Vorteil
Verbesserung der Genauigkeit der Sales-Forecasts um bis zu 35%.
Daten
Historische Bestellverläufe sowie weitere interne und externe Datenquellen.
Methode
Skalierbarer Machine-Learning-Ansatz basierend auf Zeitreihenanalysen.
Künstliche Intelligenz für bessere Sales Forecasts bei der SMA Solar Technology AG
Herausforderung
Als ein global führender Spezialist für Photovoltaik-Systemtechnik bietet SMA Lösungen für private Solaranlagen, gewerbliche Photovoltaikinstallationen bis hin zu Solarkraftwerken im Megawattbereich an. Mit einem großen Portfolio an Systemtechnik und Energielösungen sowie weltweiten Zielmärkten, ist ein verlässlicher Sales Forecast für SMA ein Schlüsselelement für die Umsatz-, Ressourcen- und Materialplanung. Der bisherige Forecast-Prozess erforderte einen hohen manuellen Aufwand und Ressourceneinsatz. Die Informationsgrundlage für die zuständigen MitarbeiterInnen war vorrangig eine retrospektive Betrachtung ausgewählter interner Daten wie der historischen Verkäufe. Daher sieht SMA großes Potenzial bei der Steigerung der Genauigkeit und der Prozesseffizienz des Sales Forecasts.
Ziel
SMA will durch den Einsatz von Machine Learning die Qualität des Sales Forecasts erhöhen und den Vertrieb unterstützen.
Lösung
SMA hat die Data-Science-Experten von eoda mit der Realisierung des KI-Ansatzes im Sales Forecast beauftragt. Um für jedes Produkt in jedem Zielmarkt einen optimalen Forecast zu erzielen, hat eoda einen Ansatz gewählt, bei dem die von ihnen entwickelten Machine-Learning-Modelle sich automatisiert auf die individuellen Produkt/Markt-Kombinationen und ihre Besonderheiten anpassen.
eoda hat darüber hinaus neben den historischen Bestellverläufen weitere interne und externe Datenquellen in den Forecast mit einfließen lassen.
Ergebnis
Bereits früh in der Proof-of-Concept-Phase konnten die Machine-Learning-Modelle eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit der Sales Forecasts erzielen. Konkret sind die Referenzwerte des Machine-Learning-Modells bis zu 35% besser als die bestehenden Expertenschätzungen (Messgröße: MAPE – Medium Absolute Percentage Error).
Diese Ergebnisse unterstützen den Vertrieb und dienen als bessere Planungsgrundlage für eine Vielzahl an Geschäftsbereichen. Der skalierbare eoda Ansatz mit passgenauen Machine-Learning-Modellen ist nach dem erfolgreichen PoC in kurzer Zeit auf das gesamte Portfolio und alle Zielmärkte ausrollbar.
Data Analytics Software:
YUNA - smarte Forecasts
Prognosen sind das Fundament Ihrer Entscheidungen. Erhöhen Sie mit YUNA die Stabilität dieses Fundaments. Dafür bringt YUNA KI und Expertenwissen für belastbare Prognosen zusammen.
Erfahren Sie mehr!
Use Cases:
Data Science in Ihrer Branche
Optimierte Prozesse, Zeitersparnis und Kostenreduzierung – das sind die Ergebnisse, wenn Data Science erfolgreich eingesetzt wird. Entdecken Sie hier weitere Use Cases und lassen Sie sich inspirieren
Whitepaper:
Wie erschließe ich das Potenzial meiner Daten?
Wie lässt sich der Datenschatz heben? Wie verläuft der Weg von der Idee bis zur erfolgreichen Realisierung und Implementierung eines Data-Science-Projektes? Erfahren Sie es in unserem kostenlosen Whitepaper!
Data Projects:
Von der Idee zum produktiven Service!
Welche Anwendungsfälle sind für Sie besonders spannend? Wie kann der Wissensaufbau in Ihrem Unternehmen gelingen? Von der Lösungsidee bis zum produktiven Einsatz von KI-Systemen in Ihrem Unternehmen: Wir schaffen für Sie aus Daten spürbare Mehrwerte.