Entwicklung eines Prognosemodells zur Bestimmung von Produktabsätzen mittels Suchmaschinendaten

• Antragsteller: Dr.-Ing. Georg Ullmann
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 280139258

Die Planung von Lieferterminen und Absatzmengen stellt eine Herausforderung der unternehmerischen Logistikplanung dar, die in vielen Fällen durch nur schwer prognostizierbare Absatzschwankungen erschwert wird. Absatzschwankungen entstehen z. B. durch Werbemaßnahmen oder Promotionsaktionen. Auswirkungen dieser planerischen Unsicherheit sind u. a. Versorgungsengpässen, bei denen die benötigten Mengeneinheiten für die Produktion entweder nicht rechtzeitig oder nicht in der erforderlichen Qualität bereitgestellt werden können. In der Folge sinkt die Logistikleistung z. B. in Form eines reduzierten Servicegrads. Bestandserhöhungen zur Begegnung dieser Versorgungsengpässe sind wiederum mit steigenden Logistikkosten (z. B. Lagerhaltungs- und Kapitalbindungskosten) verbundenen. Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung einer effizienten Absatzplanung setzen Unternehmen zunehmend auf quantitative Prognoseverfahren zur Begegnung dieser planerischen Unsicherheit. Die Defizite herkömmlicher Prognoseansätze liegen jedoch u. a. in einer niedrigen Datenaktualität, einem niedrigen Detaillierungsgrad sowie einem hohen Prognoseaufwand.Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist daher die Entwicklung und Evaluierung eines innovativen, auf Suchmaschinendaten basierenden Modells zur Prognose von Absatzmengen auf spezifizierter Produktebene. Unter Suchmaschinendaten wird dabei der zeitliche Verlauf von Internet-Suchanfragen nach einem definierten Suchbegriff verstanden. Erwartet wird, dass durch den Einsatz von Suchmaschinendaten der Prognosefehler gegenüber vorhandenen Prognosemodellen reduziert und der Prognosehorizont vergrößert werden kann. Diese Annahme begründet sich u. a. darin, dass Suchmaschinendaten in starker Korrelation mit einer zukünftigen Kaufabsicht stehen sowie darüber hinaus mit einer wesentlich höheren Datenaktualität als konventionelle Indikatoren (z. B. ifo-index) zur Verfügung stehen. Im Rahmen des Forschungsprojekts soll außerdem die Frage beantwortet werden, inwieweit durch Suchmaschinendaten-basierte Prognosemodelle eine Verbesserung der logistischen Leistungsfähigkeit eines Unternehmens erreicht werden kann. Die Untersuchungen bilden die Grundlage, um in der Zukunft industrietaugliche Prognosemodelle zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen