Netzwerkbasierte Prognosen: Graph Neural Networks verbessern Nachfragevorhersagen
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Traditionelle Zeitreihenmodelle betrachten jedes SKU (Stock Keeping Unit) isoliert und vernachlässigen damit wichtige Zusammenhänge zwischen Produkten. Durch die Modellierung von SKUs als Netzwerk können Graph Neural Networks (GNN) diese Beziehungen – etwa Komplementär- oder Substitutionsverbindungen – erfassen und so Lücken in herkömmlichen Prognosen schließen. Die Analyse, veröffentlicht auf Towards Data Science, zeigt, dass GNNs die Genauigkeit der Nachfragevorhersage deutlich steigern, indem sie die komplexen Wechselwirkungen im Produktportfolio berücksichtigen.
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