"Wir erreichen eine Prognosegenauigkeit von 97 bis 99 Prozent"
Christian Jabs, CEO der thyssenkrupp-Tochter pacemaker.ai, erläutert im Interview mit dem Handelsblatt die Chancen von KI-gestütztem Commodity Price Forecasting.
Die Bedarfsplanung in der Automobilindustrie ist komplex und von täglichen Schwankungen geprägt – sei es durch Abrufaufträge von Großkunden oder unvorhersehbare Veränderungen im Bedarf. pacemaker.ai bietet eine KI-gestützte Lösung, die Ihre Prognosen automatisiert und optimiert, um Überbestände, Fehlmengen und Ineffizienzen in Ihrer Lieferkette zu vermeiden.


Mit präzisen Bedarfsprognosen reduzieren Sie Überbestände, vermeiden Fehlmengen und sichern eine zuverlässige Lieferfähigkeit – ganz ohne unnötige Kapitalbindung. Unsere KI-gestützte Lösung sorgt für mehr Flexibilität und Effizienz in Ihrer Bestandsplanung.
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Durch eine verbesserte Forecastgenauigkeit von 20-30% können Out-of-stock Situationen vermieden werden
Visualisierungen und datenbasierte Vorhersagen ermöglichen Ihnen, Bedarfe frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Eine zentrale Plattform bündelt alle Daten zu Kundenabrufen und Beständen, sodass Sie jederzeit den vollen Überblick haben.

Unsere KI-gestützte Lösung erstellt präzise Bedarfsprognosen, indem sie Ihre Daten zu Kundenabrufen und Rohmaterialbedarf analysiert. Alle relevanten Informationen werden in einer zentralen Plattform zusammengeführt. Automatische Alerts warnen bei Abweichungen, sodass Sie sofort reagieren können. Mit übersichtlichen Visualisierungen behalten Sie Ihre Bestände und Fertigungsprozesse stets im Blick – für eine effiziente, flexible Planung.
Durch die Nutzung der Machine Learning Technologie von pacemaker.ai sind wir in der Lage, die Genauigkeit unserer Nachfrageprognose deutlich zu verbessern, die Planungsprozesse zu optimieren und nachhaltiges Wachstum zu fördern.




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Verbesserung, verglichen mit anderen Forecasting Tools



mögliche Einflussfaktoren und Datenquellen für Ihre Prognosen.

Unsere AI Automation bildet die Grundlage für verlässliche, vollautomatisierte Forecasts. Damit profitieren Sie von einer robusten und effizienten Vorhersagequalität, die Ihre Planung entscheidend vereinfacht und optimiert.

Mit unserem Forecast Explanation-Feature bleiben Ihre Vorhersagen keine Blackbox. Sie sehen genau, welche Faktoren jeden einzelnen Forecast-Wert beeinflussen. Diese Transparenz hebt uns von vielen anderen Anbietern ab und bietet Ihnen eine klare, nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage.

Erstellen Sie individuelle Übersichten zur Analyse der Genauigkeit Ihrer Forecasts und passen Sie die Datenanzeige flexibel an. So gewinnen Sie gezielte Einblicke in die Performance Ihrer Planungen und optimieren Ihre Prognosen über verschiedene Planungshorizonte hinweg.
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Mit dem Aktionsplanner können Sie wiederkehrende oder unregelmäßige Ereignisse wie Marketingaktionen in Ihre Forecasts integrieren. Ereignisse, die nicht direkt aus den Daten hervorgehen, lassen sich manuell hinzufügen, um Ihre Vorhersagen noch präziser zu gestalten. So behalten Sie die Kontrolle über alle Faktoren – selbst bei außergewöhnlichen Maßnahmen.


Unsere AI Automation bildet die Grundlage für verlässliche, vollautomatisierte Forecasts. Damit profitieren Sie von einer robusten und effizienten Vorhersagequalität, die Ihre Planung entscheidend vereinfacht und optimiert.

Erstellen Sie individuelle Übersichten zur Analyse der Genauigkeit Ihrer Forecasts und passen Sie die Datenanzeige flexibel an. So gewinnen Sie gezielte Einblicke in die Performance Ihrer Planungen und optimieren Ihre Prognosen über verschiedene Planungshorizonte hinweg.
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Mit unserem Forecast Explanation-Feature bleiben Ihre Vorhersagen keine Blackbox. Sie sehen genau, welche Faktoren jeden einzelnen Forecast-Wert beeinflussen. Diese Transparenz hebt uns von vielen anderen Anbietern ab und bietet Ihnen eine klare, nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage.

Mit dem Aktionsplanner können Sie wiederkehrende oder unregelmäßige Ereignisse wie Marketingaktionen in Ihre Forecasts integrieren. Ereignisse, die nicht direkt aus den Daten hervorgehen, lassen sich manuell hinzufügen, um Ihre Vorhersagen noch präziser zu gestalten. So behalten Sie die Kontrolle über alle Faktoren – selbst bei außergewöhnlichen Maßnahmen.



Durch die nahtlose Integration von Machine Learning, haben wir die Präzision unserer Nachfrageprognose für thyssenkrupp Rasselstein erheblich verbessern können. Unser gemeinsames Projekt ist ein Beispiel dafür, wie Innovation und datengestützte Erkenntnisse den industriellen Sektor weiter digitalisieren.
Christian Jabs, CEO der thyssenkrupp-Tochter pacemaker.ai, erläutert im Interview mit dem Handelsblatt die Chancen von KI-gestütztem Commodity Price Forecasting.
Im Erstgespräch analysieren wir Ihre Projektziele und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, die genau auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind. Von der ersten Idee bis hin zu strategischer Beratung in den Bereichen Supply Chain Optimierung und Nachhaltigkeitsmanagement begleiten wir Sie auf Ihrem Erfolgsweg.