Expert Chat: DEMAND FORECASTING – Mehr Planungssicherheit durch höhere Demand Forecast Accuracy

In einem Umfeld, das durch volatile Nachfrage, fragile Lieferketten, steigende Kosten und zunehmenden Wettbewerbsdruck geprägt ist, wird die Fähigkeit, Nachfrage präziser vorherzusagen, zu einem der wichtigsten Hebel für den Unternehmenserfolg. Demand Forecasting ist längst kein rein operatives Planungstool mehr – es ist ein strategischer Treiber für Profitabilität, Resilienz und Wachstum.

Unsicherheit ist das neue Normal!

Die Unternehmen stehen heute vor mehreren gleichzeitigen Herausforderungen:

• Volatile Märkte (geopolitische Spannungen, Inflation, Nachfrageschwankungen)
• Steigende Kapitalbindungskosten (Zinsen, Working Capital-Druck)
• Instabile Lieferketten (Lieferengpässe, längere Lead Times)
• Höhere Kundenansprüche (Lieferfähigkeit, Individualisierung, Geschwindigkeit)

In diesem Kontext wirken klassische Forecasting-Ansätze oft zu träge und/oder zu ungenau.

Die Folge: Fehlentscheidungen mit direkten finanziellen Konsequenzen.

Die Verbesserung der Forecast-Genauigkeit hat deshalb einen direkten messbaren Einfluss auf zentrale Unternehmenskennzahlen wie:

• Umsatzsteigerung durch höhere Lieferfähigkeit
• Reduktion von Lagerbeständen und Working Capital
• Kostenreduktion in Produktion und Supply Chain
• Strategische Steuerungsfähigkeit und bessere Entscheidungen
• Wettbewerbsvorteil durch Agilität und Kundenfokus

Im Expert Chat beantworten Thomas Zellweger und Philip Zellweger anhand konkreter Projektbeispiele die wichtigsten Fragen dazu:

• Weshalb ist Demand Forecasting gerade heute ein kritischer Erfolgsfaktor für Unternehmen?
• Welchen konkreten finanziellen Impact hat eine höhere Forecast Accuracy auf Umsatz, Kosten und Working Capital?
• Mit welchen Lösungsansätzen kann die Forecast Accuracy verbessert werden?
• Welchen Beitrag leisten dazu Technologien wie Data Science & AI?
• Wie lassen sich messbare Verbesserungen kurzfristig erzielen?
• Wie können Vertrieb, Supply Chain und Finance gemeinsam zu einer besseren Prognosequalität beitragen?
• Welche Erfolgsfaktoren sind dabei zu berücksichtigen?

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