Demand Forecasting
Wie KI, Digital Twins & integrierte Datenplattformen die Planung revolutionieren
Von der reaktiven zur vorausschauenden Demand-Planung
Schwankende Nachfrage, unsichere Lieferketten, immer mehr Vertriebskanäle – unter diesen Bedingungen geraten klassische Demand Forecasting Methoden zunehmend an ihre Grenzen. Wer heute noch rein auf manuelle Prognosen und Excel-Tabellen setzt, läuft Gefahr, mit Fehlbeständen (= verpasste Umsatzchancen) und oder hohen Lagerkosten (= Kapitalbindung, fehlender Cash Flow) konfrontiert zu werden.
Die gute Nachricht: Moderne Technologien eröffnen neue Möglichkeiten. Allen voran: Künstliche Intelligenz. Sie erkennt Muster in großen Datenmengen, lernt aus Abweichungen und verbessert Prognosen und optimiert die repetitiven Arbeiten kontinuierlich. Mit einem Digital Twin lassen sich Szenarien simulieren, Risiken frühzeitig erkennen und Entscheidungen treffen, bevor es kritisch wird. Vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt.
In diesem Artikel zeigen wir, wie KI, integrierte Plattformen und Microsoft Dynamics 365 Unternehmen helfen, ihre Nachfrageplanung zukunftssicher aufzustellen.
Die Herausforderung: Demand-Prognosen im Blindflug
In vielen Unternehmen stützt sich die Bedarfsplanung noch immer auf historische Verkaufsdaten und statische Annahmen. Doch je dynamischer Märkte und je volatiler Lieferketten werden, desto weniger reicht der Blick in den Rückspiegel. Plötzliche Nachfrageschwankungen, saisonale Effekte oder externe Einflüsse wie Wetter oder Werbeaktionen oder auch politische Einflüsse werden unzureichend berücksichtigt.
Hinzu kommt: Die relevanten Daten liegen oft verstreut in unterschiedlichen Systemen – ERP, E-Commerce, Partner-Vertrieb, Einkauf, Lager – ohne gemeinsame Datenbasis oder automatisierte Synchronisierung. So entstehen blinde Flecken, Informationsverzögerungen und manuelle Abstimmungen, die fehleranfällig sind und wertvolle Zeit kosten.
Die Folge sind klassische Dispositionsfehler: zu früh, zu spät, zu viel oder zu wenig bestellt. Kleine Abweichungen in der Nachfrage verstärken sich entlang der Lieferkette zum Bullwhip-Effekt – mit spürbaren Auswirkungen auf Verfügbarkeit, Lagerkosten und Kundenzufriedenheit. Kurz gesagt: Ohne vernetzte Systeme, lernfähige Modelle und eine aktuelle Datengrundlage bleibt Demand Forecasting reaktiv… und wird zum Risiko.
Wie KI Demand Forecasting unter dynamischen Bedingungen möglich macht & laufend optimiert
Während klassische Prognosen oft nur auf Durchschnittswerten der Vergangenheit beruhen, erkennt künstliche Intelligenz Muster, bevor sie für menschliche Analysten offensichtlich werden.
Statt starrer Regeln analysieren Machine-Learning-Modelle kontinuierlich riesige Datenmengen: Verkaufszahlen, Saisonalitäten, regionale Unterschiede, externe Einflussfaktoren wie Wetter oder Marketingaktionen. Die Modelle lernen mit jeder Abweichung dazu, passen sich automatisch an neue Gegebenheiten an und werden mit der Zeit immer präziser.
Besonders leistungsstark wird diese Herangehensweise, wenn KI und menschliche Expertise Hand in Hand arbeiten: Disponenten erhalten Prognosen, die sie kommentieren, nachjustieren oder durch eigene Szenarien ergänzen können. So entsteht ein lernendes System, das weiterhin die bewährten historische Muster versteht, aber zusätzlich aktiv auf unübersichtliche Veränderungen reagieren kann.
KI ist nicht gleich KI: Copilot, Autonome Agents und Azure AI im Demand Forecasting
Demand Forecasting stellt sehr unterschiedliche Anforderungen an ein System: Es geht darum, Datenmengen zu analysieren, wiederkehrende Prozesse zu automatisieren und gleichzeitig Menschen im Alltag bei Entscheidungen zu unterstützen.
Genau deshalb kombiniert Microsoft verschiedene KI-Technologien, jede für eine klar definierte Aufgabe:
- Azure AI liefert die analytische Tiefe im Hintergrund: leistungsfähige Machine-Learning-Modelle wie ARIMA oder Prophet erkennen Muster, berücksichtigen Saisonalitäten und verbessern Prognosen kontinuierlich.
- Copilot bringt KI direkt zu den Menschen. Als interaktive Assistenz unterstützt die KI etwa bei der Analyse von Forecast-Abweichungen oder der Ableitung von Nachbestellungsvorschlägen.
- Autonome Agents übernehmen wiederkehrende Aufgaben wie das periodische Aktualisieren von Prognosen, das Erkennen von Nachfragespitzen oder das Einleiten automatisierter Workflows. Dabei handeln sie voll automatisiert, aber jederzeit nachvollziehbar.
Durch dieses Zusammenspiel aus Assistenz, Automatisierung und analytischer Intelligenz wird Demand Planning nicht nur digitaler, sondern robuster, skalierbar und zukunftssicher.
Simulation & Szenarien: Mit dem Digital Twin auf alle Fälle vorbereitet
Was passiert, wenn ein wichtiger Lieferant ausfällt? Wie verändern sich Lagerbestände bei Preisanpassungen? Und was, wenn die Nachfrage in einer Region plötzlich um 30 % steigt?
Mit einem Digital Twin – also einer digitalen Abbildung Ihrer Supply Chain – lassen sich solche Fragen endlich fundiert beantworten. Der Digital Twin bildet Ihre physischen Prozesse virtuell nach: Lagerbestände, Lieferwege, Verkaufsdaten, Produktionskapazitäten – alles wird in einer vernetzten Modellumgebung zusammengeführt. Die Basis dafür sind Echtzeitdaten aus ERP-Systemen, Commerce-Plattformen, IoT-Sensoren und Kundendatenquellen, zusammengeführt über Microsoft Dataverse.
Mögliche Simulationsszenarien sind:
- Lieferengpass: Wie lange reicht der Bestand? Welche Alternativen gibt es?
- Preisanpassung: Was passiert bei Rabattaktionen oder Preissteigerungen?
- Nachfrageshift: Wie wirkt sich ein regionaler Trendwechsel auf die Lagerlogistik aus?
- Sortimentswechsel: Welche Artikel laufen aus, welche sollten nachbestellt werden?
- Externe Faktoren: Was tun bei Wetterveränderungen, Events oder Störungen?
Dank KI und Microsofts Plattformtechnologie lassen sich diese Szenarien nicht nur durchspielen, sondern direkt in Handlungsempfehlungen übersetzen. Der Clou: Simulation ersetzt dabei nicht die Erfahrung von Analysten und Disponenten, sondern erweitern sie.
Integrierte Plattformen für verlässliche Planung
Intelligente Prognosen basieren notwendigerweise auf vollständigen Daten und verbundenen Systemen. Genau hier liegt die Stärke des Microsoft-Ökosystems: Mit Microsoft Dataverse als zentraler Datenbasis lassen sich Informationen aus ERP, Commerce, IoT und Kundeninteraktion verbinden. So entsteht eine 360°-Sicht auf Nachfrage, Bestand und Marktgeschehen.
Erst diese konsolidierte Datenplattform ermöglicht belastbare Simulationen, adaptive Forecasts und fundierte Entscheidungen entlang der gesamten Supply Chain. Systeme wie Dynamics 365 Supply Chain Management, Finance, Commerce, Customer Insights und Power BI greifen auf dieselben Daten zu. So entstehen präzise Prognosen und realistische Simulationen.
Wie KI den Alltag im Demand Forecasting verändert – ein Vorher/Nachher-Szenario
Vorher
Ein mittelständischer Großhändler für technische Komponenten plant seine Nachfrage auf Basis von Excel-Listen und Erfahrungswerten. Die Verkaufszahlen kommen aus dem ERP, E-Commerce-Daten aus einem separaten Shop-System.
Kundentrends analysiert niemand systematisch – dafür fehlt die Zeit. Prognosen werden monatlich manuell erstellt, Dispositionsentscheidungen beruhen auf Bauchgefühl. Lieferengpässe? Kommen vor. Doppelt bestellte Artikel? Auch. Und wenn sich eine Aktion in einer Region besonders gut verkauft, merkt es die Zentrale oft erst, wenn das Regal leer ist.
Nachher
Mit Microsoft Dynamics 365 und der Demand Planning App laufen Prognosen integriert, datenbasiert und kontinuierlich. Das System erkennt frühzeitig, dass sich die Nachfrage nach bestimmten Artikeln im Online-Shop verändert – lange bevor es in den Beständen sichtbar wird.
Ein Digital Twin simuliert, wie sich unterschiedliche Preisszenarien auf die Lagerverfügbarkeit auswirken. Ein Agent schlägt automatisch eine Mengenanpassung für die nächste Bestellung vor. Der Planner bekommt die Empfehlung via Copilot, prüft sie, passt an – und kann im selben Tool den Bestellvorgang abwickeln.
Fazit: Zukunftssichere Planung mit KI und der richtigen Plattform
Demand Forecasting war lange eine Mischung aus Erfahrungswerten, Bauchgefühl und Excel. Doch bei der aktuellen Marktdynamik reicht das nicht mehr aus. Wer heute wettbewerbsfähig bleiben will, braucht Prognosen auf Bais von Echtzeitdaten, Szenarien und lernenden Algorithmen.
Mit Microsoft Dynamics 365, Azure AI und einer zentralen Datenplattform lassen sich isolierte Systeme verbinden, Prognosen automatisieren und Risiken gezielt simulieren. Copilot, autonome Agents und Digital Twins leistet jeweils ihren Beitrag zur neuen, vorausschauenden Planung.
Wenn Sie Ihre Bedarfsplanung zuverlässiger, transparenter und effizienter gestalten möchten, sprechen Sie mit uns. In einem unverbindlichen Beratungsgespräch zeigen wir Ihnen, wie das mit Dynamics 365 und KI-Unterstützung gelingt.