Demand Planning: Was ist das?

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Dieser Leitfaden bietet Ihnen eine klare Methodik und konkrete Vergleichswerte, um die Supply-Chain-Lösung zu identifizieren, die am besten zu Ihren Herausforderungen passt – angesichts wachsender Komplexität und stetig steigender Erwartungen.

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Fehlende BeständeDiese Probleme sind in vielen Unternehmen häufig anzutreffen und wirken sich direkt auf die Geschäftsleistung, die Rentabilität und die Kundenzufriedenheit aus. Eine schlechte Antizipation der Nachfrage kann die Versorgung stören, die Produktion beeinträchtigen und hohe Logistikkosten verursachen.

In Branchen wie dem Einzelhandel, dem spezialisierten Einzelhandel oder dem E-Commerce bedeutet die fehlende Kontrolle über die Nachfrage oft, dass man die Ereignisse erdulden muss, anstatt sie zu antizipieren. Die Teams müssen dann mit Notfällen umgehen: unvorhergesehene Bestellungen, beschleunigter Transport, Ungleichgewichte in den Beständen zwischen den Lagern.

Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, ist Demand Planning ein strategischer Hebel.

Demand Planning ist ein Prozess, der die zukünftige Nachfrage vorhersagt und kommerzielle, operative und logistische Entscheidungen aufeinander abstimmt. Es basiert auf der Analyse von historischen Daten, Markttrends und Verbraucherverhalten, um Verkaufsvolumen zu prognostizieren und die Lagerverwaltung zu optimieren.

In das Herz der Versorgungskette integriert, ermöglicht es eine bessere Koordination von Produktion, Beschaffung und Vertrieb. Mit Hilfe von Informationssystemen wie ERP oder WMS können Unternehmen die Prognosen mit den Operationen verknüpfen und ihre Warenströme effizienter steuern.

Unternehmen, die ihr Demand Planning im Griff haben, gewinnen an Reaktionsfähigkeit, reduzieren Fehlmengen und optimieren ihre Lagerbestände, während sie gleichzeitig ihre Gesamtleistung verbessern.

Was ist Nachfrageplanung?

Die Bedarfsplanung ist ein Schlüsselprozess in der Lieferkette, der darauf abzielt, die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren, um die Produktion, die Versorgung und den Vertrieb mit der Marktrealität in Einklang zu bringen. Die Prognose der Nachfrage ermöglicht es, die logistischen Abläufe zu antizipieren, die Versorgung mit Rohstoffen zu organisieren und die Verfügbarkeit der Endprodukte für den Endkunden sicherzustellen. Die Bedarfsplanung basiert auf der Vorhersage der Nachfrage in der Lieferkette, um die Abläufe aufeinander abzustimmen.

In einer Industrie- oder Handelsorganisation hat die Bedarfsplanung einen direkten Einfluss auf das Produktionsmanagement, die Logistikplanung und das Beschaffungsmanagement. Eine zuverlässige Prognose ermöglicht es, die Produktion zu planen, den Materialfluss zu organisieren und die Logistikdienstleister zu koordinieren, die für den Transport und die Verteilung verantwortlich sind.

Unternehmen führen Bedarfsplanung durch, um den zukünftigen Bedarf zu antizipieren und ihre Entscheidungen zu lenken. Dieser Ansatz, der das Herzstück derVorausplanung bildet, besteht in der Erstellung zuverlässiger Prognosen auf der Grundlage von historischen Daten, Trends und Marktsignalen. Er ermöglicht es, Ressourcen, Prioritäten und Aktionspläne frühzeitig aufeinander abzustimmen und gleichzeitig die Unsicherheiten und die Variabilität der Nachfrage zu berücksichtigen. Die Informationen aus dem Demand Planning können dann zur Verbesserung der Terminplanung, zur Planung der Montage und zur Optimierung des Versorgungsmanagements genutzt werden.

Es bleibt wichtig, zwischen der Verkaufsprognose vom Demand Planning zu unterscheiden. Die Verkaufsprognose ist die Schätzung zukünftiger Verkäufe, in der Regel auf der Grundlage historischer Daten und des Fachwissens der Verkaufsteams. Die Bedarfsplanung entspricht dem tatsächlichen Bedarf der Kunden. Dies geschieht auf der Grundlage von Datenanalysen und einer engen Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Marketing und Supply Chain.

