Wie ein Industrieunternehmen sein ERP mit Prognose-Datenreihen und externen Signalen kombiniert — und damit ein einziges Dashboard bekommt, das Finance, Vertrieb, Produktion, S&OP und Controlling gemeinsam nutzen. Pilotiert über zwei Werke mit 250+ Artikeln je Werk.
Finance prognostiziert anders als Vertrieb. Produktion plant auf Basis anderer Zahlen als Einkauf. Das Ergebnis: widersprüchliche Forecasts, endlose Abstimmungsrunden — und am Ende entscheidet der HiPPO (Highest Paid Person's Opinion). Das kostet Zeit, Marge und Nerven.
ML-Modell über ERP-Zeitreihen, offene Auftragspipeline, Wetterdaten und externe Konjunktursignale. Prognose je Artikel, Werk und Monat — direkt in Materialplanung und Disposition übergeben. Über 85 % Genauigkeit im Pilotbetrieb.
Rollierender Umsatzforecast je Produktgruppe und Region, gekoppelt an Rohstoffpreise und Wettbewerbspreisindizes. Finance und Controlling sehen dasselbe Bild — in Echtzeit, nicht am Monatsende.
Alle Planungsdimensionen in einem Dashboard: Mengen, Umsätze, Kapazitäten, Lagerbestände. Ampel-Logik zeigt Abweichungen sofort. S&OP-Meeting von halbtägig auf 45 Minuten reduziert.
Die meisten Prognosemodelle scheitern, weil sie nur ERP-Daten verwenden. Die Vergangenheit allein erklärt die Zukunft nicht — besonders in zyklischen Industrien. Unser Modell kombiniert interne und externe Signale zu einem belastbaren Forecast.
Historische Absatz-, Lager- und Produktionsdaten bilden die Basis. Saisonalitäten und Trends werden automatisch erkannt.
Offene Angebote und CRM-Daten fließen gewichtet in die Prognose ein — als Frühindikator für die nächsten 4–12 Wochen.
Wetterdaten, Baugenehmigungsstatistiken, Rohstoffpreis-Indizes und Konjunkturindikatoren als Vorlaufindikatoren.
Ensemble-Modell kombiniert alle Signale — mit automatischer Gewichtung je Produkt und Markt. Erklärt warum, nicht nur was.
Ein Quickwin-Tag zeigt Ihnen, wie das Modell mit Ihren ERP-Daten funktioniert — bevor der 9-Monats-Pilot startet.
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