Die 8 besten Nachfrageprognosesoftware für Bedarfsplaner

In den schnelllebigen und volatilen Märkten von heute stehen Nachfrageplaner vor Herausforderungen, die herkömmliche Prognoseansätze einfach nicht bewältigen können. Prognosemodelle, die sich nur auf interne Unternehmensdaten wie Verkaufshistorie, Lagerbestände oder Werbeaktionen stützen, reichen nicht mehr aus. Marktveränderungen, wirtschaftliche Entwicklungen und externe Schocks spielen oft eine größere Rolle als alles, was in Ihrem ERP- oder Planungssystem sichtbar ist.

Leider sind nur sehr wenige Tools zur Bedarfsplanung so konzipiert, dass sie diese externen Signale berücksichtigen. Das Ergebnis? Bedarfsplaner haben blinde Flecken, die zu kostspieligen Fehlern führen können. Deshalb benötigen Sie nicht unbedingt eine neue Bedarfsplanungssoftware, Sie benötigen eine Prognosesoftware das sich nahtlos in Ihr bestehendes System integrieren lässt. Diese Lösungen rufen historische Daten aus Ihrer Bedarfsplanungssoftware ab, reichern sie mit externen Faktoren an und exportieren dann hochwertige Prognosen zurück in Ihren Workflow.

Im Folgenden untersuchen wir 8 der besten Softwareplattformen für Nachfrageprognosen für Nachfrageplaner im Jahr 2025.

1. Indicio

Indicio ist eine Prognoseplattform der nächsten Generation, die für Bedarfsplaner entwickelt wurde, die die Grenzen herkömmlicher Planungstools überschreiten möchten. Sie zeichnet sich durch die Kombination interner Unternehmensdaten mit externen Faktoren wie makroökonomischen Indikatoren, Rohstoffpreisen, Verbrauchertrends und Finanzsignalen aus. Mithilfe seiner fortschrittlichen Faktorauswahl-Engine ermittelt Indicio, welche Faktoren für Ihre spezifischen Produkte oder Märkte am wichtigsten sind. Dank seiner No-Code-Oberfläche ist es leicht zugänglich, und die Funktionen zur Szenariosimulation helfen Teams dabei, sich auf mehrere mögliche Zukünfte vorzubereiten. Indicio lässt sich auch mit externen Datenanbietern wie Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, Fred, Eurostat und mehr als 20 anderen integrieren. Es verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit statistischen Modellen, maschinellem Lernen, Bayes'schen Modellen, Modellen mit gemischten Frequenzen und benachteiligten Modellen und ist darauf ausgelegt, Bedarfsplanern einen Vorteil zu verschaffen.

Vorteile:

• Enthält sowohl interne als auch externe Treiber mit automatisierter Faktoridentifikation.
• No-Code-Schnittstelle mit erweiterten Szenariosimulationen.
• Direkte Integrationen mit über 20 externen Datenquellen.

Nachteile:

• Höhere Kosten im Vergleich zu Open-Source-Prognosepaketen.
• Erlaubt keine benutzerspezifischen Modelle.
• Erfordert eine stabile Internetverbindung.

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2. SAS-Prognoseserver

SAS Forecast Server ist eine seit langem bestehende Lösung, der Unternehmen mit komplexen Prognoseanforderungen vertrauen. Es eignet sich besonders gut für die Verarbeitung umfangreicher Datensätze und die automatische Modellauswahl für Tausende von Zeitreihen gleichzeitig. Die statistische Tiefe der Software gewährleistet Robustheit und macht sie zu einer beliebten Wahl für Unternehmen aus den Bereichen Einzelhandel, Fertigung und Versorgungsunternehmen. Aufgrund ihrer Lernkurve und der Abhängigkeit von technischem Fachwissen ist sie jedoch für Teams ohne fundiertes analytisches Fachwissen weniger zugänglich.

Vorteile:

• Erledigt sehr umfangreiche Prognosen für Tausende von Serien.
• Umfassende statistische Genauigkeit und Automatisierung bei der Modellauswahl.
• Support und Zuverlässigkeit auf Unternehmensebene.

Nachteile:

• Steile Lernkurve; für eine effektive Nutzung sind fortgeschrittene Fähigkeiten erforderlich.
• Die Oberfläche ist im Vergleich zu neueren Tools weniger modern und benutzerfreundlich.
• Die Lizenz- und Supportkosten können hoch sein.

3. Blue Yonder Luminate Demand Edge

Luminate Demand Edge von Blue Yonder wurde speziell für den Einzelhandel und Konsumgüter entwickelt und bietet KI-gestützte Prognosen, die sich schnell an Nachfragesignale anpassen. Es integriert interne Transaktionsdaten mit kausalen Faktoren wie Wetter, Werbeaktionen und Feiertagen, um genauere Einblicke zu erhalten. Aufgrund der Cloud-nativen Architektur und der Echtzeitverarbeitung eignet sich Luminate besonders für Unternehmen, die mit schnellen Nachfrageschwankungen zu kämpfen haben. Die Integration externer Daten auf Wirtschafts- und Marktebene ist jedoch im Vergleich zu dedizierten Prognoseplattformen eingeschränkter.

Vorteile:

• Starke KI-gestützte Funktionen zur Bedarfserfassung.
• Maßgeschneidert für den Einzelhandel und die Konsumgüterindustrie.
• Cloud-nativ, skalierbar und bereit für Echtzeit.

Nachteile:

• In erster Linie für Anwendungsfälle im Einzelhandel optimiert, für andere Branchen weniger flexibel.
• Eingeschränkte Integrationen mit breiteren makroökonomischen Datenquellen.
• Die Implementierungskosten und der Zeitaufwand können erheblich sein.

4. SAP Integrierte Geschäftsplanung (IBP)

SAP IBP ist eine der am weitesten verbreiteten Lösungen für die Bedarfsplanung, insbesondere bei Unternehmen, die bereits SAP ERP einsetzen. Die Funktionen zur Bedarfsprognose sind in eine umfassendere Suite für die Lieferkettenplanung integriert und bieten leistungsstarke Funktionen für Zusammenarbeit und Integration. SAP IBP ist zwar hervorragend darin, Nachfrage-, Angebots- und Finanzplanung in Einklang zu bringen, seine native Prognose-Engine ist jedoch relativ auf interne Daten beschränkt. Unternehmen kombinieren IBP häufig mit externer Prognosesoftware, um deren Funktionen zu erweitern.

Vorteile:

• Tiefe Integration mit SAP ERP- und Supply-Chain-Modulen.
• Starke Zusammenarbeit und Workflow-Management.
• Gut geeignet, um Nachfrageprognosen mit der Finanz- und Angebotsplanung in Einklang zu bringen.

Nachteile:

• Native Prognosen sind begrenzt und oft zu simpel.
• Starkes Vertrauen in das SAP-Ökosystem; begrenzte Flexibilität.
• Hohe Gesamtbetriebskosten.

5. o9 Lösungen

o9 Solutions bietet ein digitales Gehirn für integrierte Geschäftsplanung mit KI-gesteuerten Prognosefunktionen. Es betont die Verknüpfung von Nachfrage, Angebot und Finanzplanung und ermöglicht gleichzeitig die Szenarioplanung über verschiedene Horizonte hinweg. Die Plattform integriert eine Vielzahl von Datenquellen, konzentriert sich jedoch mehr auf interne Geschäftstreiber und strukturierte Daten als auf externe makroökonomische oder alternative Datensätze. o9 ist zwar leistungsstark, erfordert jedoch häufig Anpassungen und langwierige Implementierungsprojekte.

Vorteile:

• Starke Szenarioplanung und Funktionen für digitale Zwillinge.
• Umfassende Integration von Nachfrage, Angebot und Finanzen.
• KI und Analytik sind auf der gesamten Plattform integriert.

Nachteile:

• Die externe Datenabdeckung ist im Vergleich zu speziellen Prognosetools begrenzt.
• Die Implementierung kann langwierig und ressourcenintensiv sein.
• Für mittelständische Unternehmen sind die Kosten hoch.

6. Oracle Demand Management Cloud

Oracle Demand Management Cloud ist Teil der Oracle Supply Chain Management Suite. Sie bietet statistische und auf maschinellem Lernen basierende Prognosen mit integrierten Funktionen für Zusammenarbeit und Bedarfserfassung. Ihre Stärke liegt in der Integration von Nachfrageprognosen in die Angebots- und Betriebsplanung. Sie berücksichtigt zwar kausale Faktoren wie Werbeaktionen oder saisonale Schwankungen, deckt jedoch nicht von Haus aus umfassendere makroökonomische oder Marktdatensätze ab. Unternehmen müssen sie häufig mit angereicherten Prognosen von externen Plattformen versorgen.

Vorteile:

• Robuste statistische und ML-basierte Prognosemodelle.
• Starke Integration mit dem Oracle SCM-Ökosystem.
• Gute Funktionen zur Bedarfserfassung und Zusammenarbeit.

Nachteile:

• Eingeschränkte Unterstützung für externe makroökonomische Triebkräfte.
• Erfordert die Unterstützung des Oracle-Ökosystems, um den maximalen Nutzen zu erzielen.
• Konfiguration und Wartung können komplex sein.

7. Prognose Pro

Forecast Pro ist eine etablierte Prognoselösung, die für ihre Zugänglichkeit und Tiefe statistischer Modelle bekannt ist. Sie ist besonders bei mittelständischen Unternehmen und akademischen Nutzern beliebt. Das Tool macht es einfach, Prognosen mit Zeitreihenmethoden und Kausalmodellen zu erstellen, allerdings erfordert es manuelle Arbeit, um externe Faktoren einzubeziehen. Forecast Pro ist zwar nicht so auffällig wie neuere KI-gestützte Plattformen, bietet aber ein praktisches Gleichgewicht zwischen Funktionalität und Erschwinglichkeit.

Vorteile:

• Breite Palette statistischer Modelle mit transparenter Methodik.
• Relativ einfach zu erlernen und zu verwenden.
• Erschwinglicher als die meisten Unternehmenslösungen.

Nachteile:

• Eingeschränkte Automatisierung im Vergleich zu modernen KI-Tools.
• Schwache Integrationen mit externen Datenquellen.
• Nicht so skalierbar für sehr große Organisationen.

8. Anaplan

Anaplan ist vor allem als vernetzte Planungsplattform bekannt, die die Finanz-, Vertriebs- und Lieferkettenplanung unterstützt. Die Funktionen zur Bedarfsprognose sind dank der Modellierungsumgebung flexibel und ermöglichen es den Teams, maßgeschneiderte Planungsabläufe zu erstellen. Anaplan ist stark in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, aber die Stärke der Prognosen hängt davon ab, was die Benutzer selbst erstellen. Die Integration externer Faktoren ist möglich, erfordert jedoch in der Regel eine manuelle Einrichtung oder Konnektoren von Drittanbietern.

Vorteile:

• Hochflexible und anpassbare Modellierungsumgebung.
• Enge Zusammenarbeit zwischen Geschäftsfunktionen.
• Cloud-basiert und skalierbar.

Nachteile:

• Die sofort einsatzbereiten Prognosefunktionen sind begrenzt.
• Einrichtung und Wartung erfordern umfangreiches Fachwissen.
• Die Integration externer Faktoren ist nicht automatisiert.

Letzte Gedanken

Bei der Auswahl der richtigen Nachfrageprognosesoftware geht es nicht darum, Ihr Bedarfsplanungssystem zu ersetzen, sondern es zu verbessern. Tools wie Indicio zeichnen sich dadurch aus, dass sie sowohl interne als auch externe Faktoren berücksichtigen und Planern so einen besseren Blick auf die Zukunft bieten. Andere, wie SAP IBP oder Oracle Demand Management Cloud, zeichnen sich durch Integration und Arbeitsablauf aus, verlassen sich jedoch auf erweiterte Prognosen spezialisierter Prognose-Engines.

In volatilen Märkten kann der Unterschied zwischen einer Prognose, die allein auf der internen Historie basiert, und einer Prognose, die mit Markt-, Wirtschafts- und externen Daten angereichert ist, den Unterschied ausmachen, ob man überrumpelt ist oder die Nase vorn hat.

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