Forecast-Optimierungen auf Knopfdruck
Mit der Einführung einer automatisierten rollierenden Hochrechnung kann dem Controlling auf Knopfdruck ein hoher analytischer Mehrwert geboten werden. Mit dem Predictive Sales Forecast Starter Set wird die Fehleranfälligkeit der manuell durchgeführten monatlichen Hochrechnung stark minimiert. Zudem werden durch die enorme Zeitersparnis Kapazitäten frei.
Die Vorteile auf einen Blick:
Das Predictive Sales Forecast Starter Set
Im Rahmen der Automatisierung der rollierenden Hochrechnung setzt s-peers gezielt auf ein eigens entwickeltes und implementiertes System, welches per Mausklick alle Forecast-Werte basierend auf neusten Algorithmen prognostiziert.
Dies kann sämtliche Forecast-Szenarien für organisatorische Unternehmenseinheiten, z. B. Standorte, Filialen oder Tochtergesellschaften umfassen. Rollierende Langfristprognosen von abzuverkaufenden Mengen führen zu optimierten mittel- und langfristigen Beschaffungsprozessen und unterstützen ebenso in der langfristigen Beurteilung von Unternehmenseinheiten oder Produkten. Mit dem s-peers Starter bietet s-peers dem Unternehmen einen schnellen und sicheren Einstieg in die automatisierte rollierende Langfristprognose, wobei Sie zusätzlich von weiteren BI-Reporting-Funktionen profitieren.
- Automatisierte rollierende Langfristprognose von Absatzmengen und Umsätzen für alle Unternehmenseinheiten mit einer sehr hohen Prognosegenauigkeit auf Knopfdruck erstellbar
- Intelligente Analysehilfen (Monitoring) unterstützen die Überwachung der Datenqualität effizient (Aussreisser Analysen)
- Vordefinierte Berichte als Ausgangspunkt für weiterführende Analysen: Gegenüberstellung der Prognosewerte mit den Ist- und den Vorjahreswerten
- IBCS®-konforme Darstellungen
- Möglichkeit der Erstellung eigener Berichte auf Basis des vordefinierten Datenmodells (Self-Service)
- Kollaborations- und Kommentierungsfunktionen
Um hochpräzise Prognosen zu erreichen, werden mit dem s-peers Starter 29 Algorithmen mit bis zu 100 Modellen zur Verfügung gestellt. Die Modellauswahl wird durch eine Kombination von AIC1 und nach Umsatz gewichtetem MAPE2 vorgenommen.
Die Absatzmengen je Produkt werden prognostiziert und mit dem letzten verfügbaren Monatsdurchschnittspreis multipliziert, um eine verlässliche Umsatzprognose zu erhalten. Forecasts sind ebenso möglich für Entities/Standorte oder andere Unternehmenseinheiten.
Der Algorithmus wird über die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) angestossen. Dabei stehen alle notwendigen Systembibliotheken sowie die Algorithmen über die Web-Services der Google Cloud Platform bereit.
Der automatisierte Predictive Sales Forecast ist in eine SAP Analytics Cloud Story integriert – die prognostizierten Werte werden den Ist- und den Vorjahreswerten gegenübergestellt und können entsprechend analysiert und weiterverarbeitet werden.
Das Bündeln der Prognose-, Analyse- und Berichtsfunktionalitäten in einer einzigen Plattform mit einheitlicher Datenbasis ermöglicht den nahtlosen Austausch zwischen allen Unternehmenseinheiten (u. a. unterstützt durch Kollaborations- und Kommentierungsfunktionen).
- Schneller Bereitstellungsmodus über Cloud-Infrastruktur
- Set-up für s-peers Starter und Einführung
- Vollständiger Remote-Zugriffsmodus verfügbar
- typische Einrichtungszeit: 2-3 Tage
- SAP Data Warehouse Cloud
- SAP Analytics Cloud
- R-Server (über Google Cloud Platform Services)
Whitepaper: Predictive Sales Forecast Starter Set
Warum sich der automatisierte rollierende Forecast lohnt:
In dem Whitepaper erfahren Sie, (1) wie Sie Ihr Unternehmen zielgerichteter steuern können, (2) wieviel Zeit Sie durch KI und Automatisierung sparen können und (3) wie das Vorgehen bzw. der Prozess von rollierenden Forecasts abläuft.
Die Automatisierung der Rollierenden Hochrechnung
Im Rahmen der Automatisierung der Prognose der Erfolgsrechnung setzen Kunden der s-peers AG auf ein von s-peers entwickeltes und implementiertes System, welches per Mausklick alle Positionen der Erfolgsrechnung aller Unternehmenseinheiten basierend auf neusten Algorithmen prognostiziert und konsolidiert.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Erheblich weniger Aufwand für den Controller, keine Fehler aufgrund manueller Eingaben mehr und eine viel höhere Informationsdichte der Prognosen.
Erfahren Sie in unserer Aufzeichnung mehr über Motivation, Voraussetzungen und Umsetzung.
WISSEN
Wissenswertes
Das folgende Zitat kann bereits helfen, zu verstehen, was Künstliche Intelligenz von Machine Learning unterscheidet. Genaueres wird in diesem Wiki-Artikel…
Artificial Intelligence steht für Künstliche Intelligenz (KI). Und da es keine allgemein anerkannte philosophische Definition von Intelligenz gibt, lassen sich auch unterschiedliche Auffassungen darüber finden, was Künstliche Intelligenz ist…
Machine Learning ist die Antwort auf eine der Fragestellungen an eine schwache Künstliche Intelligenz. Es handelt sich um ein fundamentales Konzept, um Algorithmen zu studieren, die sich selbst automatisch aufgrund von Erfahrungen (unter Verwendung von Daten) verbessern…
Die meisten Unternehmen tragen Daten zur Kontrolle von Kennzahlen zusammen. Ein smartes Analysewerkzeug erleichtert das Sammeln, Auswerten und Visualisieren von…
