Da sich die Probleme in der Lieferkette weltweit auswirken, bemerken die Verbraucher Engpässe, Warteschlangen und lange Vorlaufzeiten bei beliebten Produkten. Für die Planer von Nachfrage und Angebot, die Prognosen und Zeitpläne für die Lieferkette entwickeln, stellt diese neue Realität jedoch die bisherigen Geschäftsabläufe auf den Kopf.
Durch Unterbrechungen getrieben, suchen Fachleute für die Lieferkette nach Lösungen und bemühen sich, Daten zu nutzen, um eine wirksame Antwort zu entwickeln. Viele stellen jedoch fest, dass die traditionellen Modelle für die Bedarfsplanung zwar gültig sind, aber das Datenvolumen in den heutigen komplexen Lieferketten das Ökosystem unüberschaubar macht.
Traditionelle Modelle der Bedarfsplanung
Traditionelle Modelle der Bedarfsplanung lassen sich im Allgemeinen in zwei Typen einteilen: Umfrage- und statistische Modelle.
Umfrage
Umfragebasierte Modelle stützen sich auf Expertenmeinungen, Verbrauchermeinungen und Experimente innerhalb des Marktes. Die Idee dahinter ist, dass Expertenmeinungen einen verlässlichen Ausblick auf die zukünftige Nachfrage bieