Wir glauben: Gerade in dynamischen Märkten brauchen Start-ups und KMUs Werkzeuge, die nicht nur datengetrieben arbeiten, sondern echten Business-Mehrwert schaffen.
Wie ein modernes Forecasting-Engine den Weg für datengestützte Entscheidungen ebnet
Was wäre, wenn Du Deine Unternehmensdaten nicht nur analysierst – sondern daraus verlässliche Vorhersagen für morgen ableitest?
Foto von Jon Tyson auf Unsplash
Effekt: Skalierbare Vorhersagen, die echte Planungssicherheit schaffen
In einem datengetriebenen Marktumfeld entscheiden präzise Vorhersagen zunehmend über wirtschaftlichen Erfolg. Für ein aktuelles Kundenprojekt haben wir eine modulare, KI-gestützte Forecasting-Engine entwickelt, die genau das möglich macht: verlässliche Zeitreihenprognosen, individuell anpassbar und in verschiedensten Branchen einsetzbar.
Das Ziel: Dem Kunden eine Lösung an die Hand zu geben, mit der sich z. B. Nachfrageentwicklungen, operative Prozesse oder ungewöhnliche Verläufe proaktiv erkennen und steuern lassen – mit minimalem Aufwand und maximaler Wirkung.
Herausforderung: Viele Daten, aber keine Prognosefähigkeit
Unser Kunde hatte bereits Zugriff auf umfangreiche Zeitreihendaten – etwa aus Vertrieb, Produktion und Logistik. Die Herausforderung bestand darin, diese Daten so aufzubereiten und zu modellieren, dass sie automatisiert in belastbare Vorhersagen überführt werden konnten.
Dabei ging es nicht nur um Genauigkeit, sondern auch um Skalierbarkeit, Modularität und eine einfache Integration in bestehende Prozesse. Die Lösung sollte langfristig tragfähig sein, aber auch kurzfristig Ergebnisse liefern – ganz ohne aufwendige Systemmigrationen oder hohe Betriebskosten.
Lösung: Eine Forecasting-Plattform, die mit Deinen Anforderungen mitwächst
Für das Projekt haben wir eine Vorhersage-Engine entwickelt, die auf NeuralProphet basiert – einem Deep-Learning-Framework, das auf PyTorch aufsetzt und speziell für Zeitreihenanalysen konzipiert ist. Die Plattform kombiniert moderne KI-Methoden mit schlanker Datenarchitektur. Im Einzelnen haben wir folgende Elemente umgesetzt:
Flexible Modellarchitektur
Die Modelle wurden so konzipiert, dass sie Trend- und Saisonalitätskomponenten, autoregressive Zusammenhänge, externe Einflussgrößen sowie kundenspezifische Events abbilden können. So entstehen Prognosen, die nicht nur mathematisch korrekt, sondern auch geschäftsrelevant sind.
Automatisierte Performance-Optimierung
Um das volle Potenzial der Modelle auszuschöpfen, haben wir Optuna für das Hyperparameter-Tuning eingesetzt. Das sorgt für reproduzierbare Ergebnisse und ermöglicht es, Modellvarianten systematisch zu vergleichen und zu verbessern.
Leichtgewichtige, integrierbare Dateninfrastruktur
Im Backend haben wir eine schlanke Datenarchitektur auf Basis von SQLite und SQLAlchemy aufgebaut. Dazu kam eine automatisierte Pipeline zur Konvertierung und Migration von Excel-Daten in strukturierte SQL-Tabellen – inklusive Versionierung und Validierung. So konnten wir die bestehenden Datenbestände nahtlos integrieren.
Wiederverwendbarkeit für verschiedene Anwendungsfälle
Die Lösung ist modular aufgebaut und lässt sich flexibel auf unterschiedliche Szenarien anwenden – vom Demand Forecasting über die Produktionsplanung bis hin zur Frühwarnung bei Anomalien.
Fazit: KI, die sich an Deine Realität anpasst
Dieses Projekt zeigt, wie sich moderne Machine-Learning-Technologien mit effizientem Data Engineering verbinden lassen, um echte Mehrwerte zu schaffen – nicht im Labor, sondern in der Praxis.
Wenn Du selbst vor der Herausforderung stehst, komplexe Zeitreihendaten besser zu nutzen, ist der Weg zur Lösung oft kürzer, als Du denkst.
Wir unterstützen Dich gerne dabei, eine Prognoseplattform aufzubauen, die Deine Daten spricht – und Dir hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
