Nachfrage- & Lagerprognosen
Weniger Out-of-Stock, weniger Überbestand.
- SKU/Store Forecasts
- Saisonalität & Events
- Lead-Time & Safety Stock
- Hierarchische Modelle
Zielgruppe: Vorhersage & Machine Learning
Bessere Pläne, weniger Risiko – ML-Vorhersagen für Ihr Geschäft
Wir entwickeln belastbare Prognosen für Nachfrage, Lager, Preise, Ausfälle und Cashflow – mit sauberen Features, Backtesting und MLOps in Produktion.
- Time Series
- Probabilistisch
- MLOps & Monitoring
Warum Prognosen oft danebenliegen
Excel-Trends ignorieren Saisonalität, externe Faktoren und Datenqualität. Wir bauen Modelle, die Unsicherheit quantifizieren und wirklich operativ helfen.
Keine Unsicherheitsbänder
Punkt-Schätzungen blenden Risiko aus. Wir liefern Konfidenzintervalle & P95-Szenarien für bessere Entscheidungen.
Falsche Granularität
Globaler Forecast, lokale Realität: Wir modellieren auf SKU/Store/Region und aggregieren korrekt (hierarchische Forecasts).
Fragile Pipelines
Einmalige Experimente ohne Betrieb. Wir setzen auf wiederholbare Pipelines, CI/CD, Drift-Monitoring und Alerting.
Unsere Forecasting-Leistungen
Preis- & Promotion-Optimierung
Elastizität messen, Marge und Absatz balancieren.
- Preis-Elastizität
- Promo-Lift
- What-if Szenarien
- Dynamische Preisregeln
Predictive Maintenance
Ausfälle vorhersagen, Stillstand reduzieren.
- Sensor-Features
- Remaining Useful Life
- Anomalie-Erkennung
- Einsatzplanung
Finanz- & Cashflow-Forecasts
Liquidität planen, Working Capital optimieren.
- AR/AP-Prognosen
- Szenario-Analysen
- Makro-Exogene
- Risiko-Bänder
Anomalien & Fraud-Detection
Auffälligkeiten früh erkennen und handeln.
- Streaming-Scoring
- Seasonal-Hybrid
- Precision/Recall-Tuning
- Human-in-the-Loop
MLOps & Governance
Modelle zuverlässig betreiben – auditierbar & skalierbar.
- Feature Store
- Backtesting/Walk-forward
- Drift/Latency-Monitoring
- CI/CD & Rollbacks
Von Daten zu belastbaren Vorhersagen
1
Scope & KPIs
Geschäftsfrage, Granularität, Kosten/Nutzen & Zielmetriken definieren.
2
Data & Features
Quellen anbinden, Bereinigung, externe Signale, Feature-Engineering.
3
Model & Validate
Baseline vs. ML (Prophet, XGBoost, DeepTS), Backtests & Stress-Szenarien.
4
Deploy & Improve
API/Batch-Pipelines, Monitoring, Retraining, A/B-Vergleich mit Regelwerk.
Planung mit Vorsprung.
Starten wir mit einem fokussierten Use-Case und liefern Prognosen, die Entscheidungen verbessern – messbar und stabil im Betrieb.