Zwei Forecasts, ein Ziel: Wie HOMAG mit KI-gestützten Prognosen seine Planungssicherheit stärkt
HOMAG, der weltweit führende Anbieter integrierter Lösungen für die holzbearbeitende Industrie und das Handwerk, setzt auf die KI-gestützten Prognosen von pacemaker.ai – und das gleich in doppelter Hinsicht.
Gemeinsam haben die Unternehmen Forecasting-Projekte für das Neumaschinengeschäft sowie den Materialbedarf realisiert. Die Demand Forecasting Lösung von pacemaker.ai nutzt eine Kombination aus Rohdaten, Branchenwissen und Machine Learning, um automatisierte, hochpräzise Prognosen zu erstellen. Beide Projekte befinden sich inzwischen im produktiven SaaS-Betrieb.
Zwei Herausforderungen, ein Partner
Use Case 1: Neumaschinen-Forecast
Das Neumaschinengeschäft von HOMAG zeichnet sich durch einen hohen Grad der Individualisierung aus. Jede Anlage wird auf spezifische Kundenanforderungen zugeschnitten. Die daraus resultierende Vielfalt in der Datengrundlage erschwert die strategische Planung von Kapazitäten, Materialien und Ressourcen.
Als Ziel wurde daher die Entwicklung eines monatlichen Forecasts auf Baureihenebene über einen rollierenden Horizont von 12 Monaten festgelegt, um die Planung mit datenbasierten Prognosen zu unterstützen.
Use Case 2: Material-Forecast
Parallel dazu stand HOMAG vor der Herausforderung, den Bedarf an fremdbeschafftem Produktionsmaterial präziser vorherzusagen. Die Volatilität und Komplexität der Verbrauchsmuster ließ Raum für Verbesserungen bei der Prognosequalität.
Auch hier war das Ziel klar definiert: eine verlässliche Vorhersage des Materialbedarfs je Werk, um das Supply Chain Management und die Produktion auf eine fundierte Datenbasis zu stellen.
Vom Data Thinking Workshop zur produktiven Lösung
Der gemeinsame Weg begann mit einem Data Thinking Workshop, in dem die Anforderungen beider Use Cases definiert und priorisiert wurden. Daraus entwickelten sich der Neumaschinen-Forecast und der Material-Forecast als zwei klar abgegrenzte Vorhaben.
In wöchentlicher Abstimmung arbeiteten die Teams von HOMAG und pacemaker.ai eng zusammen – von der Datenvalidierung bis hin zum Feintuning zur Erhöhung der Präzision.
Im Rahmen dieser strukturierten Zusammenarbeit konnten beide Use Cases planmäßig in den SaaS-Betrieb überführt werden.
Mit pacemaker.ai haben wir einen Partner gefunden, der unsere Anforderungen versteht und in kurzer Zeit nachweislichen Mehrwert liefert. Die Möglichkeit, sowohl den Neumaschinen- als auch den Material-Forecast datenbasiert zu steuern, verschafft uns eine deutlich verbesserte Planungsqualität.
Erste Ergebnisse
Beide Forecasts liefern bereits messbare Verbesserungen. Der Neumaschinen-Forecast reduziert den Prognosefehler, also die Abweichung zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Bedarf, um 50 % je Segment und Monat. Damit wird eine deutlich belastbarere Grundlage für die Kapazitäts- und Ressourcenplanung geschaffen.
Der Material-Forecast erfasst heute rund 25.000 Materialien statt zuvor 3.500 und deckt damit auch Materialien ab, die bislang nicht in die Prognose einbezogen wurden. Gleichzeitig steigert er die Prognosegenauigkeit um 15 %.
Ausblick
Mit dem Übergang beider Projekte in den produktiven SaaS-Betrieb schließt HOMAG einen wichtigen Schritt in Richtung datengetriebener Planung ab und schafft gleichzeitig die Grundlage für weitere Optimierungen entlang der Wertschöpfungskette.
Die erfolgreiche Zusammenarbeit zeigt, dass KI-gestützte Prognosen auch bei hochindividualisierten, projektbasierten Geschäftsmodellen einen Beitrag zur Planungssicherheit leisten können – vorausgesetzt, der Ansatz wird gemeinsam entwickelt, strukturiert umgesetzt und konsequent evaluiert.
Jetzt unverbindliche Erstberatung vereinbaren
Ganz unabhängig davon, wo Sie gerade stehen. Unser Team steht Ihnen gerne in einem kostenlosen Erstgespräch zur Verfügung. Gemeinsam schauen wir in knapp 30 Minuten auf Ihre Herausforderungen und unsere Lösung.
.png)
