Prognosen für die Lieferkette als Mittel für Business Excellence

Wir leben in einer Zeit, in der die globalen Märkte immer stärker vernetzt sind und sich die Anforderungen der Verbrauchenden rasch ändern. Angesichts dessen war ein effizientes Lieferkettenmanagement noch nie so wichtig wie heute. Bei dieser Effizienz spielen Prognosen zur Lieferkette eine zentrale Rolle – man spricht hier auch von „Forecasting“. Dabei handelt es sich um einen entscheidenden Prozess, der Unternehmen dabei hilft, die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren, Bestände effizient zu verwalten und das komplexe Gebiet der globalen Logistik zu meistern.  

In diesem Artikel betrachten wir das Herzstück des Forecastings. Wir schauen uns an, welchen Stellenwert es hat, welche Methoden dabei zum Einsatz kommen und welch zentrale Rolle die Datenanalyse spielt, wenn es darum geht, diesen Prozess zu verfeinern. Denn Unternehmen wollen in einer dynamischen Wirtschaftslandschaft wettbewerbsfähig und auch resilient bleiben. Daher ist es zunehmend von entscheidender Bedeutung, Strategien für eine effektive Lieferkettenprognose zu verstehen und auch umzusetzen.

Was ist Forecasting im Hinblick auf die Lieferkette?

Mit Blick auf die Lieferkette bezieht sich der Begriff „Forecasting“ auf den Prozess, mit dem die zukünftige Nachfrage, der Lieferbedarf und die logistischen Anforderungen innerhalb einer Lieferkette prognostiziert werden. Dabei umfasst dieser vorausschauende Ansatz ein breites Spektrum an Aktivitäten – angefangen bei der Prognose der Kundennachfrage und des Produktionsbedarfs bis hin zur Vorhersage von Transport- und Lageranforderungen. Damit all das möglich ist, müssen historische Daten analysiert, Markttrends nachvollzogen und externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren, politisches Klima und technologische Fortschritte berücksichtigt werden.  

Wenn Unternehmen die genannten Punkte genau prognostizieren, können sie fundierte Entscheidungen über Produktionspläne, Lagerbestände, Personalmanagement und auch die Ressourcenzuweisung treffen. Ein effektives Forecasting senkt nicht nur das Risiko einer Über- oder Unterproduktion, sondern verbessert die Flexibilität und Effizienz der Lieferkette insgesamt.

So beeinflussen Prognosen Entscheidungen rund um die Lieferkette

Das Forecasting ist wichtig für die Entscheidungsfindung im Hinblick auf die Lieferkette. Besonders deutlich wird das bei den Strategien für die Bestandsverwaltung. Nehmen wir beispielsweise einmal an, es würde ein erheblicher Anstieg der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt prognostiziert. In diesem Fall könnte ein Unternehmen beschließen, die Produktion hochzufahren, die Lagerbestände zu erhöhen und mehr Ressourcen bereitzustellen, um eine rechtzeitige Lieferung zu gewährleisten. Bei einem prognostizierten Nachfragerückgang hingegen könnte das Unternehmen die Produktion drosseln, um überschüssige Lagerbestände zu vermeiden, die Kapital binden und zu höheren Lagerkosten führen. Eine genaue Prognose ermöglicht es dem Unternehmen, die Lagerbestände mit der Nachfrage in Einklang zu bringen und so sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit zu optimieren.

{{cta1}}

Weshalb Forecasting wichtig ist

Die Bedeutung von Prognosen für die Lieferkette kann in der schnelllebigen Geschäftswelt von heute gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dabei erfüllen diese Prognose gleich mehrere wichtige Funktionen:

• Nachfrage-Management: Durch Prognosen zur Kundennachfrage können Unternehmen ihre Produktions- und Lagerbestände entsprechend anpassen und so Über- und Fehlbestände vermeiden.
• Ressourcen-Management: Genaue Prognosen gewährleisten eine optimale Verfügbarkeit von Personal und Ausrüstung, um Nachfrageschwankungen auszugleichen. Das ermöglicht einen reibungslosen Betrieb in der Produktion und im Lager.
• Kostensenkung: Genaue Prognosen helfen bei der Optimierung der Lagerbestände. Dadurch wiederum können die Lagerkosten reduziert und der Abfall durch unverkaufte Produkte minimiert werden.
• Zusammenarbeit mit Lieferanten: Prognosen ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit mit Lieferanten. So ist sichergestellt, dass Rohstoffe und Komponenten zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind. Das wiederum sorgt dafür, dass Verzögerungen in der Produktion vermieden werden.
• Risikominderung: Wenn Unternehmen potenzielle Störungen in der Lieferkette wie zum Beispiel Probleme mit Lieferanten oder Verzögerungen im Transport bereits antizipieren, können sie Notfallpläne entwickeln. Das trägt dazu bei, das Risiko zu mindern.
• Kundenzufriedenheit: Wenn stets für die richtige Balance bei den Lagerbeständen gesorgt ist, können Kundenwünsche umgehend erfüllt werden. Das steigert die Kundenzufriedenheit und -treue.

Zwei zentrale Methoden für das Forecasting

Beim Forecasting in Bezug auf die Lieferkette kommen sowohl qualitative als auch quantitative Methoden zum Einsatz. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf diese Methoden und auf die Rolle der Datenanalyse bei Prognosen.

1. Qualitative Methoden

Qualitative Methoden beruhen auf subjektiven Einschätzungen und werden in der Regel verwendet, wenn kaum Daten zur Verfügung stehen. Als Mittel sind unter anderem die Delphi-Methode, Marktforschung und Expertenmeinungen zu nennen. Diese Ansätze sind besonders nützlich für neue Produkte oder beim Eintritt in neue Märkte.

2. Quantitative Methoden

Bei quantitativen Methoden 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. All diese Methoden sind objektiver und eignen sich besonders für Produkte mit einem stabilen Nachfragemuster.

Qualitativ oder quantitativ: Was ist besser?

Wenn nur begrenzt Daten vorliegen, wenn subjektive Einblicke gewonnen werden sollen oder wenn es darum geht, sich auf Ungewissheit einzustellen, sind qualitative Methoden von Vorteil. Sie eignen sich besonders gut für Prognosen über neue Produkte oder Märkte.

Quantitative Methoden hingegen bieten Objektivität und Präzision. Daher eigenen sie sich für stabile Nachfragemuster. Sie stützen sich auf historische Daten und statistische Strenge.

Welche Art von Methode die richtige ist, hängt von den spezifischen Bedürfnissen ab. Ziehen Sie einen hybriden Ansatz in Betracht, um das Beste aus beiden Welten zu nutzen: qualitative Einblicke in unsicheren Situationen und quantitative Methoden für stabile Situationen.

Die Rolle der Datenanalyse für Lieferkettenprognosen

Ob nun qualitativ oder quantitativ: Die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle beim Forecasting für die Lieferkette. Mit dem Aufkommen von Big Data, dem Internet der Dinge (IoT) und fortschrittlicher Analytik haben Unternehmen nun Zugang zu einer riesigen Menge an Echtzeit-Daten. Was das heißt, wollen wir im Folgenden veranschaulichen.

So wird die Datenanalyse genutzt:

• 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. Das erleichtert die strategische Planung und die Entscheidungsfindung.

Schlussendlich stellt die Integration von Datenanalysen in den Prozess des Forecastings im Hinblick auf die Lieferkette also einen bedeutenden Sprung nach vorn dar, wenn es darum geht, wie Unternehmen die Marktdynamik antizipieren und darauf reagieren können. Das führt letztlich zu mehr Effizienz und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt.  

Herausforderungen und Lösungen rund um Lieferkettenprognosen

Das Forecasting in Bezug auf die Lieferkette bringt große Herausforderungen mit sich. Diese resultieren in erster Linie aus Problemen mit der Datenqualität und der Unvorhersehbarkeit des Marktes. Die größte Herausforderung besteht darin, die Genauigkeit und die Integration von Daten aus diversen Quellen innerhalb der gesamten Lieferkette zu gewährleisten. Wenn veraltete, unvollständige oder inkonsistente Daten vorliegen, wird dieser Schritt komplex. Das wirkt sich dann unmittelbar auch auf die Zuverlässigkeit der Prognosen aus.

Zusätzlich erschwert wird das Forecasting durch die Volatilität der Märkte. Aufgrund der raschen Veränderungen der Kundenanforderungen, der globalen wirtschaftlichen Bedingungen und des technologischen Fortschritts ist es schwierig, sich ausschließlich auf historische Daten zu verlassen. Darüber hinaus können unvorhergesehene externe Faktoren wie Naturkatastrophen oder politische Instabilität zu unerwarteten Störungen in der Lieferkette führen. Durch all das ergeben sich also große Herausforderungen in Bezug auf die Genauigkeit der Prognosen.  

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

• Verbesserung der Datenqualität: Es ist von entscheidender Bedeutung, Echtzeit-Daten zu erfassen und zu integrieren. Denn zuverlässige Daten bilden die Grundlage für genaue Prognosen.
• Implementierung fortschrittlicher Analyseverfahren: Der Einsatz von fortschrittlichen Analysen und maschinellem Lernen kann dazu beitragen, komplexe Datensätze effektiver zu verarbeiten. Das ermöglicht Echtzeit-Einblicke und folglich ein schnelleres Anpassen von Prognosen.
• Anpassungsfähigkeit im Hinblick auf den Markt: Es ist entscheidend, eine Lieferkette aufzubauen, die flexibel ist und sich an Veränderungen am Markt anpassen kann. Dazu gehört auch, für verschiedene Szenarien zu planen und auf verschiedene potenzielle Marktbedingungen vorbereitet zu sein.

Es lässt sich also sagen, dass das Forecasting im Hinblick auf die Lieferkette durch Probleme im Zusammenhang mit der Datenintegration und auch durch die Marktvolatilität behindert wird. Wenn man diese Punkte jedoch mit fortschrittlichen Analysen, einem hochwertigen Datenmanagement und einem flexiblen Ansatz angeht, kann dies die Genauigkeit und die Reaktionsfähigkeit deutlich verbessern.

Und wo wir gerade über Lösungen für die Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Forecasting sprechen: AutoStore kann Ihnen helfen, Ihre Prognosen zu optimieren und Ihr Unternehmen fit für die Zukunft zu machen. Wie das geht, wollen wir uns nun einmal ansehen.  

So trägt AutoStore zu einem optimalen Forecasting bei

AutoStore ist das automatische Lagersystem mit der größten Schnelligkeit und der höchsten Dichte weltweit – und spielt eine wichtige Rolle im Hinblick auf ein besseres Forecasting. Das System liefert genaue Echtzeit-Daten zum Bestand und lässt sich mit fortschrittlichen Tools für die Prognoseerstellung integrieren. Somit sorgt AutoStore für einen Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Nachfrage prognostizieren und ihre Bestände verwalten. Schauen wir uns einmal konkreter an, wie das in den einzelnen Bereichen aussieht.  

So zeigt sich der Effekt von AutoStore beim Forecasting

Datengenauigkeit und Bestandsverwaltung in Echtzeit

Genaue Daten sind der Eckpfeiler einer effektiven Lieferkettenprognose. AutoStore zeichnet sich dadurch aus, dass das System genaue Daten zum Bestand in Echtzeit zur Verfügung stellen kann. Das minimiert Unsicherheiten und Fehler, die durch manuelles Zählen oder weniger ausgefeilte Systeme entstehen. Wenn ein Unternehmen AutoStore nutzt, kann es die Nachfrage mit einer höheren Genauigkeit prognostizieren und so den Lieferbedarf effektiver planen.

