Die Kombination aus Forecasting, Demand Planning und automatisierten Prognosemodellen schafft eine neue Qualität in der Supply Chain Management-Praxis. Unternehmen profitieren von einer höheren Transparenz, schnelleren Entscheidungsprozessen und einer besseren Anpassungsfähigkeit an volatile Märkte. Das Whitepaper „KI‑gestützte Nachfrageprognosen für effizienteres Supply‑Chain‑Management“ ordnet zentrale Entwicklungen rund um datenbasierte Planung ein und zeigt, wie sich Lieferkettenoptimierung mit SAP Integrated Business Planning (IBP) nachvollziehbar weiterentwickeln lässt.
Absatzprognosen verbessern – mit Daten statt Bauchgefühl
Viele Unternehmen planen ihre Absatzmengen noch mit einfachen Methoden oder manuell. Diese Ansätze sind oft fehleranfällig und berücksichtigen externe Einflüsse kaum. Das führt zu ungenauen Prognosen – mit Folgen für Lagerbestände, Produktion und Lieferfähigkeit.
Moderne Lösungen wie SAP Integrated Business Planning (IBP) setzen auf KI-gestützte Planung und digitale Transformation. Sie analysieren historische Daten, erkennen Muster und beziehen externe Faktoren wie Markttrends oder saisonale Schwankungen mit ein. Das Ergebnis: objektive, nachvollziehbare Vorhersagen mit deutlich höherer Genauigkeit. Unternehmen erhalten damit eine verlässliche Grundlage für ihre Entscheidungen – und können ihre Lieferketten gezielter steuern. Dieses Thema gewinnt zunehmend an Bedeutung, da datenbasierte Planung heute ein zentraler Erfolgsfaktor ist. In dynamischen Marktumfeldern schafft dieser Ansatz zudem eine stabilere Grundlage für Entscheidungen und unterstützt eine nachvollziehbare Planung.
Die drei Säulen eines Prognosemodells – Algorithmus, Daten, Indikatoren (Quelle: KPMG 2024)
Diese Grafik zeigt, wie moderne Prognosemodelle aufgebaut sind und welche Komponenten für eine hohe Vorhersagequalität entscheidend sind.
SAP IBP als Plattform für intelligente Planung
Die Prognosemodelle lassen sich direkt in SAP Integrated Business Planning (IBP) einbinden. Die Daten fließen nahtlos in die Planungsprozesse – etwa in die Bedarfs-, Produktions- oder Finanzplanung. Zusätzliche Tools sind nicht nötig.
Besonders wirkungsvoll wird die Prognose durch die Einbindung externer Indikatoren. Diese sogenannten signalbasierten Prognosen berücksichtigen beispielsweise Preisentwicklungen, Konsumverhalten oder Wetterdaten. Dadurch steigt die Prognosegenauigkeit von durchschnittlich 65 auf bis zu 99 Prozent. Gleichzeitig wird der Aufwand für die Erstellung der Prognosen deutlich reduziert. Die Prozesse laufen automatisiert ab – und liefern Ergebnisse in Minuten statt Tagen. Durch diese enge Verzahnung entsteht ein Planungsrahmen, mit dem nach frühzeitigem Erkennen auf Veränderungen flexibel reagiert werden kann. Planungssoftware wie SAP IBP ermöglicht so eine End-to-End Supply Chain-Optimierung.
End-to-End-Workflow von Datenbereitstellung bis Prognose in SAP IBP (Quelle: KPMG 2025)
Diese Darstellung zeigt, wie die KI-gestützte Prognose technisch in SAP IBP eingebunden wird – vom Datenimport bis zur fertigen Planung.
Mehr Effizienz, weniger Kosten – und ein klarer Wettbewerbsvorteil
Die Vorteile sind direkt spürbar: Unternehmen können Lager- und Transportkosten senken, weil sie genauer wissen, wann und wie viel produziert oder geliefert werden muss. Die Lieferkette wird robuster, weil Risiken frühzeitig erkannt und durch Szenarioanalysen in Echtzeit gezielt gesteuert werden können.
Die Lösung ist skalierbar und lässt sich auf verschiedene Geschäftsbereiche anwenden. Sie bietet Transparenz, ist manuell übersteuerbar und fügt sich nahtlos in die bestehende IT-Landschaft ein. Unternehmen, die auf KI-Forecasting setzen, gestalten ihre Planung aktiv und sichern sich einen echten Wettbewerbsvorteil – heute und in Zukunft. Die klare Strukturierung von Daten und Prozessen stärkt langfristig die Grundlage für fundierte Entscheidungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Vorteile auf einen Blick:
Prognosegenauigkeit bis zu 99 Prozent durch KI und externe Indikatoren wie Preisentwicklungen, Inflationsraten oder Markttrends
Nahtlose Integration in SAP IBP für automatisierte Planungsprozesse
Reduzierter manueller Aufwand bei der Erstellung von Absatzprognosen
Kostenersparnis durch optimierte Lager- und Transportplanung
Stärkere Resilienz der Lieferkette durch datenbasierte Szenarioanalysen
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