Intelligente Bedarfsprognosen für jede SKU an jedem Standort
Crateflow unterstützt mittelständische Hersteller und Distributoren mit KI-gestützter Bedarfsplanung. Wir sagen die Nachfrage für jede SKU an jedem Standort präzise voraus, machen Prognoserisiken transparent und liefern konkrete Handlungsempfehlungen – damit Sie Ihren Servicegrad verbessern, ohne die Bestände aufzublähen.
Konfidenzintervalle statt Einzelwertprognosen, Kundensignale und automatische Updates.
Was ist eine Bedarfsprognose-Software?
Eine Software für Bedarfsprognosen hilft Unternehmen, die künftige Nachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen präzise vorherzusagen – auf Basis historischer Daten und intelligenter Algorithmen.
Das ist entscheidend, um Bestände optimal zu steuern, die Produktion zu planen und die gesamte Supply Chain effizienter zu machen.
Die Software warnt frühzeitig vor drohenden Lieferengpässen und berücksichtigt saisonale Schwankungen. Mit einer Lösung wie Crateflow erkennen Sie Muster, die in Excel untergehen, und schützen sich vor Fehlmengen und Unterdeckung.
Warum intelligente Bedarfsprognosen für Ihre Supply Chain wichtig sind
Bei vielen SKUs und unregelmäßigen Bestellmustern kommt eine intelligente Prognose-Software auch mit lückenhaften oder hierarchischen Daten zurecht. KI-gestützte Bedarfsplanung unterstützt Supply-Chain- und Operations-Teams bei:
Fundierte Analysen
Moderne Prognosetools nutzen fortgeschrittene Statistik und Machine Learning, um präzise Vorhersagen zu liefern.
Bessere Entscheidungen
Genauere Prognosen ermöglichen eine bessere Planung und Ressourcenverteilung.
Bestandsoptimierung
Mit präzisen Prognosen vermeiden Sie Über- und Unterbestände, senken Lagerkosten und verhindern Umsatzverluste.
Nachhaltigkeit & weniger Verschwendung
Genaue KI-Prognosen reduzieren teure Eilbestellungen und Überbestände, die weder wirtschaftlich noch nachhaltig sind.
Warum KI-gestützte Bedarfsprognosen für den Mittelstand sinnvoll sind
KI-Bedarfsprognosen sind ein echter Gamechanger für mittelständische Supply-Chain-Verantwortliche: Sie verbessern die Genauigkeit, steigern die Effizienz, senken Kosten und setzen Working Capital frei.
Mit KI können Sie verschiedene Nachfrageszenarien simulieren und Ihre Supply Chain gezielt auf Störungen vorbereiten.
So funktioniert unsere KI-gestützte Bedarfsplanung
Unsere Lösung arbeitet in einem kontinuierlichen Kreislauf: verstehen, vorhersagen, empfehlen – für jede SKU an jedem Standort, mit Menschen an den Entscheidungshebeln.
Von historischen und Echtzeitdaten zur präzisen Prognose
Wir bündeln Ihre Supply-Chain-Daten: historische Bestellungen und Lieferungen, aktuelle Bestände, Lieferzeiten, Promotions und weitere operative Signale.
Von der Prognose zur Planung und Bestandsoptimierung
Unsere KI-Modelle berücksichtigen externe Faktoren wie Rohstoffpreise, Inflation und Markttrends, statt nur auf historische Kurven zu schauen. Das macht Prognosen präziser und erleichtert Entscheidungen in Supply Chain und Bestandsmanagement.
Die wichtigsten Funktionen im Überblick
Detaillierte KI-Prognosen für jede SKU und jeden Standort
Unsere Engine modelliert jeden Artikel an jedem Standort einzeln, nicht nur aggregiert, und berücksichtigt dabei Saisonalität, Promotions und externe Einflussfaktoren.
Prognosen in Echtzeit mit Machine Learning
Wir nutzen Machine Learning für präzise Vorhersagen und aktualisieren sie in Echtzeit, sobald neue Daten eintreffen – statt monatlicher Excel-Updates.
