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Prognosen mit exogenen Einflussfaktoren im industriellen Umfeld

08-Nov-2018
Advanced Analytics & AI Theatre
Advanced Analytics Provider
Präzise Prognosen sind entscheidend für eine solide Planung im Manufacturing- und Supply-Chain-Bereich (Absatzmengen, Materialbedarf, Lagerkapazitäten etc.). Bei der datengetriebenen Erstellung dieser Prognosen besteht der Bedarf, nicht nur die Datenhistorie der vorherzusagenden Größe zu berücksichtigen, sondern auch zusätzliche Einflussfaktoren mit einzubeziehen, deren zeitlicher Verlauf in Zusammenhang zur prognostizierenden Größe steht. Hierdurch sollen genauere Vorhersagen erzielt und durch die Einflussfaktoren induzierte Trendwechsel rechtzeitig erkannt werden. Herausforderungen liegen dabei insbesondere im Indicator Matching, d.h. darin, aus einer Menge von Wirtschaftsindikatoren oder anderen Einflussfaktoren diejenigen zu identifizieren, die prädiktiven Charakter haben. Wir präsentieren Anwendungsmöglichkeiten und zeigen die Grenzen bzw. Unterschiede zu rein auf der eigenen Historie basierenden Vorhersagemethoden auf, die abhängig von Anwendungsfall und Datenlage unerlässlich sind.
Speakers
Kristina Krebs, Co-Founder - prognostica GmbH

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