Absatzprognosen auf Basis von Künstlicher Intelligenz

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

5 Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Masterarbeit zielt darauf ab, die Eignung von Verfahren der Künstlichen Intelligenz zur Unterstützung von Absatzprognosen im Vergleich zu traditionellen, quantitativen und qualitativen Methoden zu evaluieren und aufzuzeigen, wie komplexe unternehmerische Entscheidungsprozesse durch diese Modelle verbessert werden können.

• Grundlagen und Definitionen der Absatzprognose und traditioneller Prognoseverfahren.
• Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz, insbesondere künstlichen neuronalen Netzen und Expertensystemen.
• Vergleich der Leistungsfähigkeit und Anwendungsgebiete von KI-basierten und klassischen statistischen Prognosemodellen.
• Praktische Untersuchung anhand eines Fallbeispiels zur Absatzprognose unter Verwendung eines Multilayerperzeptrons (MLP).

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel identifiziert die Notwendigkeit fortschrittlicher Prognosemodelle in komplexen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsumfeldern und skizziert den Aufbau der Untersuchung.

2 Definition und Begriffserklärung von Verfahren der Absatzprognose: Es werden die begrifflichen Grundlagen von Prognose und Planung definiert und die traditionellen quantitativen sowie qualitativen Prognoseverfahren systematisch dargelegt.

3 Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung: Das Kapitel bietet eine detaillierte Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf künstliche neuronale Netze, ihre biologischen Vorbilder, Architekturtypen wie das Multilayerperzeptron sowie Expertensysteme und Hybridsysteme.

4 Vor- und Nachteile von KI im Vergleich praxisrelevanter Prognosemodelle: Hier erfolgt eine kritische Gegenüberstellung von KI-Modellen mit klassischen statistischen Verfahren, untermauert durch Literaturvergleiche und eigene Fallstudien zur Absatzprognose.

5 Zusammenfassung und Ausblick: Abschließend werden die zentralen Erkenntnisse reflektiert und zukünftige Potenziale für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der betrieblichen Absatzprognose aufgezeigt.

Schlüsselwörter

Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, Künstliche Neuronale Netze, Expertensysteme, Multilayerperzeptron, Zeitreihenanalyse, Prognosegüte, Datenbasierte Modelle, Regressionsanalyse, Betriebsplanung, Hybridsysteme, Entscheidungsunterstützung, Prognosemodell, Modellbildung, Predictive Data Mining.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere künstlicher neuronaler Netze, als Methode zur Absatzprognose in Unternehmen und vergleicht diese mit traditionellen statistischen Verfahren.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Zentrale Themen sind die theoretischen Grundlagen der Prognose, der Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Netze, Expertensysteme sowie ein kritischer Vergleich dieser Methoden in der Anwendung.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Ziel ist es, Managern aufzuzeigen, welche Prognoseverfahren zur Verfügung stehen und wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Genauigkeit und Qualität in betrieblichen Entscheidungsprozessen zu steigern.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Aufarbeitung und einem Vergleich bestehender Prognosemodelle, ergänzt durch Fallbeispiele und eine empirische Analyse der Leistungsfähigkeit neuronaler Netze.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil widmet sich der detaillierten Beschreibung von Künstlicher Intelligenz, dem Aufbau neuronaler Netze, der Rolle von Expertensystemen und dem direkten Leistungsvergleich zu klassischen Methoden anhand von Fallstudien.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die zentralen Schlagworte sind Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Expertensysteme, Multilayerperzeptron und Prognosegüte.

Welches Fallbeispiel wird zur Illustration verwendet?

Das Fallbeispiel "Unternehmen XY" aus dem Bereich "Internet of Things" demonstriert die praktische Anwendung eines mehrschichtigen Perzeptrons unter Verwendung der Software IBM SPSS Statistics zur Umsatzprognose.

Wie schneiden neuronale Netze im Vergleich zu traditionellen Verfahren ab?

Die Arbeit zeigt, dass neuronale Netze in vielen Fällen eine hohe Genauigkeit aufweisen, jedoch keine universelle Überlegenheit gegenüber allen statistischen Methoden garantieren; ihre Effektivität hängt stark von der Datenqualität und der richtigen Modellparametrisierung ab.