Beschreibung
Prognose ist die Praxis, historische Daten zu analysieren, um zukünftige Bedingungen vorherzusagen und bildet den Kern der Supply Chains. Natürlich ist eine Steigerung ihrer Genauigkeit sehr gefragt. Aber welche Faktoren beeinflussen die Prognosegenauigkeit?
Überraschenderweise hat die verwendete Prognosemethode wenig Einfluss auf die Qualität der erstellten Prognose. Im Gegenteil haben der Prognosezeitraum sowie das Maß der Datenaggregation und -variabilität einen direkten Einfluss auf die Genauigkeit.
Je länger der Zeitraum ist, für den die Prognose erstellt wird, desto ungenauer ist sie in der Regel. Eine Prognose für die nächste Woche ist zum Beispiel fast immer genauer als eine Prognose für den nächsten Monat oder das nächste Jahr. Wenn es um Daten geht, liefert eine relativ stabile Nachfrage sehr genaue Prognosen im Vergleich zu Datenpunkten mit einem hohen Maß an Variabilität. Daher haben Vergleiche von Prognosen nur dann eine Bedeutung, wenn sie den gleichen Zeitrahmen haben und auf historischen Daten basieren, die ähnliche Stabilitätsniveaus aufweisen.
