#90: Demand Forecasting bei Krombacher – Mit Dr. Max Schüssler

In dieser Episode sprechen wir mit Max, Team Lead Data Science bei der Krombacher Brauerei, über Demand Forecasting in der Konsumgüterindustrie. Gemeinsam beleuchten wir, wie Krombacher die tägliche Nachfrageprognose für Bier und weitere Produkte modelliert, von Vorbestellungen über Feature Engineering bis hin zu Gauß-Prozess-Modellen. Außerdem geht es um Modellgüte, den Umgang mit Corona-Effekten, Unsicherheitsintervalle und die Bedeutung von Domänenwissen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Infrastruktur: vom Custom-Stack auf AWS hin zu einer skalierbaren Databricks-Plattform.

**Zusammenfassung**

• Ziel: Kurzfristige Prognose der täglichen Auslieferungsmenge (Hektoliter) für die nächsten Werktage
• Starker Einfluss von Vorbestellungen, ergänzt durch Features wie Arbeitsstunden-Abstand, Wochentag und Öffnungszeiten
• Einsatz von Gauß-Prozess-Modellen für nichtlineare Zusammenhänge und perspektivisch Unsicherheitsintervalle
• Sliding Window mit 365 Tagen Trainingsdaten und täglichem Retraining
• Benchmark: < 10 % MAPE erreicht für bis zu fünf Werktage im Voraus
• Corona-Effekte über Dummy-Variablen berücksichtigt, besonders relevant für Gastronomie-Fässer
• Wechsel von AWS Custom Stack (SageMaker, MLflow, API) zu Databricks zur besseren Skalierbarkeit und Wartbarkeit
• Zentrale Learnings: Domänenwissen > Modellkomplexität, Use Case klar definieren, Datenqualität als Fundament

**Links**

• Krombacher Brauerei https://www.krombacher.de/
• Dr. Max Schüssler auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/dr-max-schuessler/
• databricks https://www.databricks.com/
• #88: Anomalie-Erkennung im Loyalty-Programm bei Krombacher – Mit Fabian Wörenkämper https://www.podbean.com/ew/pb-apyrq-1a577b8
• #29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack https://www.podbean.com/ew/pb-pep8h-147029f
• ML Tutorial: Gaussian Processes (Richard Turner) auf YouTube https://www.youtube.com/watch?v=92-98SYOdlY

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