💡 Zusammenfassung
Laurenz Wuttke von DataSolute erklärt die Bedeutung und Anwendungsbereiche von Forecasting in Unternehmen, insbesondere wie maschinelles Lernen zur Verbesserung von Prognosen eingesetzt werden kann. Er betont, dass Forecasting in vielen Unternehmensbereichen von der Nachfrageplanung bis zur Ressourcenallokation unerlässlich ist. Laurenz erläutert verschiedene Methoden, darunter einfache statistische Ansätze wie Exponential Smoothing und komplexere Machine-Learning-Modelle wie Deep Learning. Anhand von Praxisbeispielen, darunter ein Callcenter- und ein Logistikprojekt, zeigt er die Vorteile präziser Vorhersagen auf, die zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer effizienteren Ressourcennutzung führen können. Er betont auch die Herausforderungen, insbesondere die Integration in operative Prozesse und die Notwendigkeit, Modelle verständlich und erklärbar zu machen.

⬆️ Highlights
🔍 Bedeutung von Forecasting: Forecasting hilft Unternehmen, zukünftige Entwicklungen präzise vorherzusagen und Ressourcen effizient zu planen.
📊 Methodenvielfalt: Von einfachen statistischen Methoden bis hin zu komplexen Machine-Learning-Ansätzen bietet Forecasting diverse Werkzeuge.
📈 Praxisbeispiele: Erfolgreiche Projekte in Callcentern und Logistik zeigen, wie präzise Prognosen Kosten senken und die Effizienz steigern können.
💡 Herausforderungen: Die Integration von Forecasting in betriebliche Abläufe und die Verständlichkeit der Modelle sind kritische Erfolgsfaktoren.

Kapitelübersicht
00:00:00 – Einführung in Forecasting Laurenz erklärt, was Forecasting ist und warum es für Unternehmen wichtig ist, die Nachfrage, Preise und Ressourcen präzise vorherzusagen.
00:01:29 – Grundlagen des Demand Forecasting Erste Schritte des Forecasting-Prozesses: Nutzung historischer Daten, Training von Modellen und Überprüfung der Prognosegenauigkeit.
00:02:49 – Unterschiedliche Forecasting-Methoden Übersicht über verschiedene Methoden, von einfachen statistischen Ansätzen bis zu komplexen Machine-Learning-Modellen, einschließlich Exponential Smoothing und Deep Learning.
00:06:22 – Best Practice für Forecasting Empfehlung, mit einfachen Modellen zu beginnen und sich schrittweise zu komplexeren Modellen vorzuarbeiten, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern.
00:07:08 – Detaillierte Analyse des Meta-Profit-Modells Vertiefung in das Profit-Modell von Meta, das saisonale und wöchentliche Trends berücksichtigt und für vielfältige Prognoseaufgaben geeignet ist.
00:09:04 – Praxisbeispiel Callcenter Vorstellung eines Projekts in einem Callcenter, bei dem die Prognosegenauigkeit durch Machine Learning um 66 % verbessert wurde.
00:12:07 – Herausforderungen im Callcenter-Projekt Besondere Herausforderungen wie das Handling von Black-Swan-Events und die Akzeptanz des neuen Modells bei den Mitarbeitern.
00:13:46 – Praxisbeispiel Logistik Analyse eines weiteren Projekts in der Logistikbranche, bei dem kurzfristige und saisonale Bedarfe erfolgreich vorhergesagt wurden.
00:15:25 – Herausforderungen und Potenzial von Forecasting Diskussion über die technischen und organisatorischen Herausforderungen beim Einsatz von Forecasting und dessen Potenzial zur Effizienzsteigerung in Unternehmen.