Was ist eine Prognose?

Eine Prognose ist eine datenbasierte Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Sie hilft Unternehmen in Wirtschaft, Produktion und Logistik, Umsatzplanung, Absatzplanung oder Bedarfsplanung besser zu gestalten. Dafür nutzt sie vergangene Daten wie Verkaufszahlen, statistische Modelle bzw. KI-gestützte Algorithmen, um Trends und Muster zu erkennen. Im Gegensatz zu einer Schätzung beruht eine Prognose auf klaren Berechnungen und liefert eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen.

Effektive Prognosen ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, etwa zu:

• Wie viele Kunden werden erwartet?
• Welche Mengen sollten produziert werden?
• Wann sind Sonderaktionen besonders lohnenswert?

Was bedeutet KI bzw. Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz - abgekürzt KI - bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und eigenständig Vorhersagen zu treffen. Im Bereich der Prognoseerstellung analysiert KI Datenmengen, identifiziert Trends und berechnet mögliche zukünftige Entwicklungen mit Präzision.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden kann Künstliche Intelligenz flexibel auf neue Daten reagieren und ihre Prognosen kontinuierlich optimieren. So entstehen dynamische, möglichst belastbare Vorhersagen (z.B. Umsatzprognosen) für Unternehmen verschiedener Größe.

Was sind erfolgreiche Anwendungsfälle von Prognolytics?

1. Produktionsplanung in einem mittelständischen Kunststoffbetrieb

Ein mittelständischer Kunststoffhersteller hatte mit ineffizienten Produktionsabläufen zu kämpfen: Mal waren die Maschinen unterausgelastet, mal führten unerwartet hohe Bestellungen zu Engpässen. Mit Prognolytics wurden präzise, tagesgenaue Produktionsvorhersagen erstellt, die sowohl vergangene Auftragseingänge als auch saisonale Schwankungen berücksichtigten.
✔ Ergebnis: Die Maschinenauslastung wurde anhand der optimierten Bedarfsplanung verbessert, Rüstzeiten verringert und Materialverschwendung minimiert. Dadurch konnten Engpässe vermieden und die Produktionskosten nachhaltig gesenkt werden.

2. Personalplanung in der Gastronomie: Effiziente Schichtplanung

Ein Gastronomiebetrieb hatte häufig Schwierigkeiten, den Personalbedarf richtig einzuschätzen. Besonders an Wochenenden schwankten die Gästezahlen stark – gutes Wetter führte zu einem plötzlichen Ansturm, während Regentage für leere Tische sorgten.
Mit Prognolytics wurden wöchentliche Besucherprognosen erstellt mit einem Umsatzplan, der Faktoren wie Wetter, Feiertage und lokale Events berücksichtigten.
✔ Ergebnis: Die Schichtplanung wurde optimiert, Personalkosten gesenkt und sowohl Personalengpässe als auch ungenutzte Kapazitäten vermieden.

3. Warendisposition im Lebensmittelhandel: Weniger Verderb, optimierte Lagerhaltung

Ein regionaler Lebensmittelhändler hatte regelmäßig das Problem, dass frische Waren entweder früh ausverkauft oder in großen Mengen entsorgt werden mussten. Besonders verderbliche Produkte wie Obst, Fleisch oder Milchproduktewaren betroffen.
Mit Prognolytics wurden tägliche Absatzmuster analysiert, um den optimalen Bestellmengen mittel einer Nachfrageprognose zu berechnen. Dabei wurden historische Verkaufsdaten und Feiertagseffekte einbezogen.
✔ Ergebnis: Lagerkosten wurden gesenkt, Verderb reduziert und die Warenverfügbarkeit verbessert – das führte zu weniger Verlusten und zufriedeneren Kunden dank genauerer Absatzprognosen.

4. Absatzplanung im Online-Handel: Zielgenaue Werbeaktionen & Lieferkettensteuerung

Ein Betreiber eines Online-Shops für nachhaltige Mode hatte Schwierigkeiten, den perfekten Zeitpunkt für Rabattaktionen zu finden. Oft wurden Rabatte zu früh oder zu spät gesetzt – entweder blieb die Nachfrage aus oder die Lagerbestände reichten nicht aus.
Mit Prognolytics wurden monatliche Kaufmuster analysiert, die zeigten, dass Kundinnen und Kunden besonders zum Monatsanfang und kurz vor Feiertagen einkauften, während es zur Monatsmitte häufig zu Umsatzflauten kam.
✔ Ergebnis: Der Shop konnte gezielte Rabattaktionen zur richtigen Zeit starten und dadurch die Umsätze um 15 % steigern, ohne unnötig hohe Preisnachlässe zu gewähren. Gleichzeitig wurden Lieferengpässe durch eine präzisere Bestellplanung vermieden - was auch die Finanzplanung positiv beeinflusst.

Diese Lösung eignet sich auch für andere Branchen der Industrie und Produktion, wie z. B. Metallverarbeitung, Holzverarbeitung, Verpackungsindustrie, Druckereien, Lebensmittelproduktion, Textilindustrie, Elektronikfertigung, Baustoffherstellung, Möbelproduktion, Schweißtechnik, Papier- und Kartonverarbeitung sowie Automatisierungstechnik – ebenso für Handwerksbetriebe.

Welche KI-Modelle werden von Prognolytics verwendet? 
Prognolytics setzt auf hochmoderne Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz sowie auf bewährte statistische Methoden, um die höchstmögliche Prognosegüte für jeden individuellen Datensatz sicherzustellen. Dabei kommen unter anderem folgende Verfahren zum Einsatz:

1. Klassische statistische Modelle

• Autoregressive Integrated Moving Average: Dieses Modell kombiniert autoregressive Komponenten, Differenzbildung und gleitende Durchschnitte, um Zeitreihen mit Trends und saisonalen Mustern zu analysieren.
• Exponentielle Glättung: Durch die Bildung gewichteter Mittelwerte lassen sich Trends und saisonale Schwankungen modellieren, wodurch flexible Anpassungen an unterschiedliche Zeitreihenmuster möglich sind.

2. Entscheidungsbaum-basierte Modelle

• Random Forest: Ein Ensemble-Verfahren, das mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um präzisere und stabilere Vorhersagen zu erzeugen.
• CatBoost: Ein optimierter Gradient-Boosting-Algorithmus, der besonders effizient mit kategorischen Daten arbeitet und in vielen praktischen Anwendungen überlegen ist.
• Extreme Gradient Boosting: Ein leistungsfähiges Boosting-Modell, das durch effiziente Berechnungen besonders schnelle und genaue Vorhersagen für große Datenmengen ermöglicht.

3. Neuronale Netze (Deep Learning)

• Long Short-Term Memory: Ein spezialisiertes rekurrentes neuronales Netzwerk, das langfristige Abhängigkeiten in Zeitreihen erfassen kann und für Prognosen mit sequenziellen Daten besonders leistungsfähig ist.
• Recurrent Neural Networks: Diese Netzwerke sind speziell für die Verarbeitung zeitabhängiger Daten entwickelt und eignen sich für Aufgaben, bei denen frühere Werte den aktuellen Zustand beeinflussen.
• Multilayer Perceptron: Ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk, das für verschiedene Prognoseaufgaben, einschließlich Zeitreihen- und Klassifikationsprobleme, genutzt wird.

4. Transformer-Modelle und Foundation Models

• Chronos: Eine spezialisierte Architektur für Zeitreihenprognosen, die moderne Methoden des Deep Learning nutzt, um präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.
• Tabular Probabilistic Forecasting Network: Ein transformerbasiertes Modell, das für tabellarische Daten optimiert ist und präzise Vorhersagen liefert, ohne lange Trainingszeiten zu benötigen.

Wie wird das beste Modell bei Prognolytics ausgewählt?

1. Datenanalyse und Bereinigung

Zunächst werden die vorhandenen Daten analysiert, um Ausreißer und fehlende Werte zu identifizieren und zu korrigieren. Zusätzlich werden automatisch weiterführende Analysen erstellt, die Trends, Saisonalitäten und Einflussfaktoren sichtbar machen.

2. Modelltraining und Validierung

Jedes Prognosemodell wird anhand historischer Daten trainiert und getestet. Dabei werden simulierte Prognosen für vergangene Zeiträume berechnet und mit den tatsächlichen Werten verglichen. Das Modell mit der geringsten Abweichung wird als optimal ausgewählt.

3. Ergebnisvisualisierung und Expertenprüfung

Die ermittelten Prognosen werden in übersichtlichen Diagrammen dargestellt, um Umsatzmuster, saisonale Schwankungen oder langfristige Trends nachvollziehbar zu machen. Anschließend prüfen die Experten von Prognolytics die Modelle, bevor die finalen Prognosen freigegeben werden.

Dank dieser Kombination aus automatisierter Modellierung und menschlicher Expertise entstehen präzise, praxisnahe Prognosen, die Unternehmen direkt zur Optimierung ihrer Geschäftsentscheidungen nutzen können.

Welche Muster kann Prognolytics aufdecken durch die zusätzlichen Analysen?

• Langfristige Trends: Wie entwickelt sich Ihr Geschäft über die Zeit? Ein regionaler Bäcker hat durch unsere Analyse festgestellt, dass der Absatz von Vollkornbrot kontinuierlich steigt, während klassische Weißmehlprodukte stagnieren. Diese Erkenntnis hilft ihm, sein Sortiment gezielt anzupassen und sich an veränderte Kundenbedürfnisse anzupassen.
• Saisonale Muster: Gibt es wiederkehrende Spitzen oder Flauten, die nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind? Ein Fahrradladen hat mit Prognolytics erkannt, dass E-Bikes nicht nur im Frühling, sondern zunehmend auch im Herbst gefragt sind – oft als Alternative zum Auto bei steigenden Spritpreisen. Diese Einsicht ermöglicht es ihm, Lagerbestände besser zu planen und gezielte Marketingkampagnen zum richtigen Zeitpunkt zu schalten.
• Wöchentliche und tägliche Muster: Wann genau sind Ihre Kunden besonders aktiv? Ein lokaler Supermarkt hat mit unserer Analyse herausgefunden, dass Montagvormittage überraschend umsatzstark sind, da Selbstständige und Rentner bevorzugt zu dieser Zeit einkaufen. Dies bietet eine wertvolle Chance, gezielte Rabattaktionen oder spezielle Angebote für diese Kundengruppe zu entwickeln.
• Unregelmäßige Einflüsse: Welche unerwarteten Faktoren beeinflussen Ihre Verkaufszahlen? Ein Handwerksbetrieb hat festgestellt, dass die wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland, insbesondere die Entwicklung des Bruttoinlandsprodukts, seine Auftragslage mit Verzögerung beeinflusst. Durch unsere Analysen kann er sich frühzeitig an Konjunkturprognosen orientieren, den verzögerten Effekt berücksichtigen und vorausschauend seine Personalplanung anpassen.

Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, gezielt auf kommende Schwankungen zu reagieren, Lagerbestände optimal anzupassen und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden. Technisch basiert die Analyse auf einer Saison-Trend-Zerlegung (z. B. der STL-Methode), die Zeitreihen in ihre Bestandteile zerlegt: einen Trend (langfristige Entwicklung), eine Saisonalität (wiederkehrende Muster) und eine Restkomponente (unvorhersehbare Schwankungen).

Wie unterscheidet sich Prognolytics von anderen Tools?
Prognolytics wurde speziell für kleine und mittelständische Unternehmen entwickelt, die präzise Prognosen benötigen, aber weder komplexe Software noch hohe Investitionen tätigen wollen. Im Gegensatz zu traditionellen BI- oder ERP-Lösungen setzt Prognolytics auf maximale Einfachheit, Geschwindigkeit und Flexibilität – ohne langfristige Verpflichtungen.

1. Kein kompliziertes Setup – sofort einsatzbereit

Während klassische Prognosetools oft monatelange Implementierungsprojekte und ein eigenes IT-Team erfordern, ist Prognolytics sofort nutzbar:
✔ Keine Softwareinstallation erforderlich – die gesamte Analyse läuft über unsere Plattform.
✔ Einfache Bedienung ohne Vorkenntnisse – wenige Eingaben genügen.
✔ Ergebnisse in nur sieben Tagen – keine langwierigen IT-Projekte, direkt verwertbare Erkenntnisse.

2. Pay-per-Use statt teurer Abonnements

Viele Anbieter verlangen hohe Lizenzgebühren, selbst wenn Unternehmen ihre Tools nur gelegentlich nutzen. Prognolytics ist dagegen 100 % flexibel und transparent:
✔ Keine langfristigen Verträge oder Fixkosten.
✔ Bezahlung nur bei tatsächlicher Nutzung.
✔ Sofortige Kostenersparnis im Vergleich zu klassischen BI-Systemen.

3. Präzisere Entscheidungen – ohne Expertenwissen

ERP- und BI-Tools liefern oft nur Rohdaten, die erst mühsam interpretiert werden müssen. Prognolytics hingegen bietet sofort verwertbare Handlungsempfehlungen:
✔ Zuverlässige Prognosen für Lagerbestände, Personaleinsatz und Absatzplanung.
✔ Berücksichtigung saisonaler Trends, Marktentwicklungen und individueller Unternehmensdaten.
✔ Ideal für Unternehmen ohne eigene Data-Science-Expertise.

4. Flexibel, unabhängig und ohne Risiko

Viele Unternehmen scheuen neue Tools, weil sie sich nicht an einen Anbieter binden wollen. Prognolytics bietet maximale Unabhängigkeit und Flexibilität:
✔ Kompatibel mit bestehenden Systemen – keine aufwendige Integration notwendig.
✔ Einfache Nutzung und Export der Prognosen in Ihre vorhandenen Prozesse.
✔ Keine finanziellen Risiken oder langfristigen Verpflichtungen.