Fortschrittliche Nachfrageprognose mit hierarchischen Zeitreihenmodellen

Unternehmen müssen oft die zukünftige Nachfrage nach Produkten prognostizieren. Das gilt besonders für grosse Firmen, die viele Produkte in verschiedenen Regionen oder Kategorien verkaufen. Eine genaue Nachfrageprognose hilft Unternehmen, ihre Ressourcen besser zu verwalten, die Produktion zu planen und die Kunden zufriedenzustellen. In diesem Artikel reden wir über eine Methode namens Hierarchische Zeitreihenprognose, die nützlich ist, um die Nachfrage auf verschiedenen Ebenen von Produkten und Märkten vorherzusagen.

#Was ist hierarchische Zeitreihenprognose?

Hierarchische Zeitreihenprognose ist eine Methode, um Vorhersagen über mehrere verwandte Zeitreihen gleichzeitig zu treffen. Eine Zeitreihe ist einfach eine Reihe von Datenpunkten, die über die Zeit gesammelt werden, wie zum Beispiel Verkaufszahlen für ein bestimmtes Produkt. In einer hierarchischen Struktur können diese Zeitreihen in einer baumartigen Struktur angeordnet werden, bei der höhere Ebenen breitere Kategorien darstellen, während niedrigere Ebenen spezifischere Artikel repräsentieren.

Zum Beispiel könnte an der Spitze der Hierarchie der Gesamtverkauf für ein ganzes Unternehmen stehen. Die nächsten Ebenen könnten das nach Regionen aufschlüsseln und dann weiter nach Produktkategorien und einzelnen Produkten. Diese Struktur ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse sowohl aus allgemeinen Trends als auch aus der spezifischen Produktleistung zu gewinnen.

#Die Bedeutung der Herausforderungen

Obwohl Prognosen wichtig sind, gibt es Herausforderungen. Ein grosses Problem ist die Anwesenheit von spärlichen Daten - viele Produkte verkaufen sich nicht regelmässig, was zu vielen Nullen in den Daten führt. Ausserdem funktionieren traditionelle Prognosemethoden oft nicht gut in grossen hierarchischen Strukturen, die echte Unternehmen nutzen.

Viele Prognosemodelle konzentrieren sich auf Einzelpunktprognosen, die möglicherweise nicht genügend Informationen über die Unsicherheit in den Vorhersagen bieten. Unternehmen müssen nicht nur wissen, was die beste Schätzung der Nachfrage ist, sondern auch, wie sehr sie dieser Schätzung vertrauen können.

#Ein neuer Ansatz zur Prognose

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde ein neuer Ansatz vorgeschlagen. Diese Methode zielt darauf ab, genaue Prognosen zu erstellen und gleichzeitig die spezifischen Merkmale der Daten in hierarchischen Strukturen effektiv zu berücksichtigen.

#Zwei wichtige Innovationen

1. Modellierung verschiedener Datentypen: Der neue Ansatz erkennt an, dass Zeitreihen auf verschiedenen Ebenen der Hierarchie unterschiedlich funktionieren können. Zum Beispiel könnten Zeitreihen auf niedrigerer Ebene, die spezifische Produkte darstellen, spärlich sein und oft viele Nullen aufweisen. Im Gegensatz dazu können Zeitreihen auf höherer Ebene stabiler sein und weniger Nullen haben, weil sie Daten von mehreren Produkten aggregieren. Die neue Methode verwendet verschiedene statistische Modelle für diese unterschiedlichen Datentypen, was zu besseren Prognosen führt.

2. Konsistente probabilistische Prognosen: Anstatt nur Punktwerte zu liefern, zielt die Methode darauf ab, Wahrscheinlichkeitsverteilungen um diese Schätzungen bereitzustellen. Das bedeutet, eine Bandbreite wahrscheinlicher Ergebnisse zusammen mit ihren Wahrscheinlichkeiten anzugeben. Wenn die prognostizierte Nachfrage für ein Produkt zum Beispiel 100 Einheiten beträgt, könnte das Modell auch anzeigen, dass eine 70%ige Wahrscheinlichkeit besteht, dass die tatsächliche Nachfrage zwischen 80 und 120 Einheiten liegt.

#Fallstudie: Grosses Chemieunternehmen

Um die Wirksamkeit dieses neuen Prognoseansatzes zu demonstrieren, wurde eine praktische Umsetzung in einem grossen Chemieherstellungsunternehmen durchgeführt. Das Unternehmen musste die Nachfrage für mehr als 10.000 Produkte prognostizieren. Das innovative Modell zeigte signifikante Verbesserungen in der Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Methoden.

