ML-basierte Absatzprognose mit Frühindikatoren
Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
Authors
In einem von Unsicherheit geprägten Marktumfeld zu agieren stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Verfahren des maschinellen Lernens (ML) bieten unter Einbeziehung von externen Frühindikatoren eine Möglichkeit, langfristige Absatzprognosen präziser als herkömmliche statistische Prognoseverfahren zu erstellen. Dieser Beitrag zeigt das Potenzial von ML unter Einbeziehung von externen Faktoren (z. B. Konjunkturdaten) für die Absatzprognosen eines Produkts von einem Chemieunternehmen auf.
| Titel in Übersetzung | ML-based Demand Forecast with External Factors |
|---|---|
| Originalsprache | Deutsch |
| Zeitschrift | ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb |
| Jahrgang | 118 |
| Ausgabenummer | 5 |
| Seiten (von - bis) | 324-329 |
| Anzahl der Seiten | 6 |
| ISSN | 0947-0085 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Erschienen - 16.05.2023 |
Bibliographische Notiz
Publisher Copyright:
© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.
- Strategie und Management
- Ingenieurwesen (insg.)
- Managementlehre und Operations Resarch
ASJC Scopus Sachgebiete
- Ingenieurwissenschaften - Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Frühindikatoren