Aus Ihren Daten treffen wir Prognosen!
Der MAX-CON Forecaster Systembausteine ermöglichen zukunftsorientierte Entscheidungen auf der Basis von unterschiedlichen Datenquellen. Die Daten aus BI-Systemen, Data Mining-Tools, ERP-Systemen und CRM-Systemen erhalten eine neue Dimension in der Güte ihrer Aussage für Entscheidungsprozesse. Mit dem MAX-CON Forecaster werden Industrie-, Handels- und Dienstleistungsunternehmen in die Lage versetzt, aus Daten der Vergangenheit und anderen Einflussgrößen die richtigen Entscheidungen für die Zukunft bereits heute treffen zu können.
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Mit dem MAX-CON Forecaster können auch zukünftige Entwicklungen von Einflussgrößen simuliert werden. Im Rahmen der Simulation kann eine von diesen Einflussgrößen abhängige Bewertung der Prognose-Risiken ausgewiesen werden. Diese Informationen sind für den Aufbau eines Risiko-Managements von großer Wichtigkeit.
Der MAX-CON Forecaster ermittelt für jede Daten-Zeitreihe die Charakter-Eigenschaften. Der sogenannte Backtest spiegelt im Nachgang die Güte der Mustererkennung wieder. Die notwendige Sicherheit für die Eignung des Prognose-Verfahrens läuft im Hintergrund der MAX-CON Forecaster adaptiv auf veränderte Umwelteinflüsse
MAX-CON bietet mit dem Forecaster ein intelligentes Prognosesystem, bestehend aus einem Analysemodul und einem Optimierungsmodell, auf dessen Basis die Prognosewerte ermittelt werden. Ein permanentes Kontrollsystem überwacht die Qualität der Ergebnisse und korrigiert eigenständig den mathematischen Algorithmus. Durch den komplementären Einsatz von Operations Research Modellen können die Prognoseergebnisse auf Dauer optimierte betriebswirtschaftliche Entscheidungen gewährleisten. Im Analysemodul werden zentrale Charakteristika der Verbrauchszeitreihen wie Trend, Saisonalität und Varianz systemseitig analysiert und bewertet. Das Analysemodul ermittelt außerdem die funktionalen Eigenschaften des Einflusses von externen Faktoren (z.B. Temperatur, Wochentag). Die Analyseergebnisse werden zur Festlegung des optimalen Prognoseverfahrens genutzt.
Lesen Sie in unserer Fallstudie wie Sie durch bessere Prognosen Ihre Kosten reduzieren.
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