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Veröffentlicht am 12. März 2025 | Kategorie: Supply Chain Risk

Die Agrar-Logistik steht vor der Herausforderung stark saisonaler Nachfrageschwankungen, insbesondere bei Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln. Der Beitrag untersucht verschiedene Prognoseverfahren – von klassischen Zeitreihenmodellen bis zu maschinellem Lernen – zur Optimierung der Lagerbestände. Anhand von drei Jahren historischer Daten eines Logistikdienstleisters wird gezeigt, wie eine Kombination aus Wetterdaten, Anbauflächenstatistiken und Abrufhistorien die Prognosegenauigkeit um 25 % verbessert. Praktische Handlungsempfehlungen für die Implementierung eines dynamischen Sicherheitsbestands runden den Artikel ab.