Verkaufsteams, Supply Chain Manager, Logistikmanager und Pricing Manager arbeiten zusammen, um die Marktnachfrage mit den operativen Kapazitäten in Einklang zu bringen. Diese Zusammenarbeit verbessert die Koordination zwischen Produktionsabläufen, Versorgungsabläufen und logistischer Verteilung.

Was ist der Unterschied zwischen Demand Planning und der Absatzprognose?

Bei der Absatzprognose geht es darum, die Mengen oder den Umsatz zu schätzen, die bzw. der in einem bestimmten Zeitraum voraussichtlich erzielt werden. Die Nachfrageplanung umfasst einen umfassenderen Arbeitsprozess: Sie gleicht diese Schätzung mit den Erkenntnissen der Teams ab, formalisiert die Annahmen und erstellt einen validierten Nachfrageplan.

Zudem muss zwischen den beobachteten Verkäufen und der tatsächlichen Nachfrage unterschieden werden. Ist ein Artikel mehrere Tage lang nicht verfügbar, werden in der Verkaufshistorie weniger Verkäufe verzeichnet. Dieser Rückgang bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Kunden weniger Interesse am Kauf hatten. Die Heranziehung der Verkaufszahlen ohne Berücksichtigung der Verfügbarkeit kann daher dazu führen, dass der zukünftige Bedarf unterschätzt wird.

Der Anforderungsplan muss zudem von einem geschäftlichen Ziel unterschieden werden. Ein Budget drückt eine Zielsetzung aus; eine Prognose beschreibt eine Entwicklung, die auf der Grundlage der verfügbaren Informationen als wahrscheinlich erachtet wird. Durch den Vergleich beider lässt sich ermitteln, welche Maßnahmen erforderlich sind, um das Ziel zu erreichen, ohne die Schätzungen künstlich zu verändern.

Um noch einen Schritt weiter zu gehen, erfahren Sie mehr über die wichtigsten Unterschiede zwischen Absatzprognose und Bedarfsplanung.

Nachfrageplanung und Angebotsplanung: Worin bestehen die Unterschiede?

Die Bedarfsplanung und die Angebotsplanung ergänzen sich zwar, beantworten jedoch nicht dieselbe Frage.

Die Bedarfsplanung schätzt die voraussichtliche Kundennachfrage, unabhängig von unmittelbaren Produktions- oder Beschaffungsengpässen. Sie erstellt eine Prognose der Nachfrage nach Produkt, Zeitraum und Markt. Die Lieferplanung legt anschließend fest, wie diese Nachfrage unter Berücksichtigung der verfügbaren Bestände, Kapazitäten, Lieferzeiten, Losgrößen, Lieferanten und logistischer Einschränkungen gedeckt werden kann.

Mit anderen Worten: Der Erste formuliert den erwarteten Bedarf; der Zweite organisiert die realisierbare Lösung.

Diese Trennung gewährleistet die Qualität der Entscheidung. Wird die Nachfrageprognose von vornherein so angepasst, dass sie den verfügbaren Kapazitäten entspricht, verliert das Unternehmen den Überblick über die Umsätze, auf die es möglicherweise verzichtet. Umgekehrt bleibt der Beschaffungsplan rein theoretisch, wenn er physische oder wirtschaftliche Grenzen außer Acht lässt.

Die beiden Prozesse müssen daher in Wechselwirkung stehen, ohne miteinander zu verschmelzen. Wenn eine Diskrepanz zwischen Nachfrage und Kapazität auftritt, können mehrere Optionen verglichen werden: die Produktion steigern, den Lieferanten wechseln, bestimmten Kunden Vorrang einräumen, ein Produkt ersetzen, eine Werbeaktion verschieben oder einen Umsatzverlust in Kauf nehmen. Die Entscheidung beruht dann auf einer expliziten wirtschaftlichen Abwägung.

