SMADEV · Data-to-Value Framework · Demand Forecasting

Ihre Absatzprognose ist 20–50 % ungenauer als sie sein muss.

KI-gestütztes Demand Forecasting für den deutschen Mittelstand. Nahtlos integriert in SAP, SAGE & Co. Messbare Ergebnisse in 4 Wochen — kein Rip-and-Replace.

5 Jahre
produktive Forecasting-Systeme in Betrieb
20–50%
genauere Prognosen als Excel & SAP-Standard
<4 Monate
typischer ROI-Payback
12 Jahre
SMADEV Delivery Track-Record

Kompatibel mit

SAP S/4HANA
SAP ECC
SAGE
Microsoft Dynamics
Oracle NetSuite
Odoo
Proalpha
Das Problem

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Mittelständische Unternehmen verlieren jedes Jahr Hunderttausende Euro durch ungenaue Bedarfsplanung. Vier Muster sehen wir immer wieder.

01 / Planungslast

Excel-Prognosen, denen niemand vertraut

Ihre Absatzplanung lebt in verschachtelten Spreadsheets, die nur eine Person versteht. Jede Planungsrunde ist ein manueller Kraftakt — fehleranfällig und nicht skalierbar.

~2.300 Demand-Planner-Stellen offen in DE
02 / Kapitalbindung

Überbestände binden Ihr Kapital

Zu viel Ware im Lager heißt: gebundenes Working Capital, das Sie für Wachstum bräuchten. Typisch im Mittelstand: 15–25 % des Umsatzes stecken in Lagerbeständen.

10–15% Bestandsreduktion möglich
03 / Umsatzverlust

Fehlmengen kosten Umsatz und Vertrauen

Wenn Sie nicht liefern können, kauft Ihr B2B-Kunde beim Wettbewerb. Jede Fehlmenge ist verlorener Umsatz — und langfristig verlorenes Kundenvertrauen.

66% der Großhändler mit Umsatzrückgängen
04 / Standard-Limits

SAP-Forecasting bleibt hinter den Möglichkeiten

SAP IBP nutzt primär statistische Standardmethoden. Externe Faktoren (Saisonalität, Konjunktur, Wetter) werden ignoriert. Die Prognosequalität bleibt unter dem Machbaren.

54% planen Forecasting-Überholung
Die Lösung

Demand Forecasting, das funktioniert. Nicht in der Theorie — in Ihrem ERP.

Wir verbinden Machine-Learning-Modelle mit Ihren bestehenden Systemen. Kein Rip-and-Replace, sondern ein intelligentes Upgrade Ihrer Bedarfsplanung.

Prognosen auf SKU-Ebene

Nicht nur aggregierte Schätzungen, sondern präzise Vorhersagen pro Produkt, Standort und Zeitraum — automatisch und kontinuierlich.

Nahtlose ERP-Integration

API-First-Architektur für SAP, SAGE, Microsoft Dynamics und weitere. Ihre IT-Landschaft bleibt bestehen — wir docken an.

Erklärbare KI · XAI

Kein Black-Box-Modell. SHAP-Values zeigen Ihrem Demand Planner, warum die KI eine bestimmte Prognose trifft. Vertrauen durch Transparenz.

Externe Faktoren

Wetter, Konjunkturindikatoren, Markttrends, saisonale Effekte — unsere Modelle berücksichtigen, was Excel nicht kann.

Ihr Einsparpotenzial

Was kostet Sie ungenaue Bedarfsplanung?

Passen Sie die Regler an Ihr Unternehmen an — und sehen Sie, was KI-Forecasting verändern kann.

Jahresumsatz1,50 Mio. €
250K €5,00 Mio. €
Lagerbestand (% vom Umsatz)20%
5%40%
Demand Planner (FTE)3
15

Kosten / Jahr
€ 308K
durch ungenaue Prognosen
Einsparpotenzial
€ 122K – € 175K
bis zu 57% Reduktion
Payback
4 Monate
Investment: ~€ 55K

Vereinfachte Kalkulation auf Basis von Branchendurchschnitten: 25% Lagerhaltungskosten, ~40% der Überbestände prognosebedingt, 1,5% Umsatzverlust durch Fehlmengen, 50% Planungsreduktion durch Automatisierung. Individuelle Ergebnisse variieren.

So funktioniert's

In 4 Schritten zu besseren Prognosen.

