Maschinelles Lernen kann die Lagerbestände genauer vorhersagen, indem es große Mengen an historischen Daten analysiert und Muster erkennt, die für die Bestandsprognose relevant sind. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies funktioniert: 1. **Datenanalyse**: Maschinelles Lernen kann historische Verkaufsdaten, saisonale Trends, Marktbedingungen und andere relevante Faktoren analysieren, um präzisere Vorhersagen zu treffen. 2. **Vorhersagemodelle**: Durch den Einsatz von Algorithmen wie Zeitreihenanalysen, Regressionsmodellen oder neuronalen Netzen können Unternehmen Modelle entwickeln, die zukünftige Nachfrage basierend auf vergangenen Mustern vorhersagen. 3. **Anpassungsfähigkeit**: Maschinelles Lernen kann sich an Veränderungen im Markt oder im Verbraucherverhalten anpassen, indem es kontinuierlich aus neuen Daten lernt und seine Vorhersagen entsprechend aktualisiert. 4. **Optimierung**: Durch die Identifizierung von Überbeständen oder Engpässen können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, was zu Kostensenkungen und einer besseren Kundenzufriedenheit führt. 5. **Integration von externen Faktoren**: Maschinelles Lernen kann auch externe Datenquellen wie Wetterdaten, wirtschaftliche Indikatoren oder soziale Medien einbeziehen, um die Vorhersagen weiter zu verfeinern. Insgesamt ermöglicht maschinelles Lernen eine datengestützte Entscheidungsfindung, die die Effizienz und Genauigkeit der Lagerbestandsverwaltung erheblich verbessert.