Kurzer Check
Rate zuerst, ohne Punktabzug. Deine KI-Prognose zeigt vier Wochen lang 1.000 Einheiten pro Woche. In Woche 3 läuft eine Werbeaktion, und die letzten beiden ähnlichen Aktionen haben den Absatz verdoppelt. Was tust du?
Eine Nachfrageprognose sagt voraus, wie viel du verkaufen oder versenden wirst. KI-Prognosen lernen aus vergangenen Daten. Darum sind sie gut bei normalen Wochen und blind für alles Neue: eine Aktion, einen verschobenen Feiertag, einen Streik, einen neuen Kunden, einen verlorenen.
Das Warnsignal ist eine flache Linie über eine Woche, von der du weißt, dass sie anders wird. Das Modell ist nicht kaputt. Es weiß es nur nicht.
Bevor du also mit einer Prognose planst, stell dir für jede kommende Woche eine Frage: Was weiß ich, was die Daten nicht wissen?
Ein Beispiel
Vorher und nachher
Die KI-Prognose, dann die geprüfte mit ihrer Notiz.
KI-Prognose
Woche 1: 1.000. Woche 2: 1.000. Woche 3: 1.000. Woche 4: 1.000.
Die Notiz zählt so viel wie die Zahl. Wer als Nächstes plant, sieht, was sich geändert hat, wer es geändert hat und warum.
Was eine übersehene Aktion mit dem Bestand macht, siehst du im Lab zum Sicherheitsbestand.
Lücken füllen
Füll die Lücken in deiner Prognose-Prüfung.
Bevor ich mit einer Prognose plane
Für jede Woche frage ich: Wenn ich eine Zahl ändere, .
Probier es aus
Deine Schritte, etwa 2 Minuten
- 1.Schreib die Prognose-Frage auf deine KI-Prüfkarte, eine einseitige Notiz, die du in diesem Modul aufbaust. Schau dir dann den nächsten Monat an und notier jede Woche, von der die Daten nichts wissen können.2 Min.