Bedingt durch Dynamik und Komplexität in Produktions- und Zulieferernetzwerken ist die Kundennachfrage nach Produkten eines Unternehmens innerhalb eines solchen Netzwerkes häufig starken Schwankungen unterworfen. Zur Gewährleistung einer effektiven Produktionsplanung und -steuerung müssen jedoch zukünftige Kundenbedarfe möglichst exakt prognostiziert werden. Klassische statistische Prognosemethoden sind meist leicht anwendbar, allerdings nicht dazu in der Lage, ausreichend auf dynamische Strukturen innerhalb der Bestelldaten zu reagieren. Methoden der Nichtlinearen Dynamik berücksichtigen zusätzlich zu quantitativen, auch qualitative Informationen, um mögliche deterministische Strukturen zu identifizieren und Zeitreihen besser vorherzusagen. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz zur Entwicklung einer Datenbank mit Handlungsempfehlungen zur Auswahl geeigneter Prognoseverfahren in unterschiedlichen Unternehmenssituationen vor.
