Agrar & Lebensmittel

Erntemengen und Absatz vorhersagen: ML für Agrar- und Ernährungsbetriebe

Ein nasses Frühjahr, ein Preisrutsch am Großmarkt, ein Abnehmer mit kurzfristig höherer Order: Mengenplanung in Landwirtschaft und Ernährungswirtschaft hängt an vielen unsicheren Größen. Das Kompaktseminar zeigt Planungs- und Vertriebsverantwortlichen, wie Machine Learning aus Liefer-, Wetter- und Preisdaten Mengenprognosen ableitet und wie sich daraus Anbau-, Lager- und Logistikentscheidungen treffen lassen. Sie rechnen selbst eine Prognose, lesen sie als Bandbreite und spielen Szenarien durch. Danach beurteilen Sie, wo ein Modell Ihre bisherige Planung per Vorjahreswert verbessern kann.

Für wen

Verantwortliche für Planung und Vertrieb in Agrar- und Ernährungsbetrieben, die Ernte- und Absatzmengen genauer vorhersagen wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Mengen aus Wetter-, Preis- und Lieferdaten schätzen und daraus die Saison planen

Das nehmen Sie mit

  • Eine Mengenprognose aus historischen Daten und externen Treibern haben Sie selbst erstellt und ihre Güte gemessen.
  • Prognosen lesen Sie als Bandbreite und leiten daraus Szenarien für Anbau, Lager und Transport ab.
  • Für die Einführung im Betrieb haben Sie Datenpflege, Einbindung in die Planungsrunde und erste Schritte skizziert.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangslage: Warum Mengenplanung in der Branche so unsicher ist

    • Schwankende Erntemengen, wechselnder Abverkauf und volatile Erzeugerpreise als Planungsrisiko
    • Wo Machine Learning Muster in den Daten genauer erfasst als das Erfahrungswissen der Disposition
    • Datenquellen: eigene Ernte- und Lieferhistorie, Wetterdaten, Marktpreise, Bestellungen der Abnehmer
    • Demonstration: Ein ML-Modell schätzt die Absatzmenge für die kommende Saison
    • Bestandsaufnahme der eigenen Planung, etwa per Vorjahreswert und Aufschlag in Excel
  2. Teil 2

    Modul 2 – Modell: Zeitreihen, Wetter, Preise und Prognosegüte

    • Zeitreihenmodelle um externe Treiber wie Wetterverlauf und Preisentwicklung erweitern
    • Prognosegüte messen: geschätzte Mengen rückblickend mit tatsächlichen Liefermengen vergleichen
    • Übung: Aus einer Liefer- und Wetterhistorie eine Mengenprognose für eine Kultur oder ein Produkt erstellen
    • Unsicherheit ausweisen: Ober- und Untergrenze der Prognose statt eines einzelnen Werts
  3. Teil 3

    Modul 3 – Planung: Von der Prognosezahl zur Saisonentscheidung

    • Anbauflächen, Lagerkapazitäten und Transportplanung auf die erwartete Menge abstimmen
    • Umgang mit Unsicherheit: Puffer, Nachsteuerung im Saisonverlauf, Absprachen mit Abnehmern
    • Szenarien für eine schwache, mittlere und starke Saison nebeneinanderstellen
    • Übung: Für eines der Szenarien eine Planentscheidung treffen, etwa zusätzlichen Kühlraum reservieren
    • Wie aus der Prognose ein verbindlicher Mengenplan für Einkauf, Lager und Vertrieb wird
  4. Teil 4

    Modul 4 – Einführung: Prognosen im Planungsalltag verankern

    • Einbindung in bestehende Planungsprozesse und regelmäßige Mengenabstimmungen
    • Datenpflege: Ernte-, Liefer- und Preisdaten laufend vollständig und konsistent halten
    • Fallstudie: Ein Erzeugerbetrieb nutzt die Mengenprognose in der Saisonplanung
    • Akzeptanz gewinnen: Abweichungen offen zeigen und das Urteil der Planer einbeziehen
    • Fahrplan: erste Produktgruppe, Datengrundlage und nächste Schritte zu einer treffsicheren Mengenplanung

VoraussetzungenKenntnisse der Branche und sicherer Umgang mit Excel sind Voraussetzung.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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