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8. Februar 2024
8. Februar 2024

Supply Chain Forecasting für Business Excellence

Erfahren Sie, wie Prognosen für die Lieferkette die Effizienz des Unternehmens steigern. Erfahren Sie mehr über Methoden, Datenanalyse und wie AutoStore eine belastbare Lieferkette gestaltet.

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In einer Zeit, in der die globalen Märkte immer stärker vernetzt sind und sich die Anforderungen der Verbraucher rasch ändern, ist die Bedeutung eines effizienten Lieferkettenmanagements noch nie so groß gewesen wie heute. Das Herzstück dieser Effizienz ist die Lieferkettenprognose - ein entscheidender Prozess, der Unternehmen hilft, die künftige Nachfrage zu antizipieren, Bestände effektiv zu verwalten und die Komplexität der globalen Logistik zu bewältigen.  

Dieser Artikel befasst sich mit dem Wesen der Lieferkettenprognose, ihrer Bedeutung, ihren Methoden und der zentralen Rolle der Datenanalyse bei der Verfeinerung dieses Prozesses. Da Unternehmen in einer dynamischen Wirtschaftslandschaft wettbewerbsfähig und widerstandsfähig bleiben wollen, ist das Verständnis und die Umsetzung effektiver Strategien für die Lieferkettenprognose von entscheidender Bedeutung.

Was ist eine Lieferkettenprognose?

Die Vorhersage von Lieferketten bezieht sich auf den Prozess der Vorhersage der zukünftigen Nachfrage, des Lieferbedarfs und der logistischen Anforderungen innerhalb einer Lieferkette. Dieser vorausschauende Ansatz umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten - von der Prognose der Kundennachfrage und des Produktionsbedarfs bis hin zur Vorhersage von Transport- und Lageranforderungen. Dazu gehören die Analyse historischer Daten, das Verständnis von Markttrends und die Berücksichtigung externer Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren, politisches Klima und technologische Fortschritte.  

Durch die genaue Vorhersage dieser Elemente können Unternehmen fundierte Entscheidungen über Produktionspläne, Lagerbestände, Personalmanagement und Ressourcenzuweisung treffen. Eine wirksame Vorhersage der Lieferkette verringert nicht nur das Risiko von Über- und Unterproduktion, sondern verbessert auch die allgemeine Flexibilität und Effizienz der Lieferkette.

Die Vorhersage der Lieferkette umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten - von der Vorhersage der Kundennachfrage und des Produktionsbedarfs bis hin zur Vorhersage des Transport- und Lagerbedarfs.

Wie Prognosen Entscheidungen in der Lieferkette beeinflussen

Prognosen spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Entscheidungen in der Lieferkette, was besonders bei den Strategien für die Bestandsverwaltung deutlich wird. Wenn beispielsweise eine Prognose einen erheblichen Anstieg der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt vorhersagt, könnte ein Unternehmen beschließen, die Produktion hochzufahren, die Lagerbestände zu erhöhen und mehr Ressourcen bereitzustellen, um eine rechtzeitige Lieferung zu gewährleisten. Wird dagegen ein Nachfragerückgang prognostiziert, könnte das Unternehmen die Produktion drosseln, um überschüssige Lagerbestände zu vermeiden, die Kapital binden und die Lagerkosten erhöhen. Eine genaue Vorhersage ermöglicht es dem Unternehmen, die Lagerbestände mit der Nachfrage in Einklang zu bringen und so sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit zu optimieren.

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Warum sind Prognosen für die Lieferkette wichtig?

Die Bedeutung von Lieferkettenprognosen kann in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie erfüllt mehrere wichtige Funktionen:

  • Nachfragesteuerung: Durch die Vorhersage der Kundennachfrage können Unternehmen ihre Produktions- und Lagerbestände entsprechend anpassen und so Fehlbestände und Überbestände vermeiden.
  • Ressourcenmanagement: Genaue Prognosen gewährleisten eine optimale Personal- und Geräteverfügbarkeit, um Nachfrageschwankungen auszugleichen und einen reibungslosen Produktions- und Lagerbetrieb zu ermöglichen.
  • Kostensenkung: Genaue Prognosen helfen bei der Optimierung der Lagerbestände, wodurch die Lagerkosten gesenkt und der Abfall durch unverkaufte Produkte minimiert werden.
  • Zusammenarbeit mit Lieferanten: Sie ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit mit den Zulieferern und stellt sicher, dass Rohstoffe und Komponenten zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind, wodurch Produktionsverzögerungen vermieden werden.
  • Risikominderung: Durch die Vorwegnahme potenzieller Störungen in der Lieferkette, z. B. Probleme mit Lieferanten oder Transportverzögerungen, können Unternehmen Notfallpläne zur Risikominderung entwickeln.
  • Kundenzufriedenheit: Die Aufrechterhaltung eines ausgewogenen Lagerbestands gewährleistet, dass die Kundenwünsche umgehend erfüllt werden, was die Kundenzufriedenheit und -treue erhöht.

Wie man das Angebot prognostiziert: Zwei Hauptmethoden

In der Lieferkettenprognose kommen sowohl qualitative als auch quantitative Methoden zum Einsatz. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese Methoden und die Rolle der Datenanalyse bei Prognosen:

1. Qualitative Methoden

Sie beruhen auf subjektiven Einschätzungen und werden in der Regel verwendet, wenn nur wenige Daten zur Verfügung stehen. Zu den Methoden gehören die Delphi-Technik, Marktforschung und Expertenmeinungen. Diese Ansätze sind besonders nützlich für neue Produkte oder beim Eintritt in neue Märkte.

2. Quantitative Methoden

Dabei werden mathematische Modelle und statistische Verfahren eingesetzt, um historische Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Zu den gängigen Methoden gehören Zeitreihenanalysen, Kausalmodelle und ökonometrische Modelle. Sie sind objektiver und eignen sich besonders für Produkte mit einem stabilen Nachfragemuster.

Qualitativ oder quantitativ? Was ist besser?

Qualitative Methoden sind von Vorteil, wenn es darum geht, mit begrenzten Daten umzugehen, subjektive Einsichten zu gewinnen und sich auf Ungewissheit einzustellen. Sie eignen sich besonders gut für Prognosen über neue Produkte oder Märkte.

Quantitative Methoden hingegen bieten Objektivität und Präzision und eignen sich daher für stabile Nachfragemuster. Sie stützen sich auf historische Daten und statistische Strenge.

Die Wahl hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. Ziehen Sie einen hybriden Ansatz in Betracht, um das Beste aus beiden Welten zu nutzen: qualitative Erkenntnisse in unsicheren Situationen und quantitative Methoden für stabile Situationen.

Eine wirksame Vorhersage der Lieferkette verringert nicht nur das Risiko von Über- und Unterproduktion, sondern verbessert auch die allgemeine Flexibilität und Effizienz der Lieferkette.

Die Rolle der Datenanalyse bei der Vorhersage der Lieferkette

Ob qualitativ oder quantitativ, die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Prognose von Lieferketten. Mit dem Aufkommen von Big Data, IoT und fortschrittlicher Analytik haben Unternehmen nun Zugang zu einer riesigen Menge an Echtzeitdaten, wie unten dargestellt:

Nutzung der Datenanalyse:

  • Prädiktive Analytik: Hierbei werden Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. Dies hilft bei der Erstellung genauerer Prognosen.
  • Datenanalyse in Echtzeit: Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, schnell auf veränderte Marktbedingungen und Nachfragemuster zu reagieren.
  • Szenarienplanung: Mit fortschrittlichen Analysetools können Unternehmen verschiedene Szenarien simulieren und die potenziellen Auswirkungen auf die Lieferkette verstehen, was die strategische Planung und Entscheidungsfindung erleichtert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von Datenanalysen in die Lieferkettenprognose einen bedeutenden Sprung nach vorn darstellt, wenn es darum geht, wie Unternehmen die Marktdynamik antizipieren und darauf reagieren können, was letztlich zu mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt führt.  

Unabhängig davon, ob es sich um qualitative oder quantitative Daten handelt, spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle bei der Prognose von Lieferketten.

Herausforderungen und Lösungen bei der Prognose von Lieferketten

Die Prognosen für die Lieferkette stehen vor großen Herausforderungen, die in erster Linie aus Problemen mit der Datenqualität und der Unvorhersehbarkeit des Marktes resultieren. Die größte Herausforderung besteht darin, die Genauigkeit und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen über die gesamte Lieferkette hinweg sicherzustellen. Komplex wird dies, wenn es um veraltete, unvollständige oder inkonsistente Daten geht, die sich direkt auf die Zuverlässigkeit der Prognosen auswirken.

Die Volatilität der Märkte erschwert die Prognosen zusätzlich. Rasche Veränderungen der Verbrauchernachfrage, der globalen wirtschaftlichen Bedingungen und des technologischen Fortschritts machen es schwierig, sich ausschließlich auf historische Daten zu verlassen. Darüber hinaus können unvorhergesehene externe Faktoren wie Naturkatastrophen oder politische Instabilität die Lieferketten unerwartet unterbrechen, was die Vorhersagegenauigkeit vor große Herausforderungen stellt.  

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein gezielter Ansatz erforderlich:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Lieferkettenprognose zwar durch Probleme der Datenintegration und Marktvolatilität beeinträchtigt wird, dass aber die Behebung dieser Probleme durch fortschrittliche Analysen, hochwertiges Datenmanagement und einen flexiblen Ansatz die Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit erheblich verbessern kann.

Und da wir gerade von Lösungen für die Herausforderungen der Lieferkettenprognose sprechen. Wir stellen Ihnen vor, wie AutoStore die Prognosen verbessert und Ihr Unternehmen auf die Zukunft vorbereitet.  

Wie AutoStore die Lieferkettenprognose verbessert

AutoStoredas weltweit schnellste und dichteste automatische Lager- und Bereitstellungssystem, spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Lieferkettenprognose. Durch die Bereitstellung genauer Echtzeit-Bestandsdaten und die Integration mit fortschrittlichen Prognosetools verändert AutoStore die Art und Weise, wie Unternehmen die Nachfrage vorhersagen und das Angebot verwalten. Werfen wir einen Blick auf die einzelnen Bereiche.  

AutoStoredas schnellste und dichteste automatische Lager- und Bereitstellungssystem der Welt, spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Lieferkettenprognose.

Auswirkungen von AutoStore auf Prognosen

Datengenauigkeit und Bestandsverwaltung in Echtzeit

Der Eckpfeiler einer effektiven Lieferkettenprognose sind genaue Daten. AutoStore zeichnet sich durch die Bereitstellung präziser Bestandsdaten in Echtzeit aus. Dadurch werden die Unsicherheiten und Fehler minimiert, die mit manuellen Zählungen oder weniger ausgefeilten Systemen verbunden sind. Unternehmen, die AutoStore nutzen, können die Nachfrage mit höherer Genauigkeit vorhersagen und so ihren Lieferbedarf effektiver planen.

Lesen Sie weiter: Unify Analytics: Ein Leitfaden für Anfänger

Verbessertes Reaktionsvermögen

AutoStore System zeichnet sich durch Schnelligkeit und Effizienz aus und ermöglicht kürzere Reaktionszeiten auf Marktveränderungen. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen ihre Lagerbestände dynamisch anpassen und ihre Prognosen mit aktuellen Markttrends und Verbraucherwünschen in Einklang bringen. Eine solche Reaktionsfähigkeit ist vor allem in Branchen, in denen die Nachfrage schnell schwanken kann, von entscheidender Bedeutung.

Verbesserte Effizienz und Raumnutzung

Das AutoStore Grid Lagersystem maximiert die Nutzung des Lagerraums. Diese Effizienz führt nicht nur zu geringeren Gemeinkosten, sondern unterstützt auch eine schlankere und genauere Prognose. Optimale Raumausnutzung bedeutet, dass die richtigen Lagerbestände aufrechterhalten werden - genug, um die Nachfrage zu befriedigen, aber nicht so viel, dass es zu überhöhten Lagerkosten führt.

Integration mit fortschrittlichen Prognosetools

Die Möglichkeit, die Systeme von AutoStore mit moderner Prognosesoftware und ERP-Systemen zu integrieren, ist ein entscheidender Faktor. Diese Integration gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss, bietet einen umfassenden Überblick über die Lieferkette und verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Prognosen.

Verringerung menschlicher Fehler

Die Automatisierung der Ein- und Auslagerung minimiert das Risiko menschlicher Fehler bei der Bestandsverwaltung. Dies führt zu zuverlässigeren Daten für Prognosemodelle und stellt sicher, dass die Vorhersagen auf genauen und verlässlichen Informationen beruhen.

Durch die Bereitstellung genauer Echtzeit-Bestandsdaten und die Integration mit fortschrittlichen Prognosetools verändert AutoStore die Art und Weise, wie Unternehmen die Nachfrage vorhersagen und das Angebot verwalten.

Beispielszenario: Implementierung eines Einzelhandelsunternehmens

Nehmen wir ein Einzelhandelsunternehmen, das auf Unterhaltungselektronik spezialisiert ist und saisonale Nachfrageschwankungen hat. Vor AutoStore kämpften sie mit manuellen Bestandszählungen und ineffizienter Lagerhaltung, was zu ungenauen Bestandsdaten und Problemen bei der Prognose führte.

Nach der Einführung von AutoStore erlebt das Unternehmen einen Wandel:

  • Die Echtzeit-Bestandsverwaltung liefert genaue Daten zu jedem Artikel und verringert die Prognoseunsicherheit.
  • Die Reaktionsfähigkeit des Systems ermöglicht eine schnelle Anpassung an Nachfrageänderungen und stellt sicher, dass beliebte Artikel immer vorrätig sind.
  • Das kompakte System grid optimiert den Platzbedarf und ermöglicht eine größere Vielfalt an Lagerbeständen, ohne übermäßig viel Platz zu beanspruchen, was zu einer effizienten Vorhersage beiträgt.
  • Die Integration von AutoStore mit Prognosetools ermöglicht ausgefeilte, datengestützte Vorhersagen.
  • Bei der Markteinführung eines neuen Smartphones beispielsweise kann das Unternehmen mit Hilfe von AutoStore schnell feststellen, ob die Nachfrage höher als erwartet ist, und darauf reagieren. Die Echtzeitdaten ermöglichen eine sofortige Anpassung der Prognosen und eine proaktive Lagerbestellung. Die Effizienz von AutoStore gewährleistet eine schnelle Integration neuer Bestände in das Lager, wodurch Verzögerungen oder Umsatzeinbußen vermieden werden.

Im Grunde genommen rationalisiert AutoStore nicht nur die Bestandsverwaltung, sondern verbessert auch die Prognosen für die Lieferkette grundlegend. Durch die Bereitstellung genauer Daten, die Sicherstellung der Reaktionsfähigkeit, die Optimierung der Raumnutzung und die Reduzierung von Fehlern unterstützt AutoStore Unternehmen dabei, fundierte und effiziente Entscheidungen über die Bestandsverwaltung zu treffen. Dies führt zu einem tieferen Verständnis der Kundennachfrage, effektiveren Abläufen und letztlich zu einer höheren Rentabilität!

Lesen Sie hier viele Beispiele aus der Praxis, in denen Unternehmen über die positiven Auswirkungen der Installation von AutoStore berichten.

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Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Lieferkettenprognose zu einem unverzichtbaren Instrument in der modernen Unternehmenslandschaft geworden ist. Sie verbindet die Präzision der Datenanalyse mit den Erkenntnissen aus qualitativen und quantitativen Prognosemethoden, um die Feinheiten globaler Lieferketten zu beherrschen. Herausforderungen wie Probleme mit der Datenqualität und die Unvorhersehbarkeit des Marktes sind beträchtlich, können aber durch die Verbesserung der Datenqualität, die Implementierung fortschrittlicher Analysen und die Beibehaltung einer flexiblen Lieferkettenstrategie wirksam bekämpft werden.  

Die Einbindung innovativer Lösungen wie AutoStore revolutioniert diesen Bereich weiter, indem sie genaue Bestandsdaten in Echtzeit und eine verbesserte Effizienz bietet. Letztendlich ist die Lieferkettenprognose ein Leuchtturm der strategischen Planung, der es den Unternehmen ermöglicht, mit Flexibilität und Präzision auf die sich ständig ändernden Marktanforderungen zu reagieren. Es geht nicht nur darum, die Zukunft vorherzusagen, sondern auch darum, eine belastbare, effiziente und kundenorientierte Lieferkette zu schaffen, die in der dynamischen Geschäftswelt gedeiht.

FAQ

Welches sind die 4 Arten von Prognosen im Lieferkettenmanagement?

  1. Qualitative Prognosen: Die Verwendung von Expertenmeinungen und Marktforschung, besonders nützlich für neue Produkte oder Märkte.
  2. Zeitreihenanalyse: Verwendet historische Daten, um die künftige Nachfrage auf der Grundlage vergangener Trends vorherzusagen.
  3. Kausale Modelle: Diese Modelle berücksichtigen die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen der Nachfrage und verschiedenen externen Faktoren.
  4. Simulationsmodelle: Verwenden Sie verschiedene mathematische Formeln, um verschiedene Szenarien und deren mögliche Auswirkungen auf die Nachfrage in der Lieferkette zu simulieren.

Wie sieht der Prognoseprozess in der Lieferkette aus?

Der Prognoseprozess im Lieferkettenmanagement umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

  1. Datenerhebung: Sammeln von relevanten historischen Daten und aktuellen Marktinformationen.
  2. Datenanalyse: Anwendung statistischer Methoden zur Analyse der Daten.
  3. Auswahl eines Prognosemodells: Auswahl des am besten geeigneten Prognosemodells (qualitativ, Zeitreihen, kausal oder Simulation).
  4. Erstellung der Vorhersage: Erstellung der Prognose anhand des gewählten Modells.
  5. Validierung und Überarbeitung: Vergleich der Prognose mit den tatsächlichen Ergebnissen, um das Prognosemodell für die künftige Verwendung zu validieren und zu verfeinern.

Was sind die 3 Hauptaufgaben der Prognosen im Lieferkettenmanagement?

  • Nachfragesteuerung: Vorhersage der Kundennachfrage, um Produktion und Lagerbestände entsprechend anzupassen.
  • Kostensenkung: Optimierung der Lagerbestände zur Senkung der Lagerkosten und Minimierung der Verschwendung.
  • Risikominderung: Vorwegnahme potenzieller Unterbrechungen in der Lieferkette, um Notfallpläne zu entwickeln und einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten

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