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Showtorial

Prognosen erstellen mit der ModelFactory in APOLLO

KI, die Zusammenhänge erkennt und Planung präziser macht.

Einleitung

Traditionelle Planung schaut zurück, APOLLO schaut nach vorn.
Mit Planning with Prediction nutzt Du KI, um Forecasts automatisch aus historischen Daten und Marktinformationen zu berechnen.
APOLLO erkennt Muster, bewertet Zusammenhänge und liefert präzise Planungsvorschläge, die Du jederzeit prüfen, anpassen und übernehmen kannst. So gewinnst Du mehr Sicherheit in Deinen Entscheidungen und mehr Zeit für das, was zählt.

Voraussetzungen

Damit du Planning with Prediction in APOLLO nutzen kannst, brauchst Du Folgendes:

  • Predictive-Analytics-Modul: aktiviert und freigeschaltet für Deine User.
  • Datenbasis: mindestens 36 Monate historische Daten (z. B. Absätze, Umsätze, GuV-Linien oder Marktdaten). APOLLO kann nahezu alle Quellen anbinden.
  • Automatisierte Datenstrecke: vom Import bis zur Prediction konfiguriert. Am besten über ein Einführungsprojekt, das die Prozesskette durchgängig aufsetzt.

Schematische Übersicht

Prognosen erstellen - Schaubild

Arbeitsschritte

So nutzt Du KI für Deine Planung Schritt für Schritt:

  1. Modell vorbereiten
    Stelle sicher, dass Deine Daten vollständig und bereinigt sind. Die Mode Factory in APOLLO übernimmt die Analyse und das Training der passenden Algorithmen.
  2. Vorhersage starten
    Öffne Dein Planungsformular und klicke auf „Forecast erzeugen“. APOLLO verarbeitet Deine historischen Daten und wählt automatisch das beste Modell für jede Zeitreihe.
  3. Parameter anpassen
    Falls gewünscht, bestimmst Du selbst, wie weit APOLLO in die Vergangenheit blickt oder welche Daten einbezogen werden sollen.
  4. Ergebnisse übernehmen
    Die erzeugten Werte erscheinen direkt in APLLO. Du entscheidest, ob sie als Vorschlag, Referenz oder finaler Planwert genutzt werden.
  5. Lernen und verbessern
    Mit jedem Durchlauf wird das Modell präziser. So optimierst Du Forecasts, ohne zusätzlichen Aufwand.

Tipps und Varianten

  • Nutze KI-Ergebnisse als Ausgangspunkt
    So reduzierst Du manuelle Planungsaufwände und kannst Dich auf die Bewertung und Steuerung der Ergebnisse konzentrieren.
  • Teste verschiedene Szenarien
    Vergleiche KI-Prognosen mit Deinen eigenen Forecasts, um Muster zu erkennen und Dein Modell gezielt zu verbessern.

Mehrwerte

  1. Höhere Forecast-Genauigkeit: KI-Modelle erkennen Trends und Muster, die in manuellen Prognosen oft verborgen bleiben.
  2. Weniger Aufwand: Forecasts entstehen automatisch, schnell, konsistent und jederzeit reproduzierbar.
  3. Kontinuierliche Verbesserung: Jedes Modell lernt mit und steigert die Qualität deiner Planung über Zeit.
  4. Mehr Steuerungssicherheit: Deine Entscheidungen basieren auf Daten, nicht auf Bauchgefühl.

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