Prognoseunsicherheit sichtbar machen – nicht nur eine Zahl
Wir bilden Unsicherheiten explizit ab: mit Vorhersageintervallen und Konfidenzbändern statt Einzelwerten. So sehen Sie Risiken über den gesamten Prognosehorizont.
Kundensignale, Anomalien und Trends automatisch erkennen
Kundensignale, Anomalien, Trendindikatoren und Risikoflags werden direkt in der Zeitreihe angezeigt – damit Sie untypische Muster sofort erkennen, ohne manuell zu analysieren.
Transparente KI mit Control Tower-Überblick
Unser Control Tower vereint finanzielle und operative Daten mit Prognosen und zeigt, welche Faktoren (z. B. Rohstoffpreise, Saisonalität, Inflation) die Nachfrage treiben – keine Black Box.
Automatische Bestellvorschläge aus der Prognose
Auf Basis der Prognosen generiert die Plattform konkrete Bestellvorschläge. Sie berücksichtigt dabei prognostizierte Nachfrage, Preise, Kunden- und Lieferantenverhalten, Saisonalität und weitere Signale.
Dynamische Sicherheitsbestände und prognosebasierte Bestandsoptimierung
Die Prognosen fließen direkt in optimierte Sicherheitsbestände ein und ermöglichen eine datengetriebene Supply-Chain-Steuerung – statt schöner Charts ohne Wirkung.
Integration von ERP/CRM-Daten und externen Signalen
Unser cloudbasiertes System integriert Ihre ERP- und CRM-Daten und bezieht externe Faktoren wie Kundentrends, Frachtkosten und Weltereignisse in die Modelle ein.
Mensch und KI im Team – keine vollautomatische Black Box
Planer:innen können Prognosen anpassen. Die Software liefert Intervalle und Erklärungen, Expert:innen können Annahmen übersteuern oder verfeinern.
Messbare Erfolge: Bestand, Cashflow, Servicegrad
Unsere Prognosefunktionen zielen auf konkrete Ergebnisse: bis zu 20–40 % weniger Bestand, 10–15 % mehr freien operativen Cashflow sowie bessere Umsätze und Liefertreue.
Messbare Geschäftsergebnisse: Von präzisen Prognosen zur intelligenten Bestandsführung
KI-Prognosen reduzieren unangenehme Überraschungen
KI-gestützte Prognosen senken Prognosefehler typischerweise um 20–50 % gegenüber klassischen Methoden. Das bedeutet: klarere Bedarfssignale, weniger Feuerwehraktionen und deutlich weniger Sicherheitsbestände \"für alle Fälle\".
Weniger Fehlmengen, Überbestände und verlorene Umsätze
Mit Supply-Chain-Analytics und KI-Prognosen lassen sich Produktverfügbarkeit und Fehlmengen um bis zu 50–65 % verbessern – das steigert die Umsätze bei vielen Konsumgütern um 2–3 %, weil weniger Verkäufe verloren gehen.
Smarte Supply-Chain-Planung trifft die Kundennachfrage
Wer Produktion, Einkauf und Allokation auf KI-gestützte Prognosen stützt, senkt Bestände um rund 20–30 %, verbessert den Servicegrad und reduziert gleichzeitig Lager- und Verwaltungskosten.
So starten Sie mit KI-gestützten Bedarfsprognosen
Der Einstieg in KI-gestützte Bedarfsprognosen ist kein großes IT-Projekt. Sie nutzen Ihre vorhandenen Daten aus ERP, WMS und Tabellen – wir begleiten Sie in einem kompakten Onboarding bis zu konkreten Prognosen, Bestellvorschlägen und messbaren KPI-Verbesserungen.
Schritt 1: Integration in Ihre bestehenden Planungsprozesse
Teilen Sie Ihre operativen Daten: Exportieren Sie relevante Felder aus ERP, WMS und Planungstabellen (z. B. als CSV/XLSX) und laden Sie sie hoch. Wir führen die Quellen zusammen, bereinigen sie und markieren Lücken oder Auffälligkeiten, damit die KI auf verlässlichen Daten arbeitet.
