Vorhersage des Sicherheitsbestands: Ein Zeitreihen-Prognoseprojekt

Die Balance zwischen Lagerbeständen ist eine der größten Herausforderungen im Supply Chain Management: Zu viel Lagerbestand bindet Kapital, zu wenig führt zu Umsatzverlusten und unzufriedenen Kunden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch ein praktisches Projekt zur Prognose der Produktnachfrage und zur Berechnung des optimalen Sicherheitsvorrat.Sie werden von grundlegenden Bestandskonzepten zu explorativen Datenanalysen und zur Implementierung saisonaler Prognosemethoden mit modernen Python-Bibliotheken übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Bestandsterminologie, die Sicherheitsvorratskonzepte und die Mathematik hinter der Nachfrageunsicherheit. - Bereinigen und gruppieren Sie historische Verkaufsdaten aus mehreren Regionen mit modernen Dataframe-Operationen. - Identifizieren Sie saisonale Trends und Muster im Produktverkauf durch systematische explorative Analysen. - Erstellen und konfigurieren Sie ein SARIMA-Modell (Saisonal Autoregressive Integrated Moving Average), um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. - Berechnen Sie optimale Sicherheitsbestände anhand der prognostizierten Nachfrage und der Variabilität der Vorlaufzeit. - Bewerten Sie die Modellleistung anhand wichtiger Prognosemetriken, um zuverlässige Nachschubentscheidungen zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen des Bestandsmanagements und Zeitreihendaten, bevor Sie sich der praktischen Datenmanipulation widmen und dann die Modellerstellung, Parameteranpassung und endgültige Sicherheitsvorratberechnungen durchlaufen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die Datenanalyse, Supply Chain und Data Scientist erlernen möchten. Es ist keine Vorkenntnis in der Prognosetechnik erforderlich. Grundlegende Kenntnisse in Python sind jedoch hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen des vorausschauenden Bestandsmanagements zu erlernen.