Das Thema „Entwicklung eines Demonstrators eines Systems zur Zeitreihenanalyse zur Prognose von Lagerausgangsdaten“ wurde in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen smartlytic GmbH bearbeitet. Das Unternehmen befasst sich mit einer Vielzahl datenzentrierter Projekte, darunter Projekte im Bereich der Gesundheitsversorgung und -forschung, sowie insbesondere auch mit Projekten im Gebiet der Zeitreihenanalyse.
Dabei geht es in diesem konkreten Projekt darum, Lagerausgangsdaten, die über einige Jahre für eine Vielzahl von Produkten aufgezeichnet wurden, zu analysieren und so die Grundlage für eine Vorhersage zukünftiger Lagerausgänge zu legen. Insbesondere ist es entscheidend, eventuell vorliegende Saisonalitäten – also zeitlich wiederkehrende Muster – und längerfristige Trends aufzuspüren und zu quantifizieren. Dafür lagen Beispieldaten – Lagerausgangsdaten für einige Tausend verschiedene Produkte – vor.
Für die Zeitreihenanalyse gibt es eine Vielzahl von Verfahren. Diese sind zum einen klassische Verfahren – beispielsweise die Gruppe der autoregressiven Verfahren –, die ihren Ursprung in den 1960er Jahren haben und für bestimmte Aufgabenstellungen etabliert sind. Zum anderen gibt es auch moderne Ansätze – zu nennen sind Prophet, welches von Facebook entwickelt wurde –, welche ebenfalls als geeignet für die gegebene Aufgabenstellung angesehen wurden.
Im ersten Projektschritt wurden verschiedene klassische und moderne Verfahren der Zeitreihenanalyse im Hinblick auf die gegebenen Beispieldaten untersucht. Zudem wurden verschiedene Gütemaße für die Lagerausgangsdatenvorhersagen betrachtet.
Komplikationen bei der Analyse von Zeitreihendaten sind insbesondere fehlende oder fehlerhafte Daten. Außerdem muss mit speziellen, firmenspezifischen Umständen wie saisonalen Besonderheiten – beispielsweise hervorgerufen durch Betriebsferien – umgegangen werden.
Es zeigte sich, dass es für die Analyse und Vorhersage der Beispieldaten kein eindeutig bestes Verfahren gibt, sondern dass vielmehr – bei der Vielzahl der zu betrachtenden Produkte – automatisiert für jede Produktgruppe oder im Extremfall für jedes Produkt ermittelt werden muss, welches Verfahren die besten Aussichten auf eine verlässliche Vorhersage bietet. Zusätzlich gewähren viele der existierenden Verfahren die Möglichkeit, über Änderung des Parametersatzes die Analyse zu optimieren, so dass sich die Herausforderung stellte, optimale Parametersätze für die Verfahren zu ermitteln.
Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde eine prototypische Anwendung erstellt, die es erlaubt, unter Verwendung verschiedener klassischer und moderner Verfahren sowie verschiedener Gütemaße, Lagerausgangsdaten vorherzusagen und die Vorhersagen zu bewerten. Dieser Prototyp kann nun der smartlytic GmbH dazu dienen, weitere Referenzprojekte zu akquirieren und – basierend auf den darin gewonnenen Kenntnissen – eine Anwendung zu konzipieren und zu implementieren, die dann in Projekten bei einer Vielzahl sowohl regionaler und überregionaler, als auch insbesondere kleiner und mittelständischer Unternehmen eingesetzt werden können.