Anaplan für die Supply-Chain-Prognose

Nutzen Sie historische Daten und erstellen Sie Supply-Chain-Prognosen mithilfe verschiedener fortschrittlicher statistischer Algorithmen.

Wie ist es den weltweit führenden Supply-Chain-Organisationen möglich, Veränderungen immer einen Schritt voraus zu bleiben, indem sie zukünftige Entwicklungen besser als andere prognostizieren und schneller handeln? Mit der Software für die Supply-Chain-Prognose von Anaplan können Lieferketten-Experten historische Daten nutzen und Supply-Chain-Prognosen mithilfe diverser fortschrittlicher statistischer Algorithmen erstellen.

Analysieren Sie, welcher Algorithmus für einen bestimmten Datensatz am besten geeignet ist, um einen klaren Hinweis darauf zu erhalten, welche Methode am genauesten und somit in Zukunft zu verwenden ist. Ermöglichen Sie eine effektivere Bedarfsplanung mit Konfidenzintervallen, um besseren Einblick in Ihre Prognosen und Datenkorrelationen zu erhalten. Wählen Sie aus einer Vielzahl von Fehlermaßen, um das beste Modell pro Produkt/Familie auszuwählen. Analysieren Sie mühelos die Genauigkeit und Verzerrungsmaße des ausgewählten Modells.

Warum statistische Supply-Chain-Prognosesoftware von Anaplan?

17 statistische Prognose-Algorithmen nutzen
Verwenden Sie 17 einzigartige statistische Algorithmen für die Supply-Chain-Planung, darunter einfache exponentielle Glättung, multiplikative Zerlegung, Winters-Additiv und mehr.

Interaktive Prognose-Dashboards
Passen Sie die Annahmen für Prognosealgorithmen mit einem benutzerfreundlichen Prognose-Dashboard an. Messen Sie die Prognosegenauigkeit mit Techniken wie dem mittleren absoluten prozentualen Fehler (Mean Absolute Percentage Error, MAPE).

Finanzplanung für Unternehmen

Ausreißer erkennen und Korrekturen für sie vorschlagen
Identifizieren Sie Ausreißer und Ausschlüsse im Handumdrehen anhand benutzerdefinierter Parameter, darunter Standardabweichung oder Interquartilbereich (Inter-Quartile Range, IQR).

Saisonalitätsoptionen und mehr einsetzen
Nutzen Sie sofort einsatzbereite statistische Prognosemethoden, darunter Methoden für Saisonalität und diskontinuierliche Nachfrage, und multilineare Regressionsprognosen für Menge, Preis, Begleitverkaufsquoten und Rabatte. Ermöglichen Sie das gleichzeitige Testen mehrerer Szenarien.

Zusätzliche Ressourcen