Bedarfsprognose

Beschaffungsplanung

Schätzt die künftige Nachfrage

Organisieren Sie die Beantwortung dieser Anfrage

Basiert auf Verkaufszahlen, Veranstaltungen, Preisen und Marktinformationen

Berücksichtigt Lagerbestände, Kapazitäten, Lieferfristen und Einschränkungen seitens der Lieferanten

Erstellt eine Prognose nach Produkt, Zeitraum, Vertriebskanal oder Region

Erstellt einen Einkaufs-, Produktions-, Vertriebs- oder Nachschubplan

Hebt die Bedürfnisse und deren Ungewissheit hervor

Beurteilt die Machbarkeit und den Einsatz von Ressourcen

Beantwortet die Frage: „Was sollte der Markt verlangen?“

Beantwortet die Frage: „Wie können wir diesem Wunsch nachkommen?“

Warum ist Demand Planning wichtig?

Ohne einen strukturierten Demand Planning-Prozess haben viele Unternehmen operative Schwierigkeiten. Eine schlechte Antizipation der Nachfrage kann zu Fehlbeständen führen, die die Lieferkette unterbrechen und die Kundenbeziehung verschlechtern.

Wenn die Mengen nicht richtig vorhergesagt werden, muss das Unternehmen Eillieferungen organisieren oder zusätzliche Transportunternehmen mobilisieren. Dies erhöht die Logistikkosten und reduziert die Leistung der Lieferkette.

Ein weiteres häufiges Problem sind Überbestände. Eine Fehleinschätzung der Nachfrage führt oft zu einer Anhäufung von Produkten in den Lagern. Diese Bestände binden Geld und erschweren das Logistikmanagement.

In einigen Unternehmen führt die fehlende Koordination zwischen Vertrieb, Produktion und Logistik zu Informationssilos. Entscheidungen über die Beschaffung, Lieferung oder die Organisation der logistischen Abläufe werden dann ohne einen Überblick über die gesamte Lieferkette getroffen.

Demand Planning ermöglicht stattdessen eine bessere Steuerung der Logistikströme und eine kohärentere Organisation der Versorgung. Eine zuverlässige Prognose ermöglicht es, die Versorgung der Logistikzentren sicherzustellen, die Organisation des Vertriebs zu verbessern und die Leistung der Lieferkette zu steigern.

Unternehmen, die ihren Demand Planning-Prozess beherrschen, profitieren von einer besseren operativen Reaktionsfähigkeit und einer effizienteren Logistik.

Welche Faktoren beeinflussen die Qualität der Prognosen?

Qualität der historischen Daten

Die Qualität der Prognosen hängt stark von der Zuverlässigkeit der verwendeten Daten ab. Informationen aus dem Logistik-Informationssystem, ERP oder Management-Software bilden die Grundlage der Bedarfsplanung.

Unvollständige oder falsche Daten können die Analyse der Nachfrage stören und zu unangemessenen betrieblichen Entscheidungen über Produktion, Versorgung oder Vertrieb führen.

Eine gute Rückverfolgbarkeit der logistischen Abläufe und eine genaue Verfolgung der Verkäufe verbessern die Qualität der Prognosen.

Verfügbare historische Tiefe

Die historische Tiefe der Daten spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Eine Datenbank, die mehrere Jahre umfasst, ermöglicht es, Verbrauchszyklen, Saisonalität und Nachfrageschwankungen zu identifizieren.

Diese Informationen erleichtern die logistische Planung und ermöglichen eine genauere Organisation der Produktions- und Versorgungsströme.

Gewählter Prognosehorizont

Der Prognosehorizont beeinflusst auch die Genauigkeit des Demand Planning. Eine kurzfristige Prognose ermöglicht eine schnelle Anpassung der Versorgung und der Vertriebslogistik.

Eine langfristige Prognose ermöglicht es, die Produktion zu planen, die Produktionskette zu organisieren und die Lieferungen mit den Lieferanten zu koordinieren.

Volatilität des externen Marktes

Die Volatilität des Marktes ist ein wichtiger Faktor im Supply Chain Management. Preisänderungen, Änderungen im Verbraucherverhalten oder Entwicklungen im Wettbewerb können die Nachfrage schnell verändern.