Schritt 2: Performance und KPIs erfassen
Wir analysieren Ihr Portfolio, Kundensegmente und Ihre Bestandssituation: Servicegrad, Über- und Unterbestände, gebundenes Kapital und typische Engpässe. Das liefert eine klare Ausgangsbasis für Ihre heutige Bedarfs- und Supply-Planung.
Schritt 3: KI-Prognosen und Planungsengine aktivieren
Auf dieser Basis erzeugen unsere ML-Modelle Bedarfsprognosen und Planungsparameter. Sie erhalten konkrete Bestellvorschläge inklusive ihrer Auswirkungen auf Servicegrad, Bestand und Working Capital.
Warum klassische Prognosen scheitern
Volatile Nachfrage, Variantenvielfalt und lange Vorlaufzeiten - Excel lähmt die Planung.
Schwankende Nachfrage
Unvorhersehbare Nachfrageschwankungen stören die Planung.
Variantenvielfalt
Viele Artikel mit kurzer oder lückenhafter Historie.
Lange Vorläufe
Fehler werden spät sichtbar.
Excel-Limitierungen
Hoher Aufwand bei geringer Zuverlässigkeit.
Crateflow Forecast
Mehr Signale, weniger Bauchgefühl.
KI-gestützte Prognosen
ML-basierte Vorhersagen auf Basis historischer Daten.
Kundenkategorisierung
A/B/C-Kundensegmentierung nach Umsatz und Priorität.
Bestellempfehlungen
Intelligente Einkaufsvorschläge basierend auf Nachfrageprognosen.
Performance KPIs
Prognosegüte und Geschäftsauswirkung messen.
Produkt A
Was sich spürbar verbessert
Verfügbarkeit
Weniger Stockouts bei A-Artikeln.
Kapitalbindung
Überbestände gezielt abbauen.
Tempo
Planungszeit sinkt merklich.
Teamfokus
Weg von Feuerwehr – hin zur Steuerung.
In 4 Schritten zur Live-Nutzung
Daten verstehen
CSV/XLSX hochladen, Ziele definieren, Artikelgruppen & KPIs abstimmen.
KI trainieren
Relevante Signale erkennen, Modell individuell validieren.
Wirkung testen
Erste Bestellvorschläge im Pilotsystem – gemeinsam mit Planern abgleichen.
Live gehen
Rollout in Echtbetrieb mit Monitoring, Feedback & Feinschliff.
FAQ
Häufige Fragen zu KI-gestützten Bedarfsprognosen und Supply Chain Management
- Eine Software für Bedarfsprognosen hilft Unternehmen, die künftige Nachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen. Sie nutzt historische Daten, statistische Modelle und teilweise Machine Learning für präzise Vorhersagen.
- KI-gestützte Bedarfsprognosen nutzen künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren, komplexe Muster zu erkennen und sehr genaue Vorhersagen zu treffen.
- Die Software verbindet sich mit bestehenden Systemen, zieht historische Verkaufsdaten, Markttrends, Saisonalität und weitere Faktoren heran und wendet darauf verschiedene Algorithmen an, um Prognosen zu erstellen.
- Bedarfsprognosen sagen die künftige Nachfrage voraus; Bedarfsplanung nutzt diese Prognosen, um strategische Entscheidungen zu Beständen, Produktion und Supply-Chain-Steuerung zu treffen.
- KI-gestützte Prognosen sind deutlich genauer als klassische Excel-Ansätze, weil sie komplexe Daten, Saisonalität, Trends und externe Faktoren besser abbilden können.
- Typischerweise historische Verkaufs-, POS-, Bestell- und Lieferdaten sowie relevante externe Faktoren wie Kalendereffekte und Feiertage.
- Die meisten Kunden brauchen etwa 8–12 Wochen vom ersten Datenanschluss bis zu einem live laufenden Pilot mit nachweisbarem Nutzen – abhängig von Datenlage und Umfang.