KI-Bedarfsplanung skalieren

DemandSense AI

Tabellenkalkulationen und klassische Prognosemethoden halten mit volatilen Märkten nicht mehr Schritt. valantics DemandSense AI verbindet Machine Learning, multimodale Produktdaten und stockout-fähige Modellierung und macht Bedarfsplanung zum Wettbewerbsvorteil.

Bereit, Forecasting zum Vorteil zu machen?
Woman interacting with a futuristic holographic touch display at night

Äußerst genaue Prognosen für Lagerbestände und Umsatz.

Modernes Bedarfsmanagement kann sich nicht auf Tabellen, Bauchgefühl und entkoppelte Planungstools verlassen. Volatile Märkte, fragile Lieferketten und rasch wechselndes Konsumverhalten erfordern Prognosen, die schneller, granularer und genauer sind, als klassische Ansätze liefern können.

Den meisten Unternehmen ist das bewusst. Das Problem ist nicht das Bewusstsein, sondern die Architektur. Die Bedarfsprognose verteilt sich über Altsysteme und isolierte Teams, externe Signale bleiben unberücksichtigt, und Stockouts werden unterschätzt, weil die Daten nur erfassen, was verkauft wurde – nicht, was Kundinnen und Kunden tatsächlich wollten.

DemandSense AI ist valantics Angebot für Bedarfsprognose und -planung für CxOs und Supply-Chain-Verantwortliche. Wir entwickeln und implementieren KI-basierte Prognosemodelle, die historische und kontextbezogene Daten in einer einzigen Forecasting-Engine zusammenführen, und setzen sie in einer integrierten Planungsplattform ein, die das Flickwerk aus Tabellen durch eine konsistente Single Source of Truth ersetzt.

Wo Bedarfsplanung meist scheitert

Dieselben vier Muster zeigen sich in nahezu jedem Unternehmen, das seine Bedarfsplanung verbessern wollte:

Manuelle und fragmentierte Planungsprozesse

Über Tabellen, Altsysteme und isolierte Teams verteilte Planung führt zu widersprüchlichen Zahlen, langsamen Entscheidungszyklen und wenig Transparenz für das Management.

Ungenaue oder fehlende Bedarfsprognosen

Klassische Methoden kommen mit Volatilität und Komplexität nicht zurecht. Das Ergebnis: Überbestände, die Margen aufzehren, und Stockouts, die Umsatz und Kundenerlebnis gleichzeitig schädigen.

Hohe Bestandskosten und gebundenes Kapital

Unzureichende Prognosen führen zu Überbestellungen, aufgeblähten Sicherheitsbeständen, höherem Working-Capital-Bedarf sowie steigenden Lager-, Handling- und Abschreibungskosten.

Externe Einflussfaktoren bleiben unberücksichtigt

Klassische Modelle beziehen Wetter, Saisonalität, Promotions, Preisänderungen oder Wettbewerbsdynamik selten ein. Erhebliches Prognosepotenzial bleibt ungenutzt.

Wie wir helfen: drei Schritte, eine Prognosefähigkeit

Wir denken Bedarfsplanung von den Daten bis zum Betrieb. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und schafft eine Prognosefähigkeit, die mit Ihrem Geschäft lernt und sich anpasst.

01 · KI-basierte Prognosemodelle

Machine-Learning-Methoden verbinden transaktionale Verkaufs- und Bestandsdaten mit externen Signalen und erzeugen Bedarfsprognosen, die klassische Methoden nicht erreichen.

02 · Feature Engineering und Modelloptimierung

Prognose-Features werden entwickelt, Modellansätze verglichen und die Performance vor dem Einsatz durch rigoroses Backtesting validiert.

03 · Deployment und Forecast-Monitoring

Prognosemodelle werden in einer integrierten Planungsplattform betrieben, die Bedarfssignale direkt mit Bestands-, Nachschub- und Einkaufsentscheidungen verknüpft.

KI-basierte Prognosemodelle

Machine Learning-Methoden verbinden transaktionale Verkaufs- und Bestandsdaten mit externen Signalen und erzeugen Bedarfsprognosen, die klassische Methoden nicht erreichen.

  • Multimodales Produktverständnis: Wir erstellen Produkt-Embeddings aus Stammdaten, Preis- und Rabattstrukturen, Beständen, Nachschubzyklen und Lebenszyklus-Informationen. So lernen Modelle ähnliche Verhaltensmuster über Produkte hinweg und verbessern die Genauigkeit für neue und Long-Tail-Artikel.
  • Stockout-fähige Bedarfsschätzung: Statistische Verfahren rekonstruieren den echten Bedarf während Stockout-Phasen. Die Planung basiert damit auf dem, was Kundinnen und Kunden tatsächlich wollten – nicht nur auf dem, was verfügbar war.
  • Granulare, datengetriebene Prognosen: Modelle arbeiten auf Einzel-SKU- sowie Standort- oder Regionsebene und erfassen lokale Dynamiken, die aggregierte Prognosen systematisch übersehen.
Business team discussing performance metrics around a meeting table

Feature Engineering und Modelloptimierung

Wir entwickeln Prognose-Features, vergleichen Modellansätze und validieren die Performance vor dem Einsatz durch rigoroses Backtesting.

  • Feature-Entwicklung: verborgene Trends in historischen Verkäufen identifizieren, Wechselwirkungen zwischen Produkten, Standorten und Kanälen erkennen sowie Bedarfssignale in der Granularität, die Ihre Planung erfordert.
  • Modellauswahl und -optimierung: Machine-Learning-Ansätze vergleichen, Hyperparameter tunen und die Genauigkeit über Hold-out-Zeiträume validieren, die realen Planungshorizonten entsprechen.
  • Kontinuierliche Performance-Validierung: Genauigkeitskennzahlen wie MAPE (Mean Absolute Percentage Error) und Bias über Produkte, Standorte und Zeithorizonte hinweg messen; auf Modell-Drift und strukturelle Brüche überwachen; auf Basis realer Ergebnisse rekalibrieren.
Businesswoman holding a tablet with data charts near a neon lamp

Deployment und Forecast-Monitoring

Wir betreiben Prognosemodelle in einer integrierten Planungsplattform, die Bedarfssignale direkt mit Bestands-, Nachschub- und Einkaufsentscheidungen verknüpft.

  • Einheitliche Planungsplattform: integriert Bedarfsprognose, Bestands- und Nachschubplanung, Budgetierung und Einkaufssteuerung in einer Anwendung und ersetzt entkoppelte Tabellen durch eine konsistente Single Source of Truth.
  • Open-to-Buy-Steuerung in Echtzeit: Open-to-Buy auf Artikel-, Einkäufer- und Kategorieebene automatisch berechnen und visualisieren – auf Basis von Live-Verkäufen, Bestellungen, Beständen und Budgetzielen.
  • Interaktive Dashboards: geben allen Beteiligten eine gemeinsame, faktenbasierte Sicht auf Bedarf, Bestand und Einkaufsentscheidungen und ermöglichen schnellere, sicherere Planung.
Businesswoman viewing global supply chain forecasts on a tablet

Was Sie mitnehmen

Fünf konkrete Ergebnisse für Ihr Unternehmen mit DemandSense AI:

  1. 1

    15 bis 30 % niedrigere Bestände

    Präzisere Bedarfs- und Nachschubplanung senkt Sicherheitsbestände und Working Capital, ohne die Servicelevel zu beeinträchtigen.

  2. 2

    10 bis 20 % weniger Prognosefehler

    Machine-Learning-Modelle erfassen Muster und externe Einflussfaktoren, die klassische Prognosemethoden systematisch übersehen.

  3. 3

    Geringere operative Kosten

    Weniger Lagerhaltung, weniger Notbeschaffungen und effizientere Planungsprozesse wirken sich direkt auf die Marge aus.

  4. 4

    Datengetriebenere Planung

    Transparente Prognose-Dashboards geben allen Beteiligten eine gemeinsame, faktenbasierte Sicht auf Bedarf, Bestand und Einkaufsentscheidungen.

  5. 5

    Eine Prognosefähigkeit, die lernt

    Kontinuierliches Modell-Monitoring und Rekalibrierung sorgen dafür, dass die Genauigkeit im Zeitverlauf steigt statt nachzulassen.

In der Praxis bewährt

Nordic Fashion Retailer: Ein führender nordeuropäischer Fashion-Retailer mit über 20 Marken und 1,5 Millionen SKUs kam in nur vier Monaten von der Idee zur produktiven KI-gestützten Bedarfsplanung – mit vollem ROI bis Monat acht. Merchandiser prognostizieren Trends, decken Bedarfe und vermeiden Bestandsprobleme heute zehnmal schneller, während die Lieferkette messbar nachhaltiger und ressourcenschonender wurde.

A1 Telekom Austria Group: valantic transformierte die Finanzplanung der A1 Telekom Austria Group und reduzierte den Aufwand für die monatliche Prognose von einer vollen Woche auf nur 1,5 Stunden – für schnellere, datengetriebene Entscheidungen und deutlich mehr operative Effizienz und Agilität.

Mehr erfahren

DK Company: Das Planungsteam von DK Company traf früher Entscheidungen auf Basis veralteter Daten – heute handelt es auf Live-Signalen über Verkäufe, Retouren, Bestände und Margen hinweg. Das ermöglicht präziseren Nachschub, besseres Kampagnen-Timing und sicherere Kollektionsplanung über alle Saisonphasen.

Alle valantic Case Studies ansehen für weitere Beispiele über Branchen hinweg.

Erster Schritt: der DemandSense AI Starter Workshop

Der richtige Einstieg ist ein fokussiertes einwöchiges Engagement. Wir bewerten Ihre Bedarfsplanungs-Landschaft, identifizieren Verbesserungsfelder, quantifizieren den Business Case und definieren eine Roadmap für KI-gestützte Bedarfsplanung.

Vorab-Fragebogen

Erkenntnisse zu aktuellen Datenquellen, Systemen, Planungsprozessen und Pain Points sammeln.

Workshop-Session

Stakeholder-Interviews, Kartierung der Datenlandschaft, Use-Case-Identifikation und Wertquantifizierung (vor Ort oder remote).

Findings-Report und Roadmap

Business Case mit quantifiziertem Wertpotenzial, Bewertung der Datenreife und stufenweise Roadmap mit erwartetem ROI.

Format: Eine Woche inklusive Vorbereitung und Nachbereitung
Kosten: 10.000 Euro

Starten Sie Ihre KI-Reise mit valantic

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Bereit, Forecasting zum strategischen Vorteil zu machen?

Bedarfsplanung ist entweder Quelle eines Wettbewerbsvorsprungs oder eine Belastung für Working Capital und Marge. DemandSense AI ist für Supply-Chain- und Commercial-Verantwortliche, die die Lücke zwischen den Prognosen, die sie haben, und der Genauigkeit, die ihr Geschäft braucht, schließen wollen.

Lars Schultz Hansen, valantic

Lars Schultz Hansen

Director Business Analytics

valantic

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Rasmus Korsager Ørtoft

Senior Partner, Advisory and Solutions

VENZO – a valantic company

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