Eine regelmäßige Marktbeobachtung ermöglicht es, die Prognosen anzupassen und die Reaktionsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern.

Marktintelligenz

Die Marktintelligenz ergänzt die Analyse historischer Daten. Sie beruht auf der Beobachtung von Markttrends, Wettbewerbsanalysen und dem Verständnis von Verbrauchergewohnheiten.

Diese Marktkenntnis ermöglicht es, die Genauigkeit der Bedarfsplanung zu verbessern und die betrieblichen Entscheidungen zu optimieren.

Ausnahmen von Prognosen, auf die Sie achten sollten

Einmalige Ausnahmen

Einige Nachfrageschwankungen sind auf einmalige Ausnahmen zurückzuführen. Diese Schwankungen treten in der Regel innerhalb eines kurzen Zeitraums auf und können mit Werbeaktionen, kommerziellen Ereignissen oder vorübergehenden Änderungen der Verbrauchsgewohnheiten zusammenhängen.

Strukturelle Ausnahmen

Strukturelle Ausnahmen sind länger anhaltende Veränderungen der Nachfrage. Wenn eine Entwicklung über mehrere Monate hinweg einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, kann dies auf eine Marktveränderung oder einen neuen Trend hindeuten.

Neue Trends und Anomalien

Es ist von entscheidender Bedeutung, neue Markttrends von einfachen statistischen Anomalien zu unterscheiden. Eine gründliche Marktanalyse hilft Ihnen zu erkennen, ob eine Veränderung auf eine dauerhafte Änderung des Verbraucherverhaltens oder auf ein einmaliges Ereignis zurückzuführen ist.

Eine effektive Marktanalyse beruht auf der Anpassung des Prognosemodells an die Art der beobachteten Ausnahme. Dadurch wird die Genauigkeit der Bedarfsplanung verbessert und die Qualität der Geschäftsentscheidungen erhöht.

Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Demand Planning

Die Qualität eines Demand Planning-Prozesses kann anhand mehrerer Kontrollpunkte bewertet werden, um festzustellen, ob die Prognosen zuverlässig sind und tatsächlich zur Steuerung des Geschäfts verwendet werden können.

  1. Vergleichen Sie die Prognosen mit den tatsächlich beobachteten Verkäufen. Wenn die prognostizierten Volumen nahe an den tatsächlichen Verkäufen bleiben, spiegelt das Prognosemodell die Marktnachfrage korrekt wider.

  2. Visualisieren Sie die Lesbarkeit der Prognosen. Die Teams müssen verstehen können, wie eine Prognose erstellt wurde und welche Marktfaktoren die Ergebnisse beeinflussen.

  3. Bewerten Sie das Vertrauensniveau der Teams. Wenn die Teams aus Vertrieb, Versorgungskette und Preisgestaltung sich bei ihren Entscheidungen auf diese Prognosen stützen, zeigt dies, dass der Prozess glaubwürdig ist.

  4. Die Relevanz der Informationen prüfen. Ein effektives Demand Planning sollte Bestellungen vorwegnehmen, die Wiederauffüllung verbessern und die Bestände besser verwalten.

  5. Beobachten Sie die Reproduzierbarkeit des Prozesses. Die Prognosen müssen regelmäßig nach einer stabilen Methode neu berechnet werden können, um eine konsistente Nachverfolgung der Nachfrage zu gewährleisten.

Inwiefern fließen die Ergebnisse der Bedarfsplanung in die Bestandsplanung und den S&OP-Prozess ein?

Die Bedarfsplanung schätzt den zukünftigen Bedarf ein. Die Angebotsplanung untersucht Möglichkeiten, diesen Bedarf unter Berücksichtigung der Ressourcen und Einschränkungen zu decken. S&OP stimmt diese Pläne mit den geschäftlichen und finanziellen Zielen ab, um unternehmensweite Entscheidungen zu treffen.

Durch diese Unterscheidung wird vermieden, dass eine Prognose mit einer Bestellung verwechselt wird. Die Prognose eines Absatzes von 1.000 Einheiten bedeutet nicht, dass 1.000 Einheiten gekauft werden müssen. Die zu bestellende Menge hängt insbesondere vom verfügbaren Lagerbestand, den erwarteten Wareneingängen, der Lieferzeit des Lieferanten, dem Sicherheitsbestand und den Bestellregeln ab.

Die Nachschubplanung setzt somit den Bedarfsplan in operative Anforderungen um. Dabei muss der Zeitraum berücksichtigt werden, über den der Lagerbestand den Absatz abdecken soll, sowie die damit verbundene Unsicherheit. Anschließend fließen Einschränkungen hinsichtlich Verpackung, Haltbarkeit oder Kapazität in die Berechnung ein.

Die angestrebte Dienstgüte beeinflusst diese Abwägungen. Eine hohe Verfügbarkeit kann einen stärkeren Schutz vor Nachfrageschwankungen erfordern; diese Entscheidung muss jedoch unter Berücksichtigung des Produktwerts, der Kosten einer Lieferunterbrechung und des Risikos von Überbeständen abgewogen werden.

Die Bestandsoptimierung hängt somit von mehreren aufeinander abgestimmten Entscheidungen ab. Eine bessere Prognose kann wirkungslos bleiben, wenn falsche Zeiträume zugrunde gelegt werden oder die Bestellungen nicht rechtzeitig angepasst werden. Bei der Nachverfolgung muss ein Zusammenhang zwischen der Qualität des Plans und den erzielten Ergebnissen hergestellt werden.

Prognose vs. Realität: Wie können Sie Ihr Demand Planning besser ausrichten?

Wenn mehrere dieser Kontrollpunkte nicht validiert werden, wird eine Prüfung des Demand Planning-Prozesses notwendig, um Fehlerquellen zu identifizieren und die Qualität der Prognosen zu verbessern.

Die Abweichung zwischen der geplanten und der tatsächlichen Nachfrage ist eine der größten Herausforderungen bei der Bedarfsplanung. Wenn die Abweichung nicht richtig kontrolliert wird, führt dies zu Fehlbeständen, Überbeständen und einer Störung der Betriebsabläufe.

Um die Prognosegenauigkeit zu verbessernkönnen verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Die Datenqualität bildet dabei die Grundlage: Zuverlässige und gut strukturierte Zeitreihen ermöglichen es, Trends und saisonale Schwankungen besser zu erfassen. Ebenso wichtig ist es, Informationen aus der Praxis – insbesondere von den Vertriebs- und Marketingteams – einzubeziehen, um die Prognosemodelle zu verfeinern.

Die Einführung eines kollaborativen Prozesses, wie z.B. S&OP, ist ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung. S&OP (Sales & Operations Planning), ermöglicht es, die verschiedenen Teams auf eine gemeinsame Vision der Nachfrage auszurichten. Die regelmäßige Überwachung der Abweichungen zwischen den Prognosen und den tatsächlichen Verkäufen ermöglicht es, die Modelle anzupassen und die Zuverlässigkeit der Bedarfsplanung kontinuierlich zu verbessern.

En combinant données, collaboration et pilotage continu, les entreprises peuvent significativement réduire l’écart entre prévisions et réalité et gagner en performance opérationnelle.

Wie kann man ein intelligentes Demand Planning implementieren?

Einen intelligenten Demand-Planning-Prozess besteht nicht nur darin, Prognosen zu erstellen, sondern einen Prozess zu strukturieren, der Daten effizient auswertet, Fachwissen einbezieht und Entscheidungen langfristig steuert. Der erste Schritt besteht darin, die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten: Saubere historische Verkaufsdaten, ergänzt um saisonale Schwankungen, Werbeaktionen und außergewöhnliche Ereignisse, sind unerlässlich, um die Marktrealität getreu widerzuspiegeln.

Auf dieser Grundlage können geeignete Prognosemodelle entwickelt werden, die die Besonderheiten der Produkte und des Nachfrageverhaltens berücksichtigen. Das Ziel ist es, dynamische Prognosen zu erstellen, die sich automatisch an Marktentwicklungen anpassen können.

Die Leistung von Demand Planning hängt jedoch nicht nur von Modellen ab: die Integration von Geschäftsintelligenz ist entscheidend. Die Teams aus Vertrieb, Marketing und Supply Chain müssen zusammenarbeiten, um die Prognosen mit ihren Kenntnissen aus der Praxis anzureichern und die Entscheidungen aufeinander abzustimmen.

Schließlich ist ein wirklich effektives Demand Planning Teil einer Logik der kontinuierlichen Steuerung. Die Überwachung der Abweichungen zwischen Prognosen und tatsächlichen Verkäufen, die regelmäßige Anpassung der Modelle und die Automatisierung von Nachschubentscheidungen ermöglichen es, die Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit schrittweise zu verbessern. Die Forecast & Replenishment-Lösungen von Optimix Solutions erleichtern diesen Ansatz, indem sie die Prognosen direkt mit den operativen Aktionen verbinden.

Die Rolle der Software bei einer effektiven Bedarfsplanung

Angesichts der zunehmenden Komplexität der Lieferketten können sich die Unternehmen nicht mehr nur auf manuelle Methoden oder Excel-Dateien verlassen. Die Demand Planning Software sind unverzichtbar geworden, um die Zuverlässigkeit der Bedarfsplanung zu erhöhen. Sie müssen die Nachfrage vorhersagen können. Sie können die Bedarfsplanung und die Entscheidungsfindung verbessern.

Diese Lösungen ermöglichen es, große Datenmengen zu nutzen, um genauere Prognosen zu erstellen und die Bestandsführung zu verbessern.Optimierung der Bestände. Sie erleichtern auch die Zusammenarbeit zwischen den Teams, indem sie die Informationen in einem einzigen Tool zentralisieren.

Zu diesen Lösungen gehört das Tool für Forecast & Replenishment von Optimix Solutions.als auch dasals Instrument der BedarfsplanungMit Hilfe von Optimix Optimix Planning & Replenishment können Sie Umsatz- und Nachfrageprognosen mit operativen Entscheidungen verbinden und die Wiederauffüllungsstrategien optimieren.

Mit Hilfe von fortschrittlichen Algorithmen und einem kooperativen Ansatz ermöglicht die Lösung :

  • die Genauigkeit der Prognosen erheblich verbessern,
  • Reduzierung von Fehlmengen und Überbeständen,
  • Automatisierung von Wiederauffüllungsentscheidungen,
  • die Pläne schnell an Marktentwicklungen anpassen.

Das Ergebnis: Einige Unternehmen konnten ihre Lagerbestände um bis zu 75% reduzieren. bei gleichzeitiger Verbesserung des Servicegrades und Generierung einer Marge von 4% in 6 Monaten durch eine bessere Steuerung.

Durch die Integration von Prognose und Nachschub in einer einzigen Plattform verwandelt Optimix solutions die Bedarfsplanung in einen echten Leistungshebel, der die Rentabilität und die Kundenzufriedenheit fördert.

Anhand welcher Kennzahlen lässt sich die Bedarfsplanung bewerten?

Die Zuverlässigkeit von Prognosen lässt sich nicht anhand eines isolierten Prozentsatzes zusammenfassen. Ein Indikator muss stets mit einem Anwendungsbereich, einem Zeitraum und einem Zeithorizont in Verbindung gebracht werden. Zudem muss die Version der Prognose herangezogen werden, die zum Zeitpunkt der Entscheidung verfügbar war.

Anhand des mittleren absoluten Fehlers lassen sich Abweichungen in der Einheit des Produkts ablesen. Gewichtete Kennzahlen wie der WAPE können zwar einen aggregierten Überblick bieten, jedoch spielen dabei Artikel mit hohem Absatzvolumen eine bedeutende Rolle. Bei dem MAPE ist Vorsicht geboten, wenn die Verkaufszahlen gering sind oder ganz ausbleiben.

Die Verzerrung vervollständigt diese Auswertung. Eine wiederholte Unterschätzung kann zu unzureichenden Beständen führen, während eine wiederholte Überschätzung zu Überschüssen führen kann. Die Konvention zur Berechnung des Vorzeichens muss ausdrücklich festgelegt werden, um widersprüchliche Interpretationen zu vermeiden.

Es ist zudem sinnvoll, die Referenzprognose mit der von den Teams angepassten Version zu vergleichen. Diese Analyse zeigt, ob die fachlichen Beiträge die Ergebnisse verbessern und in welchen Situationen sie den größten Mehrwert bieten.

Die Dashboards müssen diese Kennzahlen schließlich mit Lieferausfällen, Verfügbarkeit, Überbeständen und Lagerumschlag in Zusammenhang bringen. Diese Ergebnisse hängen auch von der logistischen Abwicklung ab: Eine korrekte Prognose kann eine verspätete Lieferung nicht ausgleichen.

Beherrschung der Nachfrage zur besseren Steuerung der Lieferkette

In einem Umfeld, das von Unsicherheit und Volatilität geprägt ist, macht die Fähigkeit, die Nachfrage zu antizipieren, den Unterschied zwischen dem Erleiden von Operationen… oder deren Steuerung aus.

Durch die Kombination von zuverlässigen Daten, kollaborativen Prozessen und geeigneten Tools können Unternehmen die Abweichungen zwischen Prognose und Realität erheblich reduzieren, Fehlmengen begrenzen und ihre Lagerbestände optimieren. Demand Planning wird so zu einem echten Motor für Rentabilität, Agilität und Kundenzufriedenheit.

Diese Transformation beruht jedoch nicht nur auf Methoden, sondern erfordert auch Lösungen, die in der Lage sind, die Prognose mit operativen Entscheidungen zu verbinden. In diesem Sinne ermöglichen Tools wie Forecast & Replenishment von Optimix Solutions den Übergang von einem reaktiven Ansatz zu einem proaktiven und kontrollierten Management der Nachfrage.

Die Nachfrage zu kontrollieren bedeutet, die Kontrolle über die Lieferkette zurückzugewinnen.

Häufig gestellte Fragen zum Demand-Planning-Prozess

Wie lange muss der Zeitrahmen der historischen Daten sein, um die Nachfrage prognostizieren zu können?

Es gibt keinen allgemeingültigen Zeitraum. Der Zeitrahmen muss die zu analysierenden Verhaltensmuster abdecken und für die aktuelle Geschäftstätigkeit repräsentativ bleiben. Bei jährlichen saisonalen Schwankungen erleichtern mehrere Zyklen den Vergleich. Ältere Daten können jedoch nach einer wesentlichen Änderung der Preise, des Angebots oder des Vertriebs ihre Aussagekraft verlieren.

Die Prognose kann sich auf vergleichbare Produkte, deren Eigenschaften und die Anzahl der geplanten Verkaufsstellen stützen. Die Annahmen müssen den schrittweisen Ausbau sowie mögliche Umstellungen von anderen Artikeln berücksichtigen. Anhand der ersten Ergebnisse lässt sich der Plan anschließend schrittweise anpassen.

Eine Tabellenkalkulation kann für einen begrenzten Umfang und einen einfachen Prozess geeignet sein. Die zunehmende Anzahl von Produkten, Standorten und Beteiligten erschwert jedoch die Verwaltung von Versionen und Anpassungen. Der Bedarf an einem spezialisierten Tool entsteht, wenn die Pflege der Dateien einen zu großen Teil der Analysearbeit einnimmt.

KI kann Berechnungen automatisieren und dabei helfen, Veränderungen in der Nachfrage zu erkennen. Der Demand Planner spielt weiterhin eine wichtige Rolle bei der Interpretation, der Validierung von Annahmen und der Koordination der Teams. Neue Entwicklungen und geschäftliche Entscheidungen erfordern stets eine fachliche Beurteilung.

Die Bedarfsplanung schätzt, welche Nachfrage von den Kunden zu erwarten ist. Die Beschaffung ermittelt die erforderlichen Einkäufe, um diesen Bedarf unter Berücksichtigung der Lagerbestände, Wareneingänge und Lieferantenbeschränkungen zu decken. Die Prognose dient somit als Eingangsgröße für die Beschaffungsberechnung.

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