{"id":230735,"date":"2026-09-30T09:04:00","date_gmt":"2026-09-30T07:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ak-online.de\/?p=230735"},"modified":"2026-09-30T09:05:04","modified_gmt":"2026-09-30T07:05:04","slug":"forecast-bias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/forecast-bias\/","title":{"rendered":"Forecast Bias"},"content":{"rendered":"\t\t
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Forecast Bias<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Forecast Bias<\/strong> beschreibt eine systematische Verzerrung von Prognosen. Er zeigt, ob Bedarfe \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg tendenziell zu hoch oder zu niedrig eingesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n

Damit unterscheidet sich der Forecast Bias vom reinen Prognosefehler. Ein Prognosefehler zeigt zun\u00e4chst nur, wie stark<\/strong> eine Prognose vom tats\u00e4chlichen Bedarf abweicht. Der Forecast Bias betrachtet zus\u00e4tzlich die Richtung<\/strong> dieser Abweichungen.<\/p>\n

Werden Bedarfe regelm\u00e4\u00dfig \u00fcbersch\u00e4tzt, liegt eine systematische \u00dcberprognose vor. Werden sie systematisch untersch\u00e4tzt, handelt es sich um eine Unterprognose. Je nach verwendeter Berechnungsformel kann das Vorzeichen des Bias unterschiedlich definiert sein. Deshalb ist es meist eindeutiger, von \u00dcber- und Unterprognose zu sprechen.<\/p>\n

Ein Forecast kann durchaus einen akzeptablen durchschnittlichen Prognosefehler aufweisen und trotzdem einen problematischen Bias besitzen. Eine dauerhaft einseitige Abweichung wirkt sich direkt auf Planung und Best\u00e4nde aus.<\/p>\n

Systematische \u00dcberprognosen k\u00f6nnen beispielsweise zu h\u00f6heren Best\u00e4nden, zus\u00e4tzlichem Working Capital und Abschreibungsrisiken f\u00fchren. Systematische Unterprognosen erh\u00f6hen dagegen das Risiko von Fehlteilen, Terminproblemen und unzureichender Lieferbereitschaft.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Infografik\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Unser Tipp:<\/strong><\/p>\n

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Betrachten Sie Prognosefehler und Forecast Bias immer gemeinsam. Die Prognoseg\u00fcte allein sagt noch nicht, ob Ihr Planungsprozess systematisch in eine bestimmte Richtung verzerrt ist.<\/p>\n

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Bewerten Sie den Forecast Bias f\u00fcr dispositive Entscheidungen grunds\u00e4tzlich auf Ebene des einzelnen Artikels. Ein aggregierter Bias \u00fcber Produktgruppen, Standorte oder das gesamte Sortiment kann zwar Hinweise auf systematische Schw\u00e4chen des Prognoseprozesses geben. F\u00fcr die konkrete Disposition ist er jedoch nur begrenzt aussagekr\u00e4ftig, weil sich \u00dcber- und Unterprognosen verschiedener Artikel gegenseitig aufheben k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Ein Forecast Bias sollte m\u00f6glichst im Forecast selbst beseitigt und nicht \u00fcber den Sicherheitsbestand kompensiert werden<\/strong>. Bei einer dauerhaften \u00dcberprognose ist der Planbedarf zu hoch. Ein zus\u00e4tzlicher Sicherheitsbestand w\u00fcrde das Problem noch verst\u00e4rken. Bei einer dauerhaften Unterprognose k\u00f6nnte ein h\u00f6herer Sicherheitsbestand zwar Fehlmengen abfedern, die eigentliche Ursache bliebe jedoch bestehen. Vorrangiges Ziel sollte deshalb sein, die systematische Abweichung der Prognose zu reduzieren. Der Sicherheitsbestand dient anschlie\u00dfend dazu, die verbleibende Unsicherheit der Nachfrage abzusichern.<\/p>\n

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Leistungsf\u00e4hige Prognosesysteme unterst\u00fctzen diesen Prozess, indem sie unterschiedliche Prognoseverfahren und deren Parametereinstellungen f\u00fcr jeden Artikel \u00fcberpr\u00fcfen und mit der Sicherheitsbestandsauslegung abstimmen. Welche Methode f\u00fcr einen Artikel tats\u00e4chlich geeignet ist, l\u00e4sst sich dabei nicht durch einen Blick in die Zukunft feststellen. Deshalb m\u00fcssen Prognosealternativen auf Basis historischer Daten simulativ getestet werden: Das System ermittelt, welche Prognose zu einem fr\u00fcheren Zeitpunkt entstanden w\u00e4re, und vergleicht sie mit dem inzwischen bekannten tats\u00e4chlichen Bedarf. Auf diese Weise lassen sich Verfahren und Einstellungen ausw\u00e4hlen, die unter realen Vergangenheitsbedingungen m\u00f6glichst robuste Planungsergebnisse geliefert h\u00e4tten.<\/p>\n

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Auch moderne Prognoseverfahren k\u00f6nnen die Zukunft damit nicht vorhersagen. Sie k\u00f6nnen aber systematische Fehlprognosen erkennen und durch eine geeignete Auswahl und Parametrierung der Prognoseverfahren m\u00f6glichst vermeiden.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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