Valide Vorhersagen zu treffen gehört zu einer schwierigen Angelegenheit. Die Methode des Predictive Planning knüpft an dieser Problematik an und bietet mithilfe intelligenter Algorithmen die Möglichkeit, die Unternehmensplanung auf die nächste Stufe zu heben. Predictive Planning hat sich zu einem relevanten Trend für die Planungsoptimierung entwickelt.

Ohne eine Planung möglicher zukünftiger Szenarien ist der wirtschaftliche Erfolg eines Unternehmens kaum zu organisieren. Doch durch ein immer komplexer werdendes Umfeld verbunden mit unerwarteten Ereignissen weichen mühsam erstellte Planungen oft von der Realität ab. Infolgedessen wird rückblickend reagiert anstatt mit weitem Blick in die Zukunft zu agieren. Eine Vergrößerung der Planungszyklen kann bis zu einem bestimmten Maß abhelfen, jedoch setzen die limitierten Ressourcen eine Grenze. Mithilfe von Predictive Planning ist es möglich, diese Grenze zu überschreiten.

Das nächste Level der Unternehmensplanung
Viele Ereignisse passieren unvorhergesehen. In diesem Fall muss ein Unternehmen schnell reagieren – bestenfalls mit einem Wissensvorsprung. Predictive Planning setzt die Analyse spezifischer Prozesse und Herausforderungen eines Unternehmens in den Fokus und gewinnt für viele Unternehmen rasant an Relevanz (75% der Unternehmen sehen steigende Relevanz von Predictive Planning).

Verlässliche Vorhersagen durch Einsatz intelligenter Analytic
Predictive Planning bezeichnet den Einsatz von vorhersagenden Modellen auf Basis von statistischen Methoden, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz für die Unternehmensplanung. Treiber dafür sind die immer größer werdenden Mengen an generierten und aufbereiteten Daten, sowie die umfassendere Verwendung von Machine Learning in Business Intelligence und Analytics durch die einfache Verfügbarkeit in der Cloud.

Predictive Planning und Forecasting soll bestehende Prozesse technisch besser unterstützen und verkürzen. Des Weiteren sollen die Planer entlastet werden. Eine Automatisierung der Hochrechnungen wird angestrebt. Dies bietet eine erhebliche Zeitersparnis in der Analyse.

Dazu soll die Qualität und Genauigkeit der Planung gesteigert werden, indem Ursache-Wirkungszusammenhänge identifiziert werden und in Planungsmodelle eingebunden werden. Im Vordergrund sollen Erkenntnisse über das Unternehmen und dessen Umfeld gewonnen werden. Dies geschieht durch die Verknüpfung interner und externer Daten mithilfe von explorativen Analysen. Somit kann eine realistische Darstellung von Zukunftsszenarien erstellt werden.

Im zweiten Teil des Artikels werden Chancen und Nutzen, sowie Einsatzbereiche der Predictive Planning-Methode aufgezeigt.

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