Kurzfristige Nachfrageprognose für E-Auto-Komponenten in der Schwäbischen Alb
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Prognostiziere E-Auto-Komponenten mit Glättung und ARIMA, vergleiche die Fehlermaße und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Unternehmen beschäftigt rund 800 Mitarbeitende in drei Werken und erwirtschaftet einen Jahresumsatz von etwa 120 Millionen Euro. Der Standort auf der Schwäbischen Alb ist typisch für den deutschen Mittelstand: hochspezialisierte Fertigung, starke Abhängigkeit von der Automobilindustrie und geringe Lagerhaltung aufgrund knapper Kapazitäten.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lässt sich die kurzfristige Nachfrage nach Präzisionsteilen für Elektromobilität mit quantitativen Methoden so prognostizieren, dass Lagerkosten um mindestens 15 Prozent gesenkt werden, ohne die Lieferbereitschaft zu gefährden?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Unterschiedliche quantitative Prognosemethoden für kurzfristige Zeitreihen anwenden und bewerten
- Rolling Forecasts als Entscheidungsgrundlage in der operativen Planung einsetzen
- Unsicherheit in Prognosen durch Konfidenzintervalle abbilden und kommunizieren
- Prognoseergebnisse für nicht-technische Stakeholder aufbereiten und handlungsleitend machen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Time Series Analysis
Apply time series analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Demand Forecasting
Apply demand forecasting to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Statistical Modeling
Apply statistical modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Excel Advanced
Apply excel advanced to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Visualization
Transform complex data into clear, insightful visual representations.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Analyst
Die Challenge vermittelt fundierte Erfahrung in der Analyse komplexer Zeitreihendaten und der Erstellung datengestützter Prognosen. Diese Fähigkeiten sind zentral für Data Analysts, die in verschiedenen Branchen operative und strategische Entscheidungen mit quantitativen Methoden unterstützen müssen.
Dieses Projekt schärft
- time-series-analysis
- statistical-modeling
- data-visualization
Supply Chain Analyst
Die direkte Anwendung von Nachfrageprognosen auf die Produktionsplanung und das Verständnis von Lager- versus Lieferfähigkeits-Trade-offs bereitet gezielt auf Rollen in der Supply Chain vor, wo Prognosequalität direkte Kosteneinsparungen ermöglicht.
Dieses Projekt schärft
- demand-forecasting
- time-series-analysis
- excel-advanced
Operations Analyst
Die Integration von Prognosemodellen in operative Abläufe und die Kommunikation mit Fachabteilungen spiegeln typische Aufgaben eines Operations Analysts wider, der Prozesseffizienz durch datenbasierte Planung steigert.
Dieses Projekt schärft
- demand-forecasting
- statistical-modeling
- data-visualization
Noch eine Sache