Forecasting-Intelligenz, die dein Team prüfen kann.
TelAIscope verbindet Time Series Foundation Models (TSFMs), ML-Modelle, statistische Ansätze und Baseline-Prognosemethoden. So sieht dein Team, warum ein Modell gewählt wurde und wie gut es auf bekannten Daten funktioniert.
Bringe Methode und Muster zusammen.
- Time Series Foundation Models (TSFMs) als neue, leistungsstärkste Prognosemodelle: übertragen gelernte Zeitmuster auf neue Reihen
- ML-Modelle: verknüpfen bekannte Kovariaten mit der Zielreihe und lernen nichtlineare Beziehungen
- Statistische Modelle: liefern nachvollziehbare Referenzen für Trend, Saison und Autokorrelation
- Baselines: einfache Vorhersagemethoden, gegen die jede Verbesserung gemessen wird
Leistungsstarke PrognoseNutze gelernte Muster, ohne bei null zu starten.
Time Series Foundation Models (TSFMs) funktionieren ähnlich wie Large Language Models: Beide nutzen Transformer, um aus einem Kontext die wahrscheinlichste Fortsetzung zu lernen – TSFMs arbeiten dabei mit Zeitreihen statt Sprache. TelAIscope bietet fünf spezialisierte TSFMs – von TelAIscope Nano bis TelAIscope Max. Sie übertragen gelernte Muster auf neue Prognoseaufgaben, wie die Grafik zeigt.
- Übertragen Muster aus vielen Domänen auf neue Reihen und Prognoseaufgaben
- Verbinden die gelernte Grundlage mit der eigenen Zielhistorie
- Bleiben mit Modellvergleich und Planungskontext prüfbar
Prognostiziere die Treiber, nicht nur die Historie.
Externe und operative Signale können erklären, warum sich eine Reihe verändert. Nutze sie, wenn sie für den Prognosehorizont verfügbar, plausibel mit dem Ziel verbunden und für die Entscheidung nützlich sind.
- Nutze nur zukünftige Treiber, die bekannt sind oder prognostiziert werden können
- Bevorzuge Signale mit einem klaren operativen Zusammenhang zum Ziel
- Prüfe den Kovariatennutzen, bevor du weitere Variablen ergänzt
Automatisiere Daten, Forecast und Zustellung.
Synchronisiere ERP-Daten und Kovariaten täglich automatisch, starte den Forecast wöchentlich zu einem festen Termin und sende das Ergebnis direkt per E-Mail an den Nutzer. Der Planner prüft nur noch auffällige Werte – Datenaufbereitung, Modelllauf und Zustellung laufen automatisch.
Plane mit einem Bereich statt mit falscher Gewissheit.
Ein Prognoseintervall lässt Raum für plausible Ergebnisse. Ein klarer Plot hält erwarteten Verlauf, Unsicherheit und Modellkontext für die entscheidende Person zusammen.
- Sieh ein Prognoseintervall statt eines isolierten Schätzwerts
- Prüfe erwarteten Verlauf und Bereich in einem lesbaren Plot
- Nutze den Bereich, um Puffer, Kapazität oder Servicerisiken zu besprechen
Datenschutz und Governance gehören in den Workflow.
TelAIscope richtet Forecasting an europäischen Erwartungen aus: Daten werden geschützt, Modellentscheidungen bleiben prüfbar und die Verantwortung bleibt beim operativen Team.
Bring Evidenz in das Planungsgespräch.
Starte mit einer Zeitreihe und erlebe einen strukturierten Forecasting-Workflow.