klar aufeinander abgestimmt sind und gemeinsam auf ein einheitliches Zielbild einzahlen.