Datenanalyse: Fähigkeit zur Analyse von historischen Beschaffungsdaten, Verkaufszahlen, Lagerbeständen und anderen relevanten Variablen, um Trends, Muster und saisonale Schwankungen zu identifizieren.
Statistische Methoden: Kenntnisse über statistische Methoden und Modelle zur Vorhersage von Materialbedarf, wie z.B. Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse, Moving Averages und exponentielle Glättungsmethoden.
Softwarekenntnisse: Vertrautheit mit Softwaretools zur Datenanalyse und Vorhersage, einschließlich ERP (Enterprise Resource Planning) Systemen, Advanced Planning and Scheduling (APS) Software und spezialisierten Vorhersage-Tools.
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