Datenmodell zur zustandsbasierten Absatzprognose

Abstract

Der vorliegende Beitrag behandelt die Konzipierung eines Datenmodells zur KI-gestützten zustandsbasierten Absatzprognose. Die zentrale Herausforderung liegt in der Komplexität und Heterogenität der Daten sowie im Datenvolumen. Ein KI-taugliches Datenschema ermöglicht in diesem Zusammenhang nicht nur eine Reduktion der Bestände durch präzisere Prognosen, sondern verbessert zugleich die Planungsqualität im Produktionsbereich, indem das zukünftige Absatzprogramm belastbarer abgeleitet und damit das Produktionsprogramm genauer parametriert werden kann.