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# Prognoseereignisse und Bedarfsanpassungen

Wie Prognoseereignisse, Aktionen und Anpassungen des vergangenen Bedarfs die Prognose verändern.

Zwei Dinge verändern das Bedarfssignal zusätzlich zur KI-Prognose:

* **Prognoseereignisse** fügen der Prognose über einen Zeitraum eine bekannte Auswirkung hinzu: eine Aktion, einen Katalog, eine geplante Störung.
* **Anpassungen des vergangenen Bedarfs** korrigieren die Historie, aus der das Modell lernt: einen Bestandsausfall, einen Ausreißer, eine vergangene Aktion.

Prognoseereignisse erstellen Sie selbst. Anpassungen des vergangenen Bedarfs kommen überwiegend vom Bedarfsanomalie-Agenten, und Sie können eigene hinzufügen.

### Arten von Prognoseereignissen

Alle Prognoseereignisse befinden sich im Modul [Aktionen](/de/umsatzoptimierung/promotions.md), in einer Liste und einem Kalender. Jedes Ereignis hat einen Typ:

* **Prognoseanpassung**: eine Auswirkung, die Sie selbst eingeben, in % oder in Einheiten, ohne Aktionsberechnung dahinter. Ereignisse, die Sie im Modul Bedarf erstellen, haben diesen Typ.
* **Preisnachlass**, **Katalog**, **Premium-Platzierung** und **Sonstiges**: Aktionen. Ihre Auswirkung kann von Hand eingegeben oder, wenn die KI-Preisfunktionen aktiviert sind, von Flowlity berechnet werden.

Sie können Ereignisse in der Produktdetailansicht des Moduls Bedarf erstellen, für viele Produkte auf einmal in der Bedarfsliste, in der **Produktstrategie**, im Modul Aktionen, per Import einer CSV-Datei oder indem Sie den Co-planner fragen. Siehe [Prognoseereignisse erstellen und anwenden](/de/umsatzoptimierung/promotions/create-forecast-events.md).

### Welche Ereignisse die finale Prognose verändern

* Prognoseanpassungen zählen, sobald Sie sie erstellen.
* Aktionen zählen erst mit dem Status **Bestätigt**. Aktionen mit dem Status **Geplant** oder **In Prüfung** werden im Bedarfsdiagramm nur zur Information angezeigt.

<figure><img src="https://3527513479-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FrHut6b7ELk15KlBzxYNQ%2Fuploads%2Fgit-blob-09e81d35a9eb673efb9bf62b10d63facf80d29d0%2Fchangelog-2026-08-21-promotions-calendar-view.png?alt=media" alt="Aktionskalender mit bestätigten, geplanten, in Prüfung befindlichen und vergangenen Ereignissen"><figcaption></figcaption></figure>

### Zukünftige und vergangene Ereignisse

Ein **zukünftiges Ereignis** verändert die Prognose seiner Produkte während seines Zeitraums. Im Modul Bedarf erscheint die Auswirkung in der Zeile **Prognoseereignisse** und in der Reihe **Finale Prognose**.

Die Auswirkung gilt für die **Flowlity-Prognose**. In Zeiträumen, in denen Sie **Meine Prognose** eingegeben haben, oder bei Produkten, deren **Prognosequelle** auf **Externe Prognose** eingestellt ist, erscheint das Ereignis in der Zeile **Prognoseereignisse**, verändert die **Finale Prognose** aber nicht.

<figure><img src="https://3527513479-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FrHut6b7ELk15KlBzxYNQ%2Fuploads%2Fgit-blob-5cb364fbdabd603990626cdd026f4528fa57da1a%2Fchangelog-2025-01-demand-events-grid.png?alt=media" alt="Zeile Prognoseereignisse der Bedarfstabelle mit einer Auswirkung von +12 % auf die kommenden Wochen"><figcaption></figcaption></figure>

Nach Ende des Zeitraums wirkt das Ereignis weiter: Flowlity fügt eine Anpassung des vergangenen Bedarfs hinzu, die die Auswirkung des Ereignisses aus dem tatsächlichen Bedarf herausrechnet (**Prognoseereignis-Glättung**), damit das Modell den Anstieg nicht als normalen Bedarf lernt. Um die betroffenen Produkte zu finden, nutzen Sie in der Bedarfsliste **Mehr...** > **Ereignisse** > **Prognoseereignis-Glättung**.

**Beispiel.** Sie planen für März einen Katalog mit +30 % für ein Produkt, das normalerweise 100 Einheiten verkauft. Sobald der Katalog bestätigt ist, steigt die Prognose für März auf 130. Nach dem März nimmt Flowlity die Auswirkung des Katalogs aus den März-Verkäufen heraus, aus denen es lernt, damit die Prognose des nächsten Jahres nicht von einer Aktionsspitze ausgeht.

### Anpassungen des vergangenen Bedarfs

Eine Anpassung des vergangenen Bedarfs ersetzt den Bedarf einer vergangenen Periode durch einen korrigierten Wert. Sie ändert die Reihe **Bereinigter vergangener Bedarf**, nie die Reihe **Unbereinigter vergangener Bedarf**. Die Zeile **Auswirkung der Anomalie-Anpassungen** der Bedarfstabelle zeigt die korrigierten Werte. Ein Tag kann nur eine Anpassung enthalten.

Der Bedarfsanomalie-Agent sucht nach vier Arten von Anomalien:

* **Ausreißer**: ungewöhnliche Spitzen, die keinen normalen Kundenbedarf widerspiegeln.
* **Engpass**: Perioden, in denen die Verkäufe durch den Bestand gebremst wurden, entweder **0 Bestand und 0 Bedarf** oder **Bestand < Losgröße**.
* **Vergangene Aktionen glätten**: Aktionsspitzen werden durch normalen Bedarf ersetzt.
* **Erkennung des Produktstarts**: das Ende der Einführungsphase eines Produkts, damit Einführungsspitzen nicht als normaler Bedarf zählen.

<figure><img src="https://3527513479-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FrHut6b7ELk15KlBzxYNQ%2Fuploads%2Fgit-blob-642d6ca7e75e43f16583f461866a1fb20a320ab2%2Fchangelog-2025-06-demand-explainability.png?alt=media" alt="Bereinigter vergangener Bedarf weicht in zwei von Flowlity korrigierten Monaten vom unbereinigten vergangenen Bedarf ab"><figcaption></figcaption></figure>

Von Flowlity erstellte Anpassungen sind mit **Erstellt von Flowlity** gekennzeichnet. Bei jeder können Sie den **Wert des vergangenen Bedarfs** ändern, sie löschen oder sie nach der Prüfung **Als gelesen markieren**. Produkte mit ungelesenen Anpassungen zeigen die Bedarfswarnungen **Möglicher Ausreißer** oder **Möglicher Engpass**. Siehe [Bedarfsanomalien untersuchen und beheben](/de/nachfragemanagement/demand/investigate-demand-anomalies.md).

### Wie der Agent eingerichtet ist

Für jeden Anomalietyp ist der Agent entweder aktiv oder nicht, und seine Anpassungen werden automatisch oder manuell angenommen (die Einstellung **Wählen Sie, wie Ereignisse angenommen werden**). Der Tab **Konfiguration** des Agenten im Modul [Agenten](/de/ki-and-automatisierungen/agents.md) zeigt die aktuelle Einrichtung. Ihr Customer Success Manager kann sie für Sie ändern.

### Wie Ereignisse und Anpassungen zusammenwirken

* Anpassungen bereinigen die Vergangenheit, sodass jede künftige Prognose aus einer zutreffenderen Historie lernt.
* Zukünftige Ereignisse fügen hinzu, was das Modell nicht wissen kann, etwa eine geplante Aktion.
* Vergangene Ereignisse verhindern, dass eine vergangene Aktion als normaler Bedarf gelernt wird.

### Verwandte Seiten

* [Prognoseereignisse erstellen und anwenden](/de/umsatzoptimierung/promotions/create-forecast-events.md)
* [Bedarfsanomalien untersuchen und beheben](/de/nachfragemanagement/demand/investigate-demand-anomalies.md)
* [Bedarfsprognose erklärt](/de/konzepte/concepts/demand-forecasting.md)
* [Aktionen](/de/umsatzoptimierung/promotions.md)
* [Bedarf](/de/nachfragemanagement/demand.md)
* [Agenten](/de/ki-and-automatisierungen/agents.md)
