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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 ÜbersetzungML-based Demand Forecast with External Factors
OriginalspracheDeutsch
ZeitschriftZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Jahrgang118
Ausgabenummer5
Seiten (von - bis)324-329
Anzahl der Seiten6
ISSN0947-0085
DOIs
PublikationsstatusErschienen - 16.05.2023

Bibliographische Notiz

Publisher Copyright:
© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.

    Fachgebiete

  • Ingenieurwissenschaften - Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse, Frühindikatoren

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