Bedarf vorhersehen und Planungsoptionen bewerten.
Typische Herausforderungen
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Planung basiert auf Durchschnittswerten und Tabellen
Externe Treiber wie Wetter oder Ereignisse werden nicht berücksichtigt
Engpässe oder Überkapazitäten werden zu spät erkannt
Was wir liefern
Bedarf auf Basis historischer Daten und relevanter Geschäftstreiber prognostizieren
Szenarien vergleichen, um Kapazitäts- und Ressourcenentscheidungen zu unterstützen
Bedarfsänderungen und mögliche Versorgungslücken sichtbar machen
Prognosen mit bestehenden Planungsprozessen und Systemen verbinden
So funktioniert es
1. Datenprüfung
Historie, Granularität und Datenqualität werden geprüft und relevante Treiber identifiziert.
2. Feature Engineering
Externe Treiber wie Wetterprognosen, Kalendereffekte und Ereignisse ergänzen die historischen Daten.
3. Modelltraining & Backtesting
Prognosemodelle werden trainiert und gegen vergangene Zeiträume sowie eine einfache Basislinie getestet.
4. Automatisierte Prognose-Pipeline
Neue Daten und Wetterprognosen werden automatisch verarbeitet, zum Beispiel täglich.
5. Schwellenwerte & Alarme
Prognosen werden mit definierten Grenzwerten verglichen; E-Mail-Alarme warnen frühzeitig vor kritischem Bedarf.
6. Dashboard & Integration
Prognosen, Trends und Alarme in einem Dashboard und bei Bedarf in Ihren Planungssystemen.
Technologien & Nutzen
Technologien: Python, Machine-Learning-Prognosemodelle, Wetterdaten-Integration, Microsoft Azure, Power BI, E-Mail-Alarmierung
Nutzen: Bessere Planungssicht und frühzeitiges Handeln bei Bedarfsänderungen.
Passende Erfolgsgeschichten:
Häufige Fragen
Wie viele historische Daten brauchen wir?
In der Regel mindestens ein bis zwei Jahre Tagesdaten, um Saisonalität abzubilden. Wir prüfen die Machbarkeit zuerst mit Ihren Daten.
Wie weit können Sie vorausschauen?
Das hängt von Daten und Treibern ab. AquaPredict prognostiziert zum Beispiel den kommunalen Wasserbedarf 14 Tage im Voraus.