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Was ich in einem Projekt mit KI-Forecasting gelernt habe

Die Ausgangssituation

In einem meiner letzten Projekte stand ich vor einer spannenden Herausforderung. Ein mittelständisches Unternehmen im Einzelhandel kämpfte mit erheblichen Lagerbestandsproblemen. Die Nachfrage nach ihren Produkten schwankte stark, was häufig zu entweder überfüllten Lagern oder verpassten Verkaufschancen führte. Die bisherigen, rein historischen Datenanalysen erwiesen sich als unzureichend, um präzise Prognosen zu erstellen.

Der Lösungsansatz

Unser Ziel war es, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, um die Lagerbestände zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Der Einsatz von KI-gestütztem Forecasting schien die perfekte Lösung zu sein. Die Idee war, maschinelles Lernen zu nutzen, um die verschiedenen Einflussfaktoren wie saisonale Trends, Promotions und externe Marktbedingungen in die Vorhersagen einzubeziehen.

Technische Umsetzung

Der erste Schritt bestand darin, die bestehenden Datenquellen in das SAP Business Warehouse (BW) zu integrieren. Mithilfe von SAP Data Services bereinigten wir die Daten und führten sie zusammen. Anschließend nutzten wir die SAP Analytics Cloud mit der integrierten Smart Predict-Funktion, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren.

Der Prozess sah wie folgt aus:

  • Bereitstellung historischer Verkaufsdaten und externer Faktoren wie Wetterdaten und Feiertage.
  • Nutzung von AutoML-Funktionen in der SAP Analytics Cloud, um die Daten automatisch zu analysieren und passende Modelle zu identifizieren.
  • Training des besten Modells auf Basis von Metriken wie Mean Absolute Error (MAE) und Root Mean Square Error (RMSE).
  • Integration der Vorhersagen in das bestehende SAP ERP-System, um Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen.

import sap.analytics.cloud as sac

# Beispielcode für die Bereitstellung und Analyse von Daten
data = sac.load_data('historical_sales_data.csv')

model = sac.train_model(data, target='sales', features=['weather', 'promotions', 'holidays'])

predictions = model.predict(future_data)

Die Nutzung der Smart Predict-Funktion ermöglichte es uns nicht nur, präzise Vorhersagen zu erstellen, sondern auch die zugrunde liegenden Einflussfaktoren besser zu verstehen. Dies war besonders wertvoll für die strategische Planung und Entscheidungsfindung.

Das Ergebnis

Nachdem das KI-Forecasting eingeführt wurde, konnten wir eine deutliche Verbesserung der Prognosegenauigkeit feststellen. Die Fehlbestände sanken um etwa 30%, während die Lagerüberbestände um 25% reduziert wurden. Dies führte nicht nur zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit, sondern auch zu erheblichen Kosteneinsparungen.

Ein weiterer positiver Nebeneffekt war, dass das Unternehmen nun agiler auf Marktentwicklungen reagieren konnte. Durch die Integration der Vorhersagen in das bestehende System konnten Entscheidungen schneller getroffen und besser auf Veränderungen im Markt reagiert werden.

Die Kombination aus SAP BW, SAP Analytics Cloud und maschinellem Lernen hat sich als äußerst effektiv erwiesen und dem Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.

Haben Sie ähnliche Herausforderungen? Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie KI-Forecasting auch Ihrem Unternehmen helfen kann.

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🤖 Dieser Artikel wurde mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt – gemäß EU AI Act (Art. 50) gekennzeichnet.