Demand Sensing – was ist das?
Demand Sensing, auch die Nachfrageprognose in Echtzeit, ist eine fortschrittliche Methode, bei der Daten aus der Lieferkette, KI und maschinelles Lernen genutzt werden, um auf der Grundlage aktueller Marktsignale kurzfristige Nachfrageprognosen zu erstellen. Es unterscheidet sich von der traditionellen Prognose auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten, indem es aktuelle Informationen wie POS-Transaktionen, Wettertrends, Stimmungen in sozialen Medien oder Veränderungen im Verbraucherverhalten analysiert. In der Lebensmittelbranche hilft sie, Lebensmittelabfälle zu minimieren, Lagerbestände zu optimieren und auf Nachfrageschwankungen zu reagieren, die beispielsweise durch Werbeaktionen oder Wetterbedingungen verursacht werden.
FAQ
Wie unterscheidet sich Demand Sensing von der traditionellen Nachfrageprognose?
Die traditionelle Prognose basiert auf Zeitreihen aus langjährigen historischen Daten und geht von einer Wiederholbarkeit der Saisonalität aus, während Demand Sensing Echtzeitdaten aus vielen Quellen integriert und die Genauigkeit von Kurzfristprognosen um bis zu 40 % verbessert. Diese Methode verkürzt die Reaktionszeit auf Marktereignisse wie plötzliche Trends oder Lieferstörungen.
Wie unterstützt Demand Sensing die Lebensmittelbranche?
Im Lebensmittelsektor analysiert Demand Sensing Daten aus dem E-Commerce, den Lagerbeständen der Händler und makroökonomischen Indikatoren und ermöglicht so eine präzise Planung der Produktion, der Nachschubversorgung und der Lagerbestandsallokation, wodurch Lagerengpässe und Überschüsse bei peripheren Produkten wie frischem Obst reduziert werden. Lebensmittelunternehmen profitieren von mehr Flexibilität, z. B. durch die dynamische Anpassung der Produktionspläne an die tatsächliche Nachfrage.
Welche Technologien werden beim Demand Sensing eingesetzt?
Entscheidend sind KI, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen zur Verarbeitung von Signalen wie Echtzeitverkäufen, Wettervorhersagen oder Wettbewerbsdaten; beispielsweise aktualisieren selbstlernende Modelle die Prognosen automatisch. Im Kontext von Foodcom unterstützt dies eine effektive Verwaltung der Lebensmittelvorräte.
