- Titel
- Simulation-Based Forecast Optimization for Sporadic Demand in Capital Goods
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-998211
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.289
- Abstract (EN)
- This paper presents a digital planning approach designed for managing sporadic material demand. It utilizes simulation-based optimization to automate both the selection and the fine-tuning of forecasting algorithms for individual items. Although accurate demand forecasting is essential for the efficient planning of spare parts inventories, existing practical solutions for irregular demand patterns remain limited. In order to address this gap, we propose a hybrid approach combining rulebased heuristics, static time series simulation, and metaheuristic parameter optimization to generate tailored demand forecasts. The approach is validated through two capital goods manufacturers, demonstrating notable enhancements in forecast accuracy, particularly for low-frequency and unpredictable demand profiles.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Prognosealgorithmen, regelbasierte Heuristiken
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, Forecasting Algorithms, Rule-Based Heuristics
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Förder- / Projektangaben
- Austrian Research Promotion Agency (FFG)
ID: 872787 - Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-998211
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0