{"id":641,"date":"2024-12-19T11:23:00","date_gmt":"2024-12-19T10:23:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=641"},"modified":"2026-05-13T11:28:22","modified_gmt":"2026-05-13T09:28:22","slug":"time-series-forecasting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/time-series-forecasting\/","title":{"rendered":"Time Series Forecasting"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In enger Zusammenarbeit mit einem unserer Kunden haben wir ein innovatives Tool zur optimalen Verteilung des Personaleinsatzes entwickelt. Eine Herausforderung, vor der viele Unternehmen immer wieder stehen, ist die effiziente Planung und Zuteilung von Mitarbeitenden, um sowohl \u00dcber- als auch Unterbesetzungen zu vermeiden. Besonders in Branchen mit stark schwankenden Auftragszahlen ist genau das entscheidend, denn so k\u00f6nnen Kosten gesenkt und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein solches Tool bietet viele Vorteile. Es hilft nicht nur, die Arbeitszeiten der Mitarbeitenden besser zu planen, sondern auch, die Produktivit\u00e4t zu steigern sowie die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu erh\u00f6hen. Durch die Vorhersage von Personalbedarfen basierend auf historischen Daten k\u00f6nnen Unternehmen proaktiv handeln und Ressourcen gezielt einsetzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Anforderungserhebung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um eine Anwendung zur optimalen Verteilung des Personaleinsatzes zu entwickeln, starteten wir mit einer umfassenden Anforderungserhebung. Dabei stellte sich heraus, dass Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen f\u00fcr die betroffenen Mitarbeitenden von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung sind. Vor allem bei KI-Anwendungen ist in vielen F\u00e4llen nicht bis ins kleinste Detail ersichtlich, wie bestimmte Ergebnisse zustande kommen, was zu Misstrauen und Widerstand f\u00fchren kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unser Ziel war es daher, eine L\u00f6sung zu entwickeln, die nicht nur pr\u00e4zise und effizient arbeitet, sondern auch gut kontrollierbar und verst\u00e4ndlich ist. Die M\u00f6glichkeit der Einflussnahme auf die zugrunde liegenden Parameter ist somit besonders wichtig, um f\u00fcr gen\u00fcgend Transparenz und Akzeptanz zu sorgen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Entscheidungsfindung und Anforderungen an das Tool<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Zuge unserer Analyse wurde schnell klar, dass diese Aufgabe ideal f\u00fcr einen Solver geeignet ist. Da wir im Java-Umfeld arbeiten, begannen wir unsere Suche nach passenden Tools und stie\u00dfen auf den OptaPlanner. OptaPlanner ist eine regelbasierte Engine, die auf Drools basiert und die es erm\u00f6glicht, verschiedene Kriterien und Regeln zu definieren und daraufhin die besten L\u00f6sungen zu finden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Allerdings zeigte unsere Analyse auch, dass es nicht sinnvoll w\u00e4re, das gesamte Problem dieser Engine zu \u00fcberlassen. Die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen sowie die Kontrollm\u00f6glichkeiten w\u00e4ren damit erheblich eingeschr\u00e4nkt. Im Anschluss definierten wir die Kernfunktionen, die das Tool erf\u00fcllen muss:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Arbeitslast berechnen und vorhersagen: Das Tool muss in der Lage sein, zuk\u00fcnftige Arbeitsanforderungen pr\u00e4zise zu prognostizieren.<\/li>\n\n\n\n<li>Bedarf an Mitarbeitenden ermitteln: Basierend auf den Vorhersagen soll der notwendige Personalbedarf berechnet werden.<\/li>\n\n\n\n<li>Optimale Zuweisung der Mitarbeitenden: Die Mitarbeitenden sollen entsprechend ihrer Qualifikationen und Verf\u00fcgbarkeiten den jeweiligen Aufgaben zugewiesen werden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">OptaPlanner erf\u00fcllt die Anforderungen, die Mitarbeitenden genau dort einzusetzen, wo sie am dringendsten gebraucht werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Time Series Forecasting<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine der zentralen Herausforderungen bestand darin, die zuk\u00fcnftige Arbeitslast pr\u00e4zise vorherzusagen. Zudem hatten wir Zugriff auf eine umfangreiche Sammlung an KPIs, wie: neue Auftr\u00e4ge, abgearbeitete Auftr\u00e4ge, offene Auftr\u00e4ge und Bearbeitungszeiten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um diese Daten effektiv zu nutzen, haben wir uns f\u00fcr die Methode des Time Series Forecasting entschieden. Diese bew\u00e4hrte Technik zur Vorhersage von Daten ist besonders in zeitkritischen Branchen wie Verkehr, Logistik und Energie weit verbreitet. Sie erm\u00f6glicht es, historische Daten zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen und daraus zuverl\u00e4ssige Prognosen abzuleiten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Frameworks<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da unser Projekt im Java-Umfeld angesiedelt ist, haben wir uns zun\u00e4chst nur Java-basierte Frameworks angesehen. Dabei mussten wir feststellen, dass es nur wenige spezialisierte Frameworks f\u00fcr Time Series Forecasting in Java gibt. Diese Limitierung stellte uns vor die Herausforderung, geeignetere L\u00f6sungen zu finden.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Python und Pandas<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zun\u00e4chst erschien Python, mit seiner umfangreichen Bibliothek Pandas, als attraktive Alternative. Pandas bietet zahlreiche M\u00f6glichkeiten zur Manipulation und Analyse von Zeitreihendaten. Allerdings erfordert die Nutzung dieser Tools einen erheblichen Aufwand an Programmierung und Datenmanagement. Das w\u00fcrde den Entwicklungsprozess unserer Anwendung erheblich verlangsamen und die Komplexit\u00e4t erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nixtla und NeuralForecast<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend unsrer Recherche stie\u00dfen wir auf Nixtla, insbesondere auf die Bibliothek NeuralForecast. Nixtla bietet eine Sammlung von Tools f\u00fcr die Zeitreihenvorhersage, die speziell f\u00fcr einfache Integration und hohe Genauigkeit entwickelt wurden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vorteile:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Einfache Integration: Nixtla l\u00e4sst sich leicht in bestehende Projekte integrieren und erfordert keine umfangreiche Vorarbeit.<\/li>\n\n\n\n<li>Hohe Genauigkeit: Durch die Nutzung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke liefert NeuralForecast sehr genaue Vorhersagen.<\/li>\n\n\n\n<li>Effiziente Cross-Validation: Nixtla bietet integrierte Funktionen zur Cross-Validation, die es erm\u00f6glichen, die Genauigkeit der Modelle zu \u00fcberpr\u00fcfen und zu verbessern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cross-Validation ist eine Technik, die im Machine Learning verwendet wird, um die Leistungsf\u00e4higkeit eines Modells zu bewerten. Dabei wird das verf\u00fcgbare Datenset in mehrere Teile, sogenannte Folds, aufgeteilt. Das Modell wird dann mehrmals trainiert und getestet, wobei in jedem Durchgang ein anderer Teil der Daten als Testset und die restlichen Daten als Trainingsset verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Auswahl und Anwendung spezifischer Algorithmen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In unserem Projekt zur Vorhersage der Zeitreihen haben wir uns dazu entschieden, folgende Algorithmen miteinander zu vergleichen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>TimesNet<\/li>\n\n\n\n<li>NHiTS<\/li>\n\n\n\n<li>NBEATS<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>TimesNet<\/strong><br>TimesNet ist ein neuronales Netzwerk, das speziell f\u00fcr die Vorhersage von Zeitreihen entwickelt wurde. Es nutzt Deep Learning, um komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen. Ein wesentlicher Vorteil von TimesNet ist seine F\u00e4higkeit, sowohl kurzfristige als auch langfristige Vorhersagen mit hoher Genauigkeit zu treffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>NHiTS (Neural Hierarchical Interpolation for Time Series)<\/strong><br>NHiTS verwendet eine mehrstufige Interpolationsstrategie, um Vorhersagen zu verbessern. Diese Methode ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Zeitreihen mit saisonalen Mustern und erm\u00f6glicht es, feine Details und langfristige Trends gleichzeitig zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>NBEATS (Neural Basis Expansion Analysis for Time Series)<\/strong><br>NBEATS nutzt eine Basis-Expansionstechnik, um Vorhersagen zu generieren. Es ist bekannt f\u00fcr seine hohe Vorhersagegenauigkeit und seine F\u00e4higkeit, sowohl additive als auch multiplikative Dekompositionen durchzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Beispiel:<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"2250\" height=\"800\" class=\"wp-image-642\" style=\"width: 2250px;\" src=\"https:\/\/test.itsonix.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/22921888a2449df5c8a998d699dc2a534af759f0-timeseriesgraph.png\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/itsonix.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/22921888a2449df5c8a998d699dc2a534af759f0-timeseriesgraph.png 560w, https:\/\/itsonix.eu\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/22921888a2449df5c8a998d699dc2a534af759f0-timeseriesgraph-300x107.png 300w\" sizes=\"(max-width: 2250px) 100vw, 2250px\" \/> (Quelle: <a href=\"https:\/\/www.python.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Python<\/a>)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Grafik zeigt in Blau die historischen Daten der neu eingegangenen Auftr\u00e4ge. Dabei wird deutlich, dass an den Wochenenden kaum Auftr\u00e4ge eingehen, was sich in den R\u00fcckg\u00e4ngen der blauen Kurve widerspiegelt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Vorhersagen der verschiedenen Modelle sind in Gr\u00fcn, Orange und Rot dargestellt. Die Modelle NHITS und NBEATSx verlaufen sehr \u00e4hnlich und folgen eng dem Muster der historischen Daten. Das RNN-Modell weist eine gr\u00f6\u00dfere Variation in seinen Vorhersagen auf und prognostiziert an den Wochenenden weniger Auftr\u00e4ge, was eher dem tats\u00e4chlichen Trend entspricht. Mit gezielter Anpassung kann dieses Modell noch genauere Vorhersagen liefern und die Schwankungen im Auftragsvolumen besser ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zusammenfassend arbeiten alle drei Modelle zufriedenstellend, auch wenn keines von ihnen bisher perfekt ist und sie noch nicht im produktiven Einsatz sind. Die Analyse hat gezeigt, dass weitere Optimierungen notwendig sind \u2013 etwa das manuelle oder API-basierte Hinzuf\u00fcgen von Feiertagen sowie die Ber\u00fccksichtigung spezifischer Lastspitzen beim Kunden. Trotz dieser offenen Punkte sind die ersten Ergebnisse bereits sehr vielversprechend.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die in einem solchen Projekt auftretenden H\u00fcrden und M\u00f6glichkeiten zeigen, wie entscheidend die Verbindung von technologischer Innovation und konkreten Unternehmensanforderungen ist. Durch den Einsatz von Time Series Forecasting und die Evaluierung verschiedener Algorithmen k\u00f6nnen Unternehmen die zuk\u00fcnftige Arbeitslast pr\u00e4zise vorhersagen und ihre Ressourcen effizient planen. Obwohl die ersten Ergebnisse vielversprechend sind, besteht weiterhin Potenzial f\u00fcr Optimierungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Insgesamt zeigt sich, dass solche L\u00f6sungen nicht nur die Effizienz steigern und Kosten senken, sondern auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und Kunden nachhaltig erh\u00f6hen k\u00f6nnen. Unternehmen, die vor \u00e4hnlichen Herausforderungen stehen, k\u00f6nnen von diesem Ansatz profitieren und sollten die Implementierung solcher Technologien in ihre Planungsprozesse in Betracht ziehen.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\">Quellen<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.nixtla.io\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.nixtla.io<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In enger Zusammenarbeit mit einem unserer Kunden haben wir ein innovatives Tool zur optimalen Verteilung des Personaleinsatzes entwickelt. 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