Live-Webinar am 30.09.: So ergänzen KI-Agenten SAP IBP, OMP & Co. mit besseren Forecasts – Jetzt anmelden
FORECASTING-KI-AGENT
Ergänzen Sie SAP IBP um eine lernende Forecasting-KI, die Outlier bereinigt, Muster erkennt und zuverlässigere Prognosen direkt ins System bringt.
.webp)
.webp)
Trotz mächtiger Funktionalität bleiben viele Aufgaben fehleranfällig, aufwendig und am Ende doch wieder manuell.
SAP IBP bietet keine Rückmeldung zur Prognosegüte. Entscheidungen basieren auf Schätzungen statt belastbaren Daten.
Bevor fundierte Entscheidungen möglich sind, müssen Daten in SAP IBP zeitaufwändig bereinigt und vorbereitet werden.
Planer:innen weichen auf manuelle Eingriffe aus, weil Prognosen aus SAP IBP nicht zuverlässig genug sind.
Was Unternehmen mit und ohne SAP IBP verbindet: der Wunsch nach besseren Prognosen mit weniger Aufwand. Der Forecasting-KI-Agent von paretos liefert genau das, flexibel einsetzbar, nahtlos integrierbar.
Fünf KI-gestützte Capabilities, die traditionelle APS-Systeme wie SAP IBP nicht bieten. Von automatischer Datenbereinigung bis zu präzisen Launch-Prognosen – ohne manuelle Eingriffe.
Fünf KI-gestützte Capabilities, die traditionelle APS-Systeme nicht bieten. Von automatischer Datenbereinigung bis zu präzisen Launch-Prognosen – ohne manuelle Eingriffe.
Der paretos Forecasting-KI-Agent integriert sich nahtlos in SAP IBP. Daten werden automatisch analysiert, bereinigt und modelliert. Für verlässlichere Forecasts direkt im bestehenden System.
Ergänzen Sie SAP IBP mit KI, für bessere Prognosen, weniger Aufwand und mehr Handlungssicherheit. Unser Team zeigt Ihnen live, wie das funktioniert.
Die vorgefertigten AI Agents von paretos setzen auf Ihre bestehenden Prozesse und Tools auf und helfen dabei, schneller und besser zu entscheiden.
Otto Group: +78% genauere Prognose
HelloFresh: +10% Produktionspotenzial
Hermes: +24 Mio. Pakete/Jahr, besser geplant
AAA Pharma: Optimierte Tender-Vorhersagen
Wir kennen die Stärken und Schwächen jedes Systems. Deshalb ergänzt der paretos Forecasting-KI-Agent die bestehenden Funktionen gezielt. Für bessere Forecasts und echte Insights.
SAP IBP | OMP | Kinaxis | Relex | + paretos KI Agent | |
Insights für besseres Demand Planning |  Forecast Value Add kann berechnet werden. Weitere Insights müssen händisch gefunden werden in unintuitiver Oberfläche. |  Gute Darstellung von Daten und Ergebnissen, ermöglichen dem User teilweise aus der Vergangenheit Insights manuell zu finden. | Exception Handling zu Datenauffälligkeiten und Berechnung des Forecast Value bringen gute erste Insights. | Prozess wird durch definierte Exceptions gesteuert. Alles regelbasiert, ohne automatische Mustererkennung für den Planer. |  Proaktive Reports zu fehlerhaften Daten und Auffälligen Ergebnissen für optimales Demand Planning und nachhaltiges Lernen. |
Prognosequalität | Best-fit-Ansatz wählt aus mehreren Modellen, ist aber begrenzt durch verfügbare Modelle und fehlendes Feature Engineering. Die Qualität ist nur bei einfachen Mustern gut genug. | Vorwiegend statistische Modelle im Einsatz bei Bestandskunden. Dadurch sind die Ergebnisse unzureichend in der Qualität. |  Führender Planungsanbieter für Prognose-Qualität mit Rapid Response. Große Modellauswahl, die allerdings nicht optimal und dynamisch kombiniert werden. | Klassische Machine-Learning-Methoden im Einsatz. Allerdings fehlt es dem System an Finetuning, was zu unzureichender Qualität führt. |  Individualisiertes Ensembling aller existierender KI und statistischen Modelle in Kombination mit automatisierten Feature Engineering. Das führt zu jedem Zeitpunkt zu best möglichen Ergebnissen und Prognosen auf bestehenden Daten. |
Prognosequalität für Produkteinführung |  Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. | Nicht möglich. Muss manuell geplant werden. Referenzen können hinterlegt werden |  Produkte ohne Historie werden über Ähnlichkeiten automatisch vorhergesagt. Die Qualität ist oft besser als die der manuellen Prognosen. |
Berücksichtigung von Out-of-Stock Situationen | Muss manuell durch demand Cleansing herausgefiltert werden. Outlier Correction und Replace Missing Values Funktionalitäten des Systems funktionieren nicht zuverlässig genug. | Muss manuell durch demand Cleansing herausgefiltert werden | Kann durch teure Implementierung automatisiert werden. Risiko besteht das Demand nicht richtig getroffen wird. | Relex berücksichtigt oos für die Hochrechnung des zukünftigen Demands, aber bereinigt nicht um Substitutionseffekte. | KI Agent stellt sicher, dass Bedarf, nicht Verkäufe, vorhergesagt werden. Out of Stock Situationen werden automatisch im Training und der Prognose des KI Agenten berücksichtigt und gelernt. |
Selbstständiges Hinzufügen von Daten-Inputs möglich | Hinzufügen möglich, idR aber nicht wirksam ohne Data-Science-Beratung, wie Daten transformiert werden müssen. | Hinzufügen möglich, idR aber nicht wirksam ohne Data-Science-Beratung, wie Daten transformiert werden müssen. | Datenontologie für bestimmte Eingangsdaten vorhanden, mit sehr spezifischen Daten-Ontologien. | Datenontologie für bestimmte Eingangsdatenquellen vorhanden. Teilweise ein Extra Modul. | Manuell und automatisiert (z.B. SFTP) möglich. KI Agent übernimmt notwendigen Transformationen, dass aus Daten richtig gelernt werden kann. Es wird kein Data Scientist benötigt. Der Planer kann autarg arbeiten. |
Weiterentwicklungs- und Maintenanceaufwand | Hohe Projektkosten durch spezialisierte SAP Berater für jede kleine Änderung. | Hohe Projektkosten durch den durchschnittlich hohen individuell angepassten Anteil des Systems und die damit einhergehende Komplexität. | No Code Customization möglich, aber eingeschränkt. Daten und Modellthemen erfordern Berater. | SQL und Python SDK lassen einfacher Erweiterungen zu. Teilweise self Service. | Einfach zu erweitern mit geringen Projektkosten, da es saubere Schnittstellen gibt, die auf Python und SQL aufbauen. Maintenance wird vom KI Agenten automatisch übernommen. |
Analysefähigkeiten/Ergebnisse | Excel Macro als Standardseinstiegspunkt. Hohe Flexibilität und gleichzeitig wenig Guidance, um optimal Ergebnisse zu evaluieren. Fiori bietet weitere klassische Dashboards. | Intuitive und gute UI um Ergebnisse in Kontext zu setzen. Sehr stark auf den Planungsprozess fokussiert und weniger auf die Prognose. | Konfigurierbare UI mit der bestimmte Analysen mit No Code selber gebaut werden können. | Leistungsstarkes BI-Tool in Relex. Analysen können mit vorhandenen Daten erstellt werden. | Analysefähigkeiten erweitern allgemeine Analysen des Systems, durch zielgerichtete Insights und Visualisierungen zur Prognosequalität und Daten-Themen. |
Manuelle Arbeit Forecasterstellung Planer | Viel manueller Aufwand für Demand Cleansing und Outlier ausbessern benötigt, als auch Hohe Komplexität der Menüführung, Filter und Formulare, sowie uneinheitliche und unintuitive Oberflächen erhöhen den manuellen Aufwand. | Viel Zeit des Planers geht in Demand Cleansing und Outlier ausbessern, als auch ins Demand Planning, da viele Prognosen durch mangelnde Qualität überschrieben werden müssen. | Demand Cleansing und Exceptions ausbessern muss basierend auf den automatischen Alerts noch manuell gemacht werden. Mittlerer Anteil an Produkten müssen im Demand Planning manuell geplant werden. | Mittlerer Grad an Automatisierung. OPs werden auf Basis von definierten Exceptions geprüft und ggfs. manuell angepasst. | Es wird alles automatisch erstellt. Planer hat Zeit Ergebnisse zu prüfen und Prognosen systematisch zu verbessern durch das Testen von Hypothesen oder das einmalige Bereinigen der Stammdaten. |
Dank tiefer System-Expertise docken wir nahtlos an: Paretos versteht die Datenstrukturen von SAP IBP, OMP und Kinaxis im Detail. Ihre bestehende Datenqualität ist meist völlig ausreichend – kleine Ergänzungen genügen für den Start. So wird aus komplexer Integration ein überschaubares Onboarding.
Die Verkaufsdaten sind die Grundlage für die Prognose. Hier kann der Agent bereits Saisonalitäten und andere Trends lernen.
Verbinden Sie paretos einfach mit Ihren bestehenden ERP- , BI-, oder Planungssystemen und nutzen Sie die Vorteile von Business-KI – ganz ohne aufwändige Systemwechsel. Fast time to value garantiert!
Die Bestandsdaten sind eine sehr wichtige Information für den Agenten. Ist ein Artikel nicht auf Lager oder in einem Zeitschritt Leergelaufen so lernt der Agent die Verkäufe richtig zu interpretieren.
Produkt Stammdaten helfen dem Agenten, um über Produkteigentschaften und Hierarchien Ähnlichkeiten zu identifizieren und sowohl für neue als auch bestehende Produkte so noch mehr Signal zu finden.
Produkt Stammdaten helfen dem Agenten, um über Produkteigentschaften und Hierarchien Ähnlichkeiten zu identifizieren und sowohl für neue als auch bestehende Produkte so noch mehr Signal zu finden.
Mit diesen Informationen lernt der KI Agent optimal das Verhalte zwischen Vor- und Nachgänger Produkten und kann die Übergangsphase automatisiert und mit hoher Qualität abbilden.
Erfahren Sie von unseren Kunden, wie sie mithilfe der paretos AI Daten in Profit verwandeln und effizientere Prozesse etablieren.
Paretos ist die führende KI-basierte Decision-Intelligence-Software für optimierte Entscheidungsprozesse. Damit sind Unternehmen in der Lage, Business-Potentiale zu identifizieren, zu planen, umzusetzen und zu tracken – dank automatisierter Prozesse in der gesamten Organisation.
Wir sind Mitglied von:
