Das ist lediglich Ihre Meinung

Die Nachfrage- und Angebotsplanung war über viele Jahrzehnte hinweg ebenso sehr eine Kunstform wie eine Wissenschaft. Der Prozess wurde von menschlicher Intuition, Bauchgefühl und Erfahrung geleitet und durch Werkzeuge wie Taschenrechner und Tabellenkalkulationen unterstützt. All dies wurde kombiniert, um Prognosen zu erstellen, die bestenfalls Annahmen und schlimmstenfalls hochgradig variabel waren. Software erhöhte die Genauigkeit der Prognosen, indem sie die Höhe der Spitzen und die Tiefe der Täler in Bezug auf die Varianz verringerte. Doch trotz dieser Verbesserung und abgesehen von häufigen Problemen wie menschlichen Fehlern und fehlenden Daten waren Nachfrage- und Angebotsprognosen weiterhin stark verzerrt, da sie auf der menschlichen Analyse der gewonnenen Erkenntnisse und der manuellen Dateneingabe beruhten. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher Software wurden Werkzeuge eingeführt, die dazu beitrugen, die verbleibenden menschlichen Eingaben zu eliminieren. Automatisierte Daten sowie Systeme, die offener für die Integration mit anderen Plattformen sind, beseitigten Datensilos. Und jetzt gehen Plattformen mit fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen (ML) die Prognoseverzerrung an.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen nutzt Trends und interpretiert eingehende Daten, um Computerprognosen zu verfeinern und zu verbessern. Mithilfe komplexer Algorithmen werden Computer „trainiert“, den Wert eingehender Dateneingaben zu erlernen und diese dem Benutzer auf relevante Weise bereitzustellen. Je größer der Volumenstrom an kritischen Datenpunkten, desto höher ist die Genauigkeit der Maschine.

Verbindung von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz

Maschinelles Lernen wird häufig als Teilmenge der Künstlichen Intelligenz betrachtet, kann aber auch in fortschrittlichen Softwareplattformen ohne KI einen hohen Mehrwert bieten. Die häufigste Verbindung zwischen ML und KI ist die Nutzung von Echtzeitdaten oder nahezu Echtzeitdaten, um sofort umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. ML gilt immer als eine Form der Künstlichen Intelligenz, aber nicht alle KI-Anwendungen basieren auf maschinellem Lernen, und ML-Systeme leisten als eigenständige Funktion der Software einen hohen Mehrwert.

Arten von Prognoseverzerrungen

Die Berechnung des Prognose-Bias kann aufzeigen, wie hoch die Genauigkeit der Prognose im Vergleich zur tatsächlichen Nachfrage ist. Der Bias kann positiv sein und zu einer Überschätzung der Nachfrage führen oder negativ sein und zu einer Unterschätzung führen. Letztlich beeinflusst der Bias immer die Analyse der betrachteten Daten. Es gibt viele Arten von Prognoseverzerrungen, darunter:

1. Modellierungs-Bias –Modellierungs-Bias tritt auf, wenn ein voreingenommenes Set von Annahmen zum Aufbau eines Modells verwendet wird. Ein Beispiel wäre ein Modell, das den aktuellen Zustand nachbildet. Da der aktuelle Zustand der Nachfrage konstant oder vorhersehbar war, hat das Modell möglicherweise wenig Spielraum, um die Auswirkungen einer Unterbrechung zu berücksichtigen. Maschinelles Lernen kann Trends erkennen und daraus lernen, um das Modell anzupassen.
2. Komplexitäts-Bias –Dieser Bias geht davon aus, dass, wenn einige Eingaben gut sind, mehr und komplexere Eingaben besser sind. Doch nicht alle eingehenden Daten sind für die Erstellung einer genauen Prognose relevant. Maschinelles Lernen kann die wichtigsten Daten identifizieren und alles Irrelevante herausfiltern.
3. Bestätigungs-Bias –Wenn Menschen komplexe Datensätze analysieren, konzentrieren sie sich oft auf die Indikatoren, die sie bevorzugen. Wenn Menschen daran gewöhnt sind, nach bestimmten Variablen zu suchen, können sie andere Signale zugunsten ihrer „Favoriten“ übersehen. Maschinelles Lernen beseitigt diese Vorurteile.
4. Innovations-Bias – Unternehmen entwickeln ständig neue Produkte, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und jedes dieser Produkte hat eine einzigartige Nachfragekurve. Bei der menschlichen Analyse besteht das Risiko, dass der Beobachter Annahmen verwendet, die zu verzerrten Nachfrage-Variablen führen. Maschinelles Lernen berücksichtigt die Variablen jedes Produkts und verwaltet komplexe Kombinationen und Überschneidungen für den Materialbedarf.
5. Anker-Bias – Jeder hat schon an Meetings teilgenommen, in denen Manager einen bestimmten Wachstumsfaktor festlegen. Das Problem ist, dass menschliche Planer möglicherweise voreingenommen sind und die Eingaben so steuern, dass sie sich um diese Zahl gruppieren. Die Prognose mit maschinellem Lernen verwaltet diese Eingaben hinsichtlich ihrer Relevanz und zeigt das tatsächliche Wachstum oder die tatsächliche Reduzierung an.

Einsatz von maschinellem Lernen für präzise Prognosen

Plex Supply Chain Planninghat eine neue maschinelles Lernen-Verbesserung veröffentlicht, um die Genauigkeit der Bedarfsprognose zu steigern und Planern zu helfen, Daten effizienter zu interpretieren. Die maschinelles Lernen-Funktionen von Plex Supply Chain Planning verschaffen Ihnen genauere, datengestützte Prognoseerkenntnisse, ermöglichen die Adressierung von Unterbrechungen und automatisieren Ihre Nachfrage- und Angebotsplanung.Kontaktieren Sie uns, um mehr über unsere maschinelles Lernen-Funktionen zu erfahren und wie sie Ihnen helfen können.