Prognose von Einkaufspreisen

1.   Beschreibung

Bei der Prognose von Einkaufpreisen werden historische Daten und Markttrends analysiert, um präzise Vorhersagen über zukünftige Preise zu treffen.

Diese Analysen können für Unternehmen sehr zeitaufwendig und fehleranfällig sein, sodass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) an dieser Stelle sinnvoll sein kann. Ziel der KI-Anwendung ist es, durch eine optimale Planung von Einkäufen Kosten in der Beschaffung zu senken oder ggf. auf Preissteigerungen vorbereitet zu sein. Diese Prognosen stellen außerdem die Bewertungs- und Verhandlungsgrundlage für die Unternehmen dar.

KI kann dabei historische Daten über die Einkäufe analysieren und Muster erkennen, die auf Preisänderungen hinweisen. Es können Prognosemodelle entwickelt werden, welche es ermöglichen, zukünftige Preisentwicklungen genauer vorhersagen zu können. Dadurch lässt sich der Einkauf effizienter gestalten und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens langfristig verbessern.

2.   Notwendige Daten

Je nach Anwendungsfall werden unterschiedliche Daten benötigt. Zum einen sind Daten notwendig, in denen Informationen zu den Einkaufspreisen vermutet werden. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Historische Daten über den Einkauf z. B. Preise, Mengen
  • Lieferdaten z. B. Lieferzeiten, Qualität der Produkte oder Dienstleistungen, Reklamationsdaten
  • Kostendaten z. B. Produktionskosten, Lagerkosten

Zum anderen sind Daten notwendig, welche die zukünftigen Einkaufspreise beeinflussen können. Folgend sind einige Beispiele dazu aufgeführt:

  • Markt- und Branchendaten z. B. Marktforschungsdaten, Branchenberichte, technologische Entwicklungen
  • Produktinformationen z. B. Rarität des Produkts, Eigenschaften
  • Externe Einflussfaktoren z. B. Wetterdaten, Veranstaltungen, Krisen, Gesetze

3.   Nächste Schritte

Die Prognose von Einkaufspreisen klingt nach einem Anwendungsfall für Ihr Unternehmen? Das könnten die nächsten Schritte sein:

  1. Sprechen Sie mit den Kolleg*innen des Einkaufs und prüfen Sie Ihre vorliegenden Daten. Zur Bewertung Ihrer Daten schauen Sie in unserem KI-Kompetenzbildungsprogramm vorbei. In Modul 2 wird das Thema „Datenmanagement“ behandelt.
  2. Strukturieren Sie Ihr KI-Projekt: Welches Problem soll gelöst werden? Setzen Sie klare Ziele. Welche Daten werden benötigt? Wie erfolgt die Anwendung? Dabei kann Sie der KI-Canvas unterstützen.
  3. Integrieren Sie Ihre Geschäftsführung, um das weitere Vorgehen zu besprechen.

Sie benötigen Unterstützung bei den nächsten Schritten? Gehen Sie gerne auf die KI-Dienstleistenden der Region Hannover zu. Gerne unterstützt Sie auch die Region Hannover bei der Gestaltung Ihres Anwendungsfalls.

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