Die neuen Prognosen erzielten insgesamt eine Verbesserung der Genauigkeit um 8,5 % und eine beeindruckende 23 % bessere Genauigkeit speziell für Produkte mit spärlichen Daten. Diese Verbesserung stellt sicher, dass das Unternehmen bessere Pläne für Produktion und Inventar machen kann, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter Kundenzufriedenheit führt.

#Warum das wichtig ist

Die Ergebnisse des Chemieunternehmens unterstreichen den Wert der Verwendung fortschrittlicher Prognosemethoden in Unternehmen. Genaue Nachfrageprognosen ermöglichen es Firmen, ihre Produktionsprozesse zu optimieren, das Inventar effektiver zu verwalten und das Kundenerlebnis zu verbessern. Indem Unsicherheiten minimiert und die Prognosegenauigkeit verbessert wird, können Unternehmen bessere Entscheidungen basierend auf datengestützten Erkenntnissen treffen.

#Wie das Modell funktioniert

Schauen wir uns an, wie das neue Prognosemodell funktioniert:

1. Datensammlung und -vorbereitung: Zuerst werden historische Verkaufsdaten gesammelt. Diese Daten beinhalten Verkaufszahlen über die Zeit für jedes Produkt sowie äussere Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen könnten, wie wirtschaftliche Indikatoren.

2. Identifizierung von spärlichen und dichten Zeitreihen: Das Modell unterscheidet zwischen spärlichen und dichten Zeitreihen. Spärliche Serien haben viele Nullen aufgrund seltener Verkäufe, während dichte Serien konstantere Verkäufe haben. Diese Klassifikation bestimmt, wie jede Serie modelliert wird.

3. Erstellung von Prognosen: Das Modell generiert Prognosen basierend auf historischen Daten. Für dichte Serien könnte es eine Normalverteilung für Vorhersagen verwenden, während es für spärliche Serien eine Poissonverteilung nutzen könnte. Diese Wahl spiegelt das unterschiedliche Verhalten der Daten auf verschiedenen Ebenen der Hierarchie wider.

4. Sicherstellung der Konsistenz in der Hierarchie: Eines der Hauptmerkmale des Modells ist seine Fähigkeit, die Konsistenz in der hierarchischen Struktur aufrechtzuerhalten. Das bedeutet, dass Prognosen auf niedrigeren Ebenen (spezifische Produkte) mit Prognosen auf höheren Ebenen (Kategorien, Regionen usw.) übereinstimmen. Dies wird durch spezialisierte Verlustfunktionen erreicht, die sicherstellen, dass die Prognosen miteinander übereinstimmen.

5. Endgültige Vorhersagen: Sobald alle Prognosen erstellt und abgeglichen sind, produziert das Modell endgültige Vorhersagen, die sowohl Punktwerte als auch Vertrauensintervalle umfassen.

#Leistungsevaluation

Die Leistung des Modells wird mit verschiedenen Metriken bewertet, um sicherzustellen, dass es den Geschäftsanforderungen entspricht. Dazu gehören Messgrössen der Genauigkeit für Punktprognosen und die Qualität der probabilistischen Verteilungen. Zum Beispiel helfen Metriken wie die Root Mean Squared Error (RMSE) und Cumulative Ranked Probability Score (CRPS) dabei, zu quantifizieren, wie gut die Prognosen des Modells mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmen.

In Tests übertraf das neue Modell die traditionellen Methoden erheblich in der gesamten Hierarchie und zeigte seine Stärke sowohl in Punktprognosen als auch in probabilistischen Vorhersagen.

#Fazit

Zusammenfassend ist die hierarchische Zeitreihenprognose eine wichtige Technik für Unternehmen, die ihre Nachfrageprognosen verbessern wollen. Der hier besprochene neue Ansatz geht effektiv mit den Herausforderungen von spärlichen Daten und grossen hierarchischen Strukturen um. Wie in der Fallstudie gezeigt, kann diese Methode zu erheblichen Verbesserungen der Prognosegenauigkeit führen, was letztendlich sowohl dem Unternehmen als auch seinen Kunden zugutekommt.

Da Unternehmen weiterhin auf sich verändernde Märkte und Kundenbedürfnisse reagieren, wird es entscheidend sein, fortschrittliche Prognosemethoden zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und informierte Entscheidungen zu treffen.