Nachfrage
Erkennen Sie, welche Produkte im nächsten Monat benötigt werden. Bestände und Einkauf richten sich an realen Signalen aus.
Predictive Analytics für Schweizer Unternehmen
Treffen Sie Entscheidungen, bevor der Markt Sie dazu zwingt.
Jäggi's AI verwandelt historische Daten in belastbare Vorhersagen für Nachfrage, Umsatz, Auslastung und Risiken. Ihre Teams sehen, was sich abzeichnet, und handeln früher.
Nachfrageprognose
Modell aktiv
Prognosehorizont: 12 Wochen
92 %
Prognosegenauigkeit bei ausgewählten Nachfragemodellen
40+
Prognoseprojekte in Maschinenbau, Logistik und Einzelhandel
Echtzeit
Modelle berücksichtigen neue Daten und saisonale Muster
Konkrete Anwendungsfälle
Was Sie vorhersagen können
Gute Prognosemodelle beantworten eine betriebliche Frage. Wir bauen die passende Datenlogik dazu.
Umsatz und Ertrag
Planen Sie kommende Monatswerte mit saisonalen Mustern, Kampagnendaten und bisherigen Aufträgen.
Auslastung
Sehen Sie früh, wann Personal, Maschinen oder Lieferfenster knapp werden.
Risiken
Bewerten Sie Ausfallrisiken bei Kunden, Lieferanten und Aufträgen anhand nachvollziehbarer Merkmale.
Wartung
Planen Sie Serviceeinsätze, bevor eine Maschine durch ungewöhnliche Messwerte stehen bleibt.
Messbar und nachvollziehbar
Genauigkeit, die Sie prüfen können.
Wir messen jedes Modell mit historischen Daten, die zum späteren Einsatz passen. Beim Backtesting bleibt ein Zeitraum verborgen. So sehen Sie, wie sich das Modell unter realen Bedingungen verhalten hätte.
- check_circleMAPE zeigt die mittlere prozentuale Abweichung verständlich an.
- check_circleNachfrageprognosen auf SKU-Ebene erreichten in Projekten einen MAPE unter 8 %.
- check_circleExplainable AI macht sichtbar, welche Faktoren eine Vorhersage beeinflussen.
Beispielhafte Modellprüfung
- Trefferquote im Beispiel
- 92 %
- Mittlere Abweichung
- 8 % MAPE
- Prüfung
- Backtesting
Von Rohdaten zum laufenden Modell
So entsteht Ihre Prognose.
Jeder Schritt erzeugt ein prüfbares Ergebnis. Sie wissen jederzeit, was entschieden wurde und warum.
Datenexploration
Quellen, Lücken und Ausreisser werden sichtbar gemacht.
Treiber auswählen
Wir prüfen, welche Merkmale die Zielgrösse tatsächlich erklären.
Modelle rechnen
Mehrere Algorithmen treten gegeneinander an und werden kombiniert.
Backtesting
Historische Zeiträume zeigen Genauigkeit und typische Fehler.
Monitoring
Das Modell wird eingebunden und bei neuen Mustern überprüft.
Technische Auswahl
Technologien nach Aufgabe.
Kein Algorithmus passt zu jeder Zeitreihe. Wir wählen die Methode nach Datenlage, Zielgrösse und gewünschter Erklärung.
query_stats
Zeitreihenmodelle
ARIMA und Prophet eignen sich für klare saisonale Muster, Trends und regelmässige Messpunkte. Die Ergebnisse bleiben für Fachabteilungen gut lesbar.
model_training
Maschinelles Lernen
XGBoost und LightGBM verarbeiten viele Einflussgrössen, etwa Preise, Feiertage, Regionen oder Lieferzeiten.
neurology
Deep Learning
LSTM-Modelle prüfen lange Abhängigkeiten in umfangreichen Messreihen. Das ist sinnvoll, wenn einfache Muster nicht ausreichen.
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Ensemble-Methoden
Mehrere Modelltypen werden verglichen und kombiniert. Das verringert einzelne Fehlannahmen und verbessert die Stabilität.
Klare Antworten
Häufige Fragen zu Predictive Analytics
Sie brauchen kein eigenes Data-Science-Team, um mit verlässlichen Vorhersagen zu arbeiten.
Brauche ich Data Scientists im Team?
Nein. Wir erklären Daten, Modell und Kennzahlen in Ihrer Sprache. Nach der Einführung erhalten Ihre Teams klare Ansichten und Regeln für den täglichen Einsatz.
Wie oft müssen Modelle aktualisiert werden?
Das hängt von Ihrer Zielgrösse ab. Bei schnell wechselnder Nachfrage kann eine tägliche Prüfung sinnvoll sein, bei stabilen Produktionsdaten genügt oft ein längerer Rhythmus.
Was passiert bei lückenhaften Daten?
Wir markieren Lücken, prüfen ihre Ursache und wählen eine passende Aufbereitung. Fehlt eine wichtige Grundlage dauerhaft, sagen wir das vor der Modellierung klar.
Können externe Daten einbezogen werden?
Ja. Wetter, Feiertage, regionale Ereignisse oder Rohstoffpreise können als zusätzliche Einflussgrössen dienen, wenn sie fachlich zur Prognose passen.
Wie kommt die Vorhersage in meinen Arbeitsalltag?
Wir binden die Ergebnisse in bestehende Dashboards, Berichte oder operative Systeme ein. Ihre Mitarbeitenden sehen Prognose, Abweichung und relevante Einflussfaktoren am vertrauten Ort.
Machen Sie aus Unsicherheit einen nächsten Schritt.
Besprechen Sie mit Jäggi's AI, welche Kennzahl sich in Ihrem Unternehmen sinnvoll prognostizieren lässt.