Certaines entreprises dépendent de projets complexes nécessitant une ingénierie avancée, rendant la prévision de la demande difficile en raison de l’incertitude et du nombre limité de données utiles pour la prévision. Pour améliorer le processus de prévision, il est crucial de catégoriser les projets selon leur nouveauté et complexité et d’analyser les données historiques pour identifier des variables prédictives. Intégrer ces variables dans un modèle prédictif permet de se concentrer sur les affaires ayant une forte probabilité de succès. Enfin, un processus de prévision collaboratif et ajusté aux données disponibles peut aider à mieux gérer les incertitudes.
