Fallstudie
Da eine Niederlassung dieses Herstellers den Konsumgütermarkt beliefert, mussten sie Einblick in die Produktionsmengen und Exportzahlen von Textilien gewinnen, um die wichtigsten Faktoren zu ermitteln, die sich auf ihre chemische Produktion auswirken würden, und ihre Marktstrategien für Produkt- und Regionskategorien zu steuern. Da sie die Nachfrage nicht genau vorhersagen konnten und die Auswirkungen makroökonomischer Faktoren nicht klar waren, hatten sie keinen vollständigen Überblick über die Ressourcenallokation. Dies führte zu unnötigen Kosten und potenziellen Umsatzeinbußen.
Ihre Prognosemethode, die derzeit einen Bottom-up-Ansatz verwendet, beruhte ausschließlich auf einem einfachen univariaten Modell, das eine erhebliche Einschränkung darstellte. Dieser Ansatz hinderte sie daran, makroökonomische Faktoren oder Frühindikatoren in ihre aggregierte Prognose einzubeziehen. Infolgedessen fehlten ihnen wichtige Erkenntnisse, da univariate Modelle von Natur aus nicht in der Lage sind, allgemeine wirtschaftliche Bedingungen zu berücksichtigen, was sich negativ auf die allgemeine Prognosegenauigkeit auswirkte.
Aufgrund der Risiken, die mit der ausschließlichen Anwendung univariater Prognosemodelle verbunden waren, verpassten sie die Gelegenheit, Frühindikatoren auf ihre aggregierte Prognose anzuwenden, da univariate Prognosemodelle dies nicht zulassen.
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