Lesen Sie mehr hierzu: Unify Analytics – Leitfaden für Einsteiger

Verbesserte Reaktionsfähigkeit

AutoStore System zeichnet sich durch Schnelligkeit und Effizienz aus. Dadurch wird es möglich, schneller auf Veränderungen am Markt zu reagieren. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen ihre Lagerbestände dynamisch anpassen und ihre Prognosen mit aktuellen Markttrends und Verbraucherwünschen in Einklang bringen. Eine solche Reaktionsfähigkeit ist entscheidend. Das gilt vor allem in Branchen, in denen die Nachfrage schnell schwanken kann.

Verbesserte Effizienz und Raumnutzung

Das Lagersystem von AutoStore besteht aus einem Grid. Das ermöglicht eine maximale Nutzung des Raums im Lager. Durch diese Effizienz werden nicht nur die Fixkosten reduziert. Vielmehr unterstützt dieses System auch ein schlankeres und genaueres Forecasting. Denn optimale Raumausnutzung bedeutet auch, dass immer die richtigen Lagerbestände vorhanden sind: genug, um der Nachfrage gerecht zu werden, aber gleichzeitig auch nicht so viel, dass die Lagerkosten unnötig hoch sind.

Integration mit fortschrittlichen Prognosetools

AutoStore Systeme können mit fortschrittlicher Prognosesoftware und mit ERP-Systemen integriert werden. Das ist ein bahnbrechender Aspekt: Denn diese Integration gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss. Das wiederum ermöglicht einen umfassenden Überblick über die Lieferkette und verbessert die Genauigkeit und Effizienz des Forecastings.

Verringerung menschlicher Fehler

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

Beispielszenario: Implementierung bei einem Einzelhandelsunternehmen

Als Beispiel stellen wir uns ein Einzelhandelsunternehmen vor, das auf Unterhaltungselektronik spezialisiert ist und saisonale Schwankungen in der Nachfrage verzeichnet. Vor der Einführung von AutoStore hat die Firma mit manuellen Bestandszählungen und ineffizienter Lagerhaltung zu kämpfen, was zu ungenauen Bestandsdaten und Problemen beim Forecasting führt.

Nach der Einführung von AutoStore erlebt das Unternehmen einen Wandel:

• Die Bestandsverwaltung in Echtzeit liefert genaue Daten zu jedem Artikel. Das reduziert Unsicherheiten im Zusammenhang mit Prognosen.
• Die Reaktionsfähigkeit des Systems ermöglicht eine schnelle Anpassung an Veränderungen bei der Nachfrage. So kann sichergestellt werden, dass beliebte Artikel immer auf Lager sind.
• Das kompakte Grid-System sorgt für eine optimale Raumnutzung. Das ermöglicht mehr Vielfalt beim Bestand, ohne dass hierfür übermäßig viel Platz notwendig ist. Auch das hilft bei einem effizienten Forecasting.
• Die Integration von AutoStore mit Prognosetools ermöglicht ausgefeilte datengestützte Vorhersagen.
• Bei der Markteinführung eines neuen Smartphones kann das Unternehmen mithilfe von AutoStore beispielsweise schnell feststellen, ob die Nachfrage höher als erwartet ist, und entsprechend reagieren. Die Echtzeit-Daten ermöglichen eine sofortige Anpassung der Prognosen und ein proaktives Bestellen von Beständen. Die Effizienz von AutoStore gewährleistet eine schnelle Integration neuer Bestände in das Lager. So können Verzögerungen oder Umsatzeinbußen vermieden werden.

Im Grunde genommen rationalisiert AutoStore nicht nur die Bestandsverwaltung, sondern verbessert auch das Forecasting im Hinblick auf die Lieferkette grundlegend. Durch das Bereitstellen von genauen Daten, das Sicherstellen der Reaktionsfähigkeit, das Optimieren der Raumnutzung und das Reduzieren von Fehlern unterstützt AutoStore Unternehmen dabei, fundierte und effiziente Entscheidungen im Zusammenhang mit der Bestandsverwaltung zu treffen. Das führt dazu, dass die Kundennachfrage besser nachvollzogen werden kann, effektivere Abläufe entstehen und letztlich eine höhere Rentabilität erreicht werden kann.

Lesen Sie zahlreiche Berichte aus der Praxis, in denen Unternehmen von den positiven Auswirkungen der Installation von AutoStore berichten.

{{cta2}}

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Forecasting zu einem unverzichtbaren Instrument in der modernen Unternehmenslandschaft geworden ist. Es verbindet die Präzision der Datenanalyse mit den Erkenntnissen aus qualitativen und quantitativen Prognosemethoden. Ziel dabei ist es, die Komplexität der globalen Lieferketten zu meistern. Dabei gibt es beträchtliche Herausforderungen, beispielsweise Probleme mit der Datenqualität und die Unvorhersehbarkeit des Marktes. Durch die Verbesserung der Datenqualität, die Implementierung von fortschrittlichen Analysen und die Beibehaltung einer flexiblen Lieferkettenstrategie kann diesen Herausforderungen jedoch wirksam entgegengewirkt werden.  

Durch die Einbindung von innovativen Lösungen wie AutoStore wird dieses Gebiet noch weiter revolutioniert. Denn das System bietet genaue Bestandsdaten in Echtzeit und eine verbesserte Effizienz. Letztendlich ist das Forecasting in Bezug auf die Lieferkette ein Musterbeispiel für strategische Planung. Denn es ermöglicht Unternehmen, mit Flexibilität und Präzision auf die sich ständig ändernden Anforderungen am Markt zu reagieren. Es geht nicht nur darum, die Zukunft vorherzusagen. Vielmehr ist das Ziel auch, eine belastbare, effiziente und kundenorientierte Lieferkette zu schaffen, die in der dynamischen Geschäftswelt gut funktioniert.

‍

FAQ

Welches sind die vier Arten von Prognosen im Lieferkettenmanagement?

1. Qualitative Prognosen: Hierzu gehören das Zurückgreifen auf Expertenmeinungen sowie die Marktforschung. Diese Art von Prognosen ist besonders nützlich für neue Produkte oder Märkte.
2. Zeitreihenanalyse: Hierbei werden historische Daten genutzt, um die künftige Nachfrage auf der Grundlage vergangener Trends vorherzusagen.
3. Kausalmodelle: Diese Modelle berücksichtigen die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen der Nachfrage und verschiedenen externen Faktoren.
4. Simulationsmodelle: Diese Modelle nutzen verschiedene mathematische Formeln, um verschiedene Szenarien und deren mögliche Auswirkungen auf die Nachfrage in der Lieferkette zu simulieren.

Wie sieht der Prozess des Forecastings für die Lieferkette aus?

Das Forecasting im Lieferkettenmanagement umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

1. Datenerhebung: Hier geht es darum, relevante historische Daten und aktuelle Marktinformationen zu sammeln.
2. Datenanalyse: Es werden statistische Methoden angewandt, um die Daten zu analysieren.
3. Auswahl eines Prognosemodells: Hier gilt es, das am besten geeignete Prognosemodell auszuwählen (qualitative Methoden, Zeitreihen, Kausalmodelle oder Simulation).
4. Erstellung der Prognose: Mithilfe des gewählten Modells wird die Prognose erstellt.
5. Validierung und Überarbeitung: Die Prognose wird mit tatsächlichen Ergebnissen verglichen, um das Prognosemodell für die zukünftige Verwendung zu validieren und zu optimieren.

Was sind die drei zentralen Aufgaben von Forecasting im Lieferkettenmanagement?

• Nachfrage-Management: Es geht darum, die Kundennachfrage zu prognostizieren, um Produktion und Lagerbestände entsprechend anzupassen.
• Kostensenkung: Es geht darum, die Lagerbestände zu optimieren, um die Lagerkosten zu senken und Abfälle zu minimieren.
• Risikominderung: Es geht darum, potenzielle Störungen in der Lieferkette zu antizipieren, um Notfallpläne zu entwickeln. Ziel dabei ist, einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.