Vor dem Hintergrund der kurzfristigen Unternehmensplanung soll in der vorliegenden Arbeit gezeigt werden, welche Verfahren für die Absatzprognose zur Verfügung stehen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur betrieblichen Prognose steht hierbei im Fokus. Es werden einerseits die verschiedenen Typen von Prognoseverfahren theoretisch beschrieben und andererseits Bezug auf praktische Anwendungsbeispiele genommen. Mittels theoretischer Darstellung der Prognoseverfahren soll dem Leser das Verständnis für den grundsätzlichen Aufbau und die Vorgehensweise vermittelt werden. Zusätzlich soll, anhand einer Gegenüberstellung der verschiedenen Methoden, ein praxisrelevanter Vergleich der Verfahren gewährleistet sein.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Gang der Arbeit
- 2 Definition und Begriffserklärung von Verfahren der Absatzprognose
- 2.1 Absatzprognose
- 2.2 Traditionelle Absatzprognoseverfahren
- 2.2.1 Ausgewählte Methoden der quantitativen Prognoserechnung
- 2.2.2 Ausgewählte Methoden der qualitativen Prognoserechnung
- 3 Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung
- 3.1 Definition und Begriffsbestimmung von Künstlicher Intelligenz
- 3.2 Begriffsabgrenzung, Aufbau und Anwendungsgebiete von künstlichen neuronalen Netze
- 3.2.1 Abgrenzung und Definition
- 3.2.2 Biologisches Vorbild
- 3.2.3 Das Perzeptron
- 3.2.4 Signalverarbeitung im Neuron
- 3.2.5 Lernen in neuronalen Netzen
- 3.2.6 Das Multilayerperzeptron
- 3.2.7 Generelle Anwendungsmöglichkeiten des MLP
- 3.2.8 Spezielle Anwendungen von MLPs in der betrieblichen Prognose
- 3.2.9 Weiterführende Einsatzgebiete von künstlichen neuronalen Netzen in der Prognose
- 3.3 Expertensysteme
- 3.4 Hybridsysteme
- 4 Vor- und Nachteile von KI im Vergleich praxisrelevanter Prognosemodelle
- 4.1 Vorgehensweise und Ziele der Gegenüberstellung
- 4.2 Vergleich Expertensystem mit künstlichen neuronalen Netz
- 4.3 Vergleich von klassischen mathematisch-statistischen Verfahren mit künstlichen neuronalen Netzen
- 4.3.1 Abgrenzung und Unterschiede der Verfahren
- 4.3.2 Gegenüberstellung der künstlichen neuronalen Netze mit traditionellen Methoden in der Literatur
- 4.3.3 Fallstudie Absatzprognose im Bekleidungseinzelhandel
- 4.3.4 Empirischer Vergleich von Neuronalen Netzen zur Prognose von Warenautomaten
- 4.4 Fallbeispiel eines mehrschichtigen Perzeptron (MLP) zur Absatzprognose
- 4.4.1 Ausgangssituation
- 4.4.2 Vorbereitung der Modellbildung
- 4.4.3 Mehrschichtiges Perzeptron
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterarbeit untersucht die Absatzprognose unter Einbezug von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist ein Vergleich traditioneller Absatzprognoseverfahren mit praxisrelevanten KI-Methoden, insbesondere künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und Expertensystemen. Die Arbeit soll zeigen, welche Verfahren für unterschiedliche Szenarien am besten geeignet sind und welche Vorteile KI-basierte Ansätze bieten.
- Vergleich traditioneller und KI-basierter Absatzprognoseverfahren
- Anwendung und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze (KNN)
- Einsatz von Expertensystemen in der Absatzprognose
- Analyse von Vor- und Nachteilen verschiedener Prognosemethoden
- Fallstudien zur Anwendung von KI in der Absatzprognose
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Absatzprognose ein und beschreibt die Problemstellung, nämlich die zunehmende Komplexität und Dynamik von Absatzmärkten. Es wird die Notwendigkeit anspruchsvollerer Prognosemodelle, inklusive KI-basierter Ansätze, hervorgehoben und der Aufbau der Arbeit skizziert.
2 Definition und Begriffserklärung von Verfahren der Absatzprognose: Das Kapitel definiert den Begriff "Absatzprognose" und grenzt ihn von der Planung ab. Es werden verschiedene Aspekte der Prognoseerstellung beleuchtet, und die Unterscheidung zwischen quantitativen und qualitativen Verfahren erläutert. Die Kapitel 2.1 und 2.2 liefern einen umfassenden Überblick über die traditionellen Methoden der Absatzprognose.
3 Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung: Dieses Kapitel widmet sich dem Einsatz von KI in der Prognoserechnung. Es definiert KI und konzentriert sich auf künstliche neuronale Netze (KNN), Expertensysteme und Hybridsysteme. Der Aufbau und die Funktionsweise von KNN werden detailliert beschrieben, inklusive verschiedener Lernverfahren. Die Anwendungsmöglichkeiten von KNN und Expertensystemen in der betrieblichen Prognose werden erläutert.
4 Vor- und Nachteile von KI im Vergleich praxisrelevanter Prognosemodelle: Kapitel 4 analysiert Vor- und Nachteile von KI-basierten Prognosemethoden im Vergleich zu traditionellen Verfahren. Es werden verschiedene Vergleichsstudien aus der Literatur präsentiert, welche die Leistung von KNN im Vergleich zu statistischen Methoden untersuchen. Fallstudien zur Absatzprognose im Bekleidungseinzelhandel und im Bereich von Warenautomaten werden vorgestellt, welche die praktische Anwendbarkeit und Leistungsfähigkeit verschiedener Methoden beleuchten.
Schlüsselwörter
Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, neuronale Netze, Expertensysteme, Hybridsysteme, Zeitreihenanalyse, quantitative Verfahren, qualitative Verfahren, Prognosegenauigkeit, Modellvergleich, Fallstudie, betriebliche Anwendung.
Häufig gestellte Fragen zur Masterarbeit: Absatzprognose mit Künstlicher Intelligenz
Was ist der Gegenstand dieser Masterarbeit?
Die Masterarbeit untersucht den Vergleich traditioneller Absatzprognoseverfahren mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und Expertensystemen. Ziel ist es, die jeweils beste Eignung für unterschiedliche Szenarien zu ermitteln und die Vorteile KI-basierter Ansätze aufzuzeigen.
Welche Prognoseverfahren werden betrachtet?
Die Arbeit betrachtet sowohl traditionelle quantitative und qualitative Absatzprognoseverfahren als auch KI-basierte Methoden wie künstliche neuronale Netze (KNN), Expertensysteme und Hybridsysteme. Ein detaillierter Überblick über traditionelle Methoden wird ebenso gegeben wie eine umfassende Erklärung der Funktionsweise von KNN.
Wie werden die verschiedenen Verfahren verglichen?
Der Vergleich erfolgt durch eine Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren. Die Arbeit stützt sich dabei auf Literaturstudien und präsentiert Fallstudien aus der Praxis, beispielsweise aus dem Bekleidungseinzelhandel und dem Bereich der Warenautomaten, um die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Methoden empirisch zu belegen.
Welche konkreten KI-Methoden werden behandelt?
Die Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf künstliche neuronale Netze (KNN), insbesondere das mehrschichtige Perzeptron (MLP). Zusätzlich werden Expertensysteme und Hybridsysteme als KI-Ansätze in der Absatzprognose diskutiert.
Welche Aspekte der künstlichen neuronalen Netze werden detailliert beschrieben?
Die Arbeit beschreibt detailliert den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, einschließlich des biologischen Vorbilds, des Perzeptrons, der Signalverarbeitung im Neuron, verschiedener Lernverfahren und der Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der betrieblichen Prognose.
Welche Fallstudien werden präsentiert?
Die Arbeit beinhaltet Fallstudien zur Absatzprognose im Bekleidungseinzelhandel und im Bereich von Warenautomaten. Diese Fallstudien dienen dazu, den empirischen Vergleich von neuronalen Netzen mit traditionellen Methoden zu illustrieren und die praktische Anwendbarkeit der verschiedenen Methoden zu demonstrieren.
Welche Ziele werden mit der Arbeit verfolgt?
Die Arbeit zielt darauf ab, einen umfassenden Vergleich zwischen traditionellen und KI-basierten Absatzprognoseverfahren zu liefern. Sie soll Entscheidungshilfen für die Auswahl geeigneter Prognosemethoden in Abhängigkeit von unterschiedlichen Szenarien bieten und die Potenziale von KI-basierten Ansätzen in der Absatzprognose hervorheben.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, neuronale Netze, Expertensysteme, Hybridsysteme, Zeitreihenanalyse, quantitative Verfahren, qualitative Verfahren, Prognosegenauigkeit, Modellvergleich, Fallstudie, betriebliche Anwendung.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zur Definition und Begriffserklärung von Absatzprognoseverfahren, ein Kapitel zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung und ein Kapitel zum Vergleich von KI-basierten und traditionellen Prognosemodellen. Jedes Kapitel wird durch eine Zusammenfassung ergänzt.
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- Wolfgang Dobernig (Author), 2015, Absatzprognosen auf Basis von Künstlicher Intelligenz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/306525
