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    Viele Führungskräfte im Supply-Chain-Management sehen die Datenqualität als große Herausforderung.

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    • Prognoseabweichungs- und Varianztreiberanalyse zur Identifizierung der Faktoren, die zu den Unterschieden zwischen tatsächlicher und prognostizierter Nachfrage beitragen
    • Bedarfsprognosemodelle zur Schätzung der erwarteten Nachfrage und Planung von Produktions- und Lagerbeständen
    • Sensitivitätsanalyse zum Verständnis der Auswirkungen von Änderungen verschiedener Variablen auf die prognostizierte Nachfrage
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