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Daten nutzen zur Digitalen Planung, Forecasting und Optimierung

Nutzen Sie die gewonnenen Daten durch Business Intelligence zur Digitalen Planung, Forecasting und Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse.
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Was versteht man unter der Digitalen Planung?

Nachdem über Dashboards und Reports die Daten aufbereitet und visualisiert wurden, gilt es nun die gewonnenen Daten entsprechend zu nutzen. So umfasst der Begriff Business Intelligence weiterhin Methoden des Corporate Performance Management, also der Unterstützung von Planungs- und Steuerungsprozessen im Unternehmen. 

Digitale Planung, Forecasting und Optimierung umschreibt alle Fähigkeiten einer IT-gestützten Lösung im Unternehmen, um Anwender in der digitalen Analyse und Planung zu unterstützen. Erfahren Sie hier, welche Vorteile die Digitale Planung hat.

Digitale Planung, Forecasting und Optimierung für Geschäftsprozesse

Typische Fragestellungen, die im Rahmen von Business Intelligence mit digitaler Planung und Forecasting beantwortet werden können:

  • Weg von der „Excel-Hölle“: Wie kann mit digitaler Planung der Planungsprozess vereinfacht werden und dabei trotzdem agil bleiben?
  • Weche Einsatzmöglichkeiten bietet der umfangreiche Werkzeugkasten der digitalen Planung?
  • Wie kann durch Data Science-Methoden, z.B. Forecasting, die digitale Planung verbessert werden?
  • Welche Einsatzfelder für mathematische Optimierung in der Planung gibt es?
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Vorteile von Digitaler Planung, Forecasting und Optimierung

  • Treffen schneller Entscheidungen

    In unsicheren Zeiten kann digitale Planung Unternehmen helfen, schnell Entscheidungen zu treffen. Szenarien werden betrachtet, Abhängigkeiten aufgelöst, Konsequenzen dargestellt. In Sekunden werden große Teams mit notwendiger Information versorgt, umgekehrt versorgen weltweit tätige Teams das Unternehmen mit überlebenswichtigen Daten.

  • Zentrales Wissen statt verteilter Ahnungen

    In der digitalen Planung zählt neben Schnelligkeit vor allem auch Nachvollziehbarkeit und Vertrauen. Durch die zentrale, qualitätsgesicherte Datenablage sowie durch Zugriffsrechte und definierte Prozessflüsse werden Informationen und deren Beschaffung transparent: Alle Nutzer greifen über verschiedene Wege (Web, Excel) auf die zentrale Datenhaltung zu, die nebenbei durch ihren analytischen Charakter die notwendigen Funktionen bereitstellt, die für Planungszwecke erforderlich sind.

  • Data Science als wertvolle Ergänzung

    Data Science, sei es Forecast oder Entscheidungsoptimierung, ergänzt sinnvoll die digitale Planung. Versteckte Zusammenhänge werden sichtbar und potentielle Handlungsalternativen aufgezeigt. Integriert in den Planungsprozess schaffen diese zusätzlichen Möglichkeiten umfassende Intelligenz, die direkt dem Geschäftsprozess nützt.

So funktioniert die digitale Planung

Die digitale Planungslösung bildet die Klammer um alle Aufgaben: Durch die zentrale Datenspeicherung inkl. aller Abhängigkeiten und des verteilten Zugriffs sind alle Daten miteinander vernetzt und die wechselseitigen Einflüsse definiert. So lassen sich Effekte, z.B. von der Vertriebsplanung auf den Cashflow sofort erkennen, mittels der Szenario-Funktion vergleichen und ggfls. per mathematischer Optimierung zielgerichtet planen.

Data Science ergänzt die manuelle digitale Planung um statistische Verfahren

  • Umfassende Forecasting-Algorithmen erkennen automatisch historische Verläufe
  • Mit KI und ML werden Abhängigkeiten erkannt und in der Planung berücksichtigt
  • Die statistischen Verfahren können losgelöst von der manuellen Planung oder ergänzend angewendet werden

Beispiel: Berücksichtigung von Saisonalitäten für die Absatzplanung, oder Zusammenhänge zu Werbemaßnahmen

Mathematische Optimierung liefert Entscheidungsvorlagen und grenzt Varianten ein

  • Die vorherigen Verfahren liefern ein (oder mehrere) geplante Szenarien, die unter gegebenen Umständen, z.B. Produktionskapazitäten umgesetzt werden müssen
  • Mathematische Optimierung errechnet aus tausenden Handlungsoptionen die unter den gegebenen Parametern optimale Lösung

Beispiel: Errechnung eines Produktionsplans unter Berücksichtigung von Absatzplanung, Produktionskapazitäten, Kosten der Rohware und des Vertriebs, Märkten

Anwendungsbeispiele

Von Analyse und Planung über Forecasts bis zur Optimierung: Lernen Sie hier Einsatzbeispiele kennen.

Analyse und Planung in der zentralen, digitalen Planungslösung

Die Planungslösung bildet den Nukleus der Anwendung: „IBM Planning Analytics“ (früher „TM1“).

Die Lösung ist für Planungsanwendungen optimiert: Die zentrale Datenhaltung stellt nicht nur gemeinsamen konsistenten Datenzugriff über alle Zugriffsmöglichkeiten sicher, sondern auch eine leistungsfähige Engine für alle Arten der Berechnung: Aggregationen, Verteilung (Spreading), Regeln usw.

Mehr Informationen über IBM Planning Analytics finden Sie hier.

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Ergänzung durch Forecasting und Data Science zur Unterstützung bei der Planung

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Forecasting bzw. Data Science ist eine spezielle Disziplin in der Datenverarbeitung, die aus gegebenen Daten aufgrund von mathematischen Verfahren (Statistik oder Künstliche Intelligenz / Machine Learning) z.B. Zusammenhänge erkennt oder Zeitreihen in die Zukunft rechnet. Wir nutzen die Integration von IBM Watson Studio und IBM Planning Analytics, um in Echtzeit aus Daten der Vergangenheit einen Forecast zu rechnen.

Mehr zum Thema Data Science mit IBM Watson Machine Learning oder Watson Studio finden Sie hier.

Ergänzung um mathematische Optimierung

Egal ob mit Data Science oder ohne: Bei der Planung müssen oft verschiedene Szenarien betrachtet und bewertet werden. Vor allem Rahmenparameter müssen eingehalten werden: Produktionskapazitäten, Stückkosten und -Preise, Transportwege, usw. Oft viele, teils konkurrierende Eingaben auf dem Weg zum Ziel, mit Millionen Möglichkeiten der Kombination.

Die mathematische Optimierung nutzt alle Parameter und Randbedingungen, um daraus in sehr kurzer Zeit die optimale Kombination zur Erreichung der geschäftsrelevanten Ziele zu bestimmen. 

Mehr zum Thema Entscheidungsoptimierung mit IBM Decision Optimization finden Sie hier.

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Unsere Services zu Digitaler Planung, Forcecasting und Optimierung

Je nach Umfang der Anforderungen startet ein Planungsprojekt meist mit der Definition eines Datenmodells und mit der Übernahme der relevanten Daten aus dem Vorsystem in das Planungssystem. Anschließend werden Berechnungen spezifiziert, Auswertungen erstellt und Planungsprozesse definiert.

Als Ausbaustufen wird Data Science in den Planungsprozess integriert, oder mittels mathematischer Optimierung werden Konflikte z.B. zwischen Vertriebs- und Produktionsplanung aufgelöst.

Digitale Planung

Durch langjährige Expertise nicht nur in allen technischen Aspekten, sondern insbesondere auch in allen fachlichen Aspekten können wir schnell die Anforderungen der Fachabteilung verstehen und umsetzen. So entsteht innerhalb von wenigen Tagen ein bereits nutzbares Modell, welches in agiler Zusammenarbeit mit den Kunden kontinuierlich verbessert wird.

Forecasting

Die Erweiterung einer digitalen Planung um Data Science erfordert die enge Zusammenarbeit beider Disziplinen. Wir haben das technische Know-how der Integration und das fachliche Wissen in sowohl digitaler Planung als auch Data Science, um Planung perfekt mit Data Science zu ergänzen.

Mathematische Optimierung

Die Auflösung einer fachlichen Zwickmühle zwischen unterschiedlichen, teilweise widersprechenden Zielgrößen und zahlreichen Randbedingungen ist einer der Kernkompetenzen unserer Berater. In enger Zusammenarbeit mit der digitalen Planung entsteht so aus einer digitalisierten manuellen Planung gleichzeitig ein Lösungsvorschlag für drängende Herausforderungen im Unternehmen.
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