2 klesing andreas kpmg - zeitreihenanalyse und forecasting
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Zeitreihenanalyse &<br />
Forecasting<br />
Andreas Klesing & Laura Andre<br />
- Juni 2019 -<br />
© 2019 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“),<br />
einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG <strong>und</strong> das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.<br />
Document Classification: KPMG Highly Confidential<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Künstliche Intelligenz - die mediale Aufmerksamkeit steigt …<br />
© 2019 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“),<br />
einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG <strong>und</strong> das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
… doch was verbirgt sich dahinter – Eine Definition<br />
Künstliche Intelligenz ist der Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken <strong>und</strong> Algorithmen, um Computern dahingehend<br />
auszurichten, Daten aus einer Vielzahl von Quellen <strong>und</strong> Formaten verwenden zu können. Dadurch sollen Entscheidungen<br />
verbessert, beschleunigt sowie automatisiert <strong>und</strong> somit Wachstum <strong>und</strong> Rentabilität gefördert werden.<br />
Data Components and Tools<br />
Algorithms<br />
Human-in-the-Loop<br />
Training<br />
Text/Semi-<br />
Structured<br />
Image<br />
Speech<br />
Structured<br />
Data<br />
Unsupervised Learning<br />
Supervised Learning<br />
Reinforcement Learning<br />
Knowledge-Based Systems<br />
Natural Language Generation<br />
Natural Language Processing<br />
Deep Learning<br />
Automation<br />
Enhanced<br />
Insights<br />
Enhanced<br />
Insights<br />
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einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG <strong>und</strong> das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Forecasting als Bestandteil Künstlicher Intelligenz<br />
Vorhersagen (engl. Forecasts) sind von f<strong>und</strong>amentaler Bedeutung für eine Reihe von Geschäftszweigen, z.B.<br />
Absatzvorhersagen, Liquiditätsplanung, Lageroptimierung, etc. Die Art <strong>und</strong> Weise wie Vorhersagen generierte<br />
werden, wird der Komplexität dieser Aufgabe jedoch oft nicht gerecht <strong>und</strong> damit wird das finanzielle Potential guter<br />
Forecasts verschenkt. Daher, können algorithmisch erzeugte, datenbasierte Vorhersagen signifikanten Mehrwert<br />
erzeugen.<br />
Ausgangslage: Manuelle Prognosen<br />
• Aufwändige manuelle Abschätzung oder als<br />
Alternative schlechte Ergebnisse<br />
• Heterogene Qualität aufgr<strong>und</strong> unterschiedlicher<br />
Herangehensweisen<br />
• Potentiell wenig Verbesserung als Lehre aus<br />
historischen Prognosen<br />
Lösung: Prognosen durch künstliche Intelligenz<br />
• Nutzen vorhandener Daten zur Verbesserung<br />
von Prognosen<br />
• (Teil-)Automatisierte Prognosen<br />
„Human in the Loop“<br />
• Konstante <strong>und</strong> kontrollierbare Qualität<br />
Backtesting ausgewählter Algorithmen<br />
Structured<br />
Data<br />
Deep<br />
Learning<br />
• Zusammenhänge zwischen Effekten sind<br />
unbekannt<br />
• Höhere Kosten<br />
• Zusammenhänge werden sichtbar<br />
• Entlastung der Mitarbeiter<br />
• Kostenverringerung<br />
Enhanced<br />
Insights<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Einstieg<br />
Traditionelle<br />
Zeitreihenanalyse …<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Einstieg<br />
Traditionelle<br />
Zeitreihenanalyse …<br />
… endet<br />
hier<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Einstieg<br />
Traditionelle<br />
Zeitreihenanalyse …<br />
… endet<br />
hier<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Einstieg<br />
Traditionelle<br />
Zeitreihenanalyse …<br />
… endet<br />
hier<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Allgemeines Vorgehen<br />
Problem-Definition<br />
Datenverarbeitung<br />
Modelauswahl<br />
• Verstehen des<br />
Geschäftsmodells<br />
• Daten-Review<br />
• Überprüfen der<br />
Datenqualität<br />
• Extraktion,<br />
Transformieren<br />
• Anomalie-Erkennung<br />
• Data Cleansing<br />
• Anreichern mit<br />
externen<br />
Datenquellen als<br />
Treiber (Prädiktor)<br />
Analyse/Modellierung<br />
• Datenexploration<br />
• Auswahl <strong>und</strong><br />
Anpassung<br />
Modelle<br />
• Untersuchung<br />
alternativer<br />
Ansätze<br />
• Model-Evaluation<br />
• Cross validation<br />
• Evaluierung der zu<br />
erwartenden<br />
Genauigkeit<br />
• Kontinuierliche<br />
Analyse von<br />
Verbesserungspotentialen<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
K<strong>und</strong>enbeispiel: Absatz-Vorhersagen<br />
KPMG unterstützte einen großen Hersteller von Medizinprodukten für die chirurgische Orthopädie <strong>und</strong> Traumatologie bei<br />
der Erstellung einer datengesteuerten Nachfrageprognose. Basierend auf fünf Jahren wurde für mehr als 100 Produkte,<br />
drei verschiedene Modelle für zwei Länder implementiert.<br />
Ziel<br />
Vorhersage des zukünftigen Absatzes von Produkten<br />
Mit einem Planungshorizont von 12 Monaten soll eine<br />
monatlich genaue Prognose für jedes Produkt erstellt werden<br />
Bewertung der Potenziale & Möglichkeiten von Advanced<br />
Analytics<br />
Methode<br />
Datenaufbereitung:<br />
Aggregation &<br />
Reinigung<br />
Modellierung:<br />
Automatisierte<br />
Parameterschätzung<br />
in der<br />
Validierungsphase<br />
Modellierung:<br />
Erweitertes<br />
Mittelwertmodell,<br />
ARIMA &<br />
Additive Regression<br />
Bewertung:<br />
Verwendete<br />
Fehlermaße<br />
MAPE <strong>und</strong> relativer<br />
Gesamtfehler<br />
Voraussetzung<br />
Ausreichende Daten für<br />
den historischen Umsatz<br />
Anforderungen an die<br />
Datenqualität<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Demo<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Vorteile für unseren K<strong>und</strong>en<br />
Kostensenkung<br />
Qualität &<br />
Genauigkeit<br />
Dashboard<br />
—Bedarfsgerechte<br />
Barclays<br />
Produktionsplanung<br />
—Reduzierung der<br />
Lagerbestände <strong>und</strong><br />
damit<br />
zusammenhängende<br />
Lagerkosten<br />
—Einspareffekte durch<br />
zielgerichtetes Einkaufen<br />
—Potenzial für signifikante<br />
Reduktion des<br />
manuellen Aufwands<br />
für die Prognose<br />
—Tiefes Verständnis der<br />
HSBC<br />
Abhängigkeiten<br />
zwischen den<br />
verschiedenen<br />
Eingangsvariablen <strong>und</strong><br />
der<br />
Nachfrageprognose<br />
—Homogene<br />
Prognosequalität<br />
—Dashboard zur<br />
detaillierten<br />
Visualisierung der<br />
Ergebnisse<br />
—aktuelle Daten fließen<br />
sofort in (neue)<br />
Prognosen ein<br />
—Automatisiert generierte<br />
Prognosen wann<br />
immer benötigt<br />
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Zeitreihenanalyse & Forecasting<br />
Anknüpfpunkte für weitere Prognosen<br />
Bedarfsprognose auf<br />
Basis der K<strong>und</strong>ennachfrage<br />
Ein internationaler Hersteller optischer Linsen<br />
hat KPMG gebeten die Ressourcenplanung<br />
seiner Wertschöpfungskette zu verbessern.<br />
Externe Faktoren wie z.B. Wetter <strong>und</strong><br />
Feiertage beeinflussen die Nachfrage, was in<br />
der Vergangenheit zu unerwarteten<br />
Ausschlägen geführt hat.<br />
Automatisierte Vorhersage<br />
der zukünftigen Cash-Flows<br />
KPMG entwickelt ein Framework zur<br />
tagesgenauen Cash-Flow Vorhersage.<br />
Basierend auf historischen Cash-Flow Daten<br />
<strong>und</strong> externen Treibern können zukünftige<br />
Cash-Flows <strong>und</strong> die daraus resultierende<br />
Liquidität mit Hilfe von statistischem <strong>und</strong><br />
maschinellem Lernen vorhergesagt werden.<br />
Vorteile für unseren K<strong>und</strong>en<br />
• Saisonale Modelle verbessern die<br />
Verkaufsprognosen (z.B. jährlich,<br />
wöchentlich)<br />
• Erhöhte Zuverlässigkeit durch<br />
datengetriebene Entscheidungen<br />
• Ermöglicht Flexibilität <strong>und</strong> erleichtert die<br />
Anpassung an K<strong>und</strong>enbedarf zum<br />
Jahresende<br />
• F<strong>und</strong>ierte Kenntnisse über saisonale<br />
Nachfrageschwankungen<br />
Vorteile für unseren K<strong>und</strong>en<br />
• Bewertung der Vorhersagbarkeit auf<br />
Positionsebene auf Basis der verfügbaren<br />
Daten<br />
• Verständnis der den Cash-Flow<br />
beeinflussenden Faktoren, z.B.<br />
Saisonalitäten, Events, externe Treiber, usw.<br />
• Detaillierte Einblicke in Datengr<strong>und</strong>lage <strong>und</strong><br />
Forecasts durch Visualisierung in<br />
Dashboard<br />
Themenübergreifende<br />
Anwendung unserer<br />
unabhängigen<br />
Prognose-Technologie<br />
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Thank you<br />
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Ihre Ansprechpartner<br />
Andreas Klesing<br />
Manager – Consulting<br />
Value Chain Transformation<br />
T +49 (0)172-1578595<br />
a<strong>klesing</strong>@<strong>kpmg</strong>.com<br />
Laura Andre<br />
Data Scientist - Consulting<br />
Lighthouse Germany<br />
T +49 (0)151- 11117203<br />
lauraandre@<strong>kpmg</strong>.com<br />
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