Kein 12-Monats-Projekt. Kein Berater-Bingo. Sondern ein klarer Weg vom Problem zum produktiven System.

01 · Discovery

Workshop

Wir analysieren Ihre Datenlandschaft, identifizieren Quick Wins und definieren den Business Case.

1 Tag
02 · Build

Proof-of-Value

Wir trainieren ML-Modelle auf Ihren echten Daten und messen: Wie viel besser ist KI vs. Status Quo?

4 Wochen
03 · Rollout

Implementierung

ERP-Integration, Modell-Deployment, Dashboard. Ihr Demand Planner bekommt ein produktives System.

6–8 Wochen
04 · Operate

Kontinuierliche Optimierung

Monitoring, Retraining, Feature-Erweiterung. Ihre Prognosen werden mit jedem Monat besser.

Ongoing
Warum SMADEV

Kein Startup-Experiment. Sondern 12 Jahre Delivery.

Wir arbeiten seit 2012 datengetrieben. Aus unserem hauseigenen Innovation Lab fließen Jahre an KI-Forschung direkt in Ihr Produkt.

Forschungspartner
DLR Fraunhofer Robert Koch-Institut Universitäten InfectoGnostics
12+
Jahre datengetriebene Produktentwicklung
342
abgeschlossene Projekte
22
Experten aus Data Science, Engineering & Design
5+
Jahre produktive Forecasting-Systeme
Jetzt starten

Lassen Sie uns in 30 Minuten herausfinden, was in Ihren Daten steckt.

Unverbindliches Erstgespräch mit unserem Data Science Lead. Keine Sales-Pitch-Folie, sondern ein ehrliches Gespräch über Ihre Bedarfsplanung.

  • Kostenlose Erstanalyse Ihrer Forecasting-Situation
  • Konkrete Einschätzung des Einsparpotenzials
  • Proof-of-Value auf Ihren echten Daten möglich
  • Kein Commitment, kein Risiko

Antwort innerhalb von 24 Stunden · Jena, Deutschland

Kostenlose Erstanalyse anfragen

Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.

Ihre Daten werden vertraulich behandelt. Datenschutzerklärung

Häufige Fragen

FAQ · KI-gestütztes Demand Forecasting

Was ist KI-gestütztes Demand Forecasting?

Demand Forecasting nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um aus historischen Verkaufsdaten, saisonalen Mustern und externen Faktoren (Wetter, Konjunktur, Markttrends) präzise Absatzprognosen auf Produktebene zu erstellen. Im Gegensatz zu statistischen Standardmethoden erkennen ML-Modelle nicht-lineare Zusammenhänge und verbessern sich kontinuierlich.

Wie viel genauer ist KI-Forecasting im Vergleich zu Excel?

In der Praxis sehen wir Verbesserungen der Prognosegenauigkeit von 20–50% gegenüber manuellen Excel-Methoden. Die genaue Verbesserung hängt von der Datenqualität und der Komplexität Ihres Produktportfolios ab — genau das messen wir im Proof-of-Value.

Funktioniert das mit unserem ERP-System?

Ja. Unsere Lösung integriert sich per API in SAP (S/4HANA und ECC), SAGE, Microsoft Dynamics und weitere gängige ERP-Systeme. Wir ersetzen Ihr ERP nicht — wir machen es intelligenter.

Wie lange dauert die Implementierung?

Der Proof-of-Value läuft in 4 Wochen auf Ihren echten Daten. Die vollständige Implementierung mit ERP-Integration und Dashboard dauert 6–8 Wochen. Von Tag 1 bis zum produktiven Forecasting: unter 3 Monate.

Was kostet die Lösung?

Die Erstanalyse ist kostenlos. Der Proof-of-Value startet ab 15.000 EUR. Die laufende SaaS-Lizenz liegt typischerweise zwischen 2.000 und 8.000 EUR pro Monat, abhängig von Datenvolumen und Komplexität. Der ROI liegt in der Regel beim 5–15-fachen der Investition.

Brauchen wir ein eigenes Data-Science-Team?

Nein. Wir liefern die komplette Lösung: Modellentwicklung, Deployment, Monitoring und Retraining. Ihr Demand Planner arbeitet mit einem Dashboard, nicht mit Code. Unser PhD-Level Data-Science-Team übernimmt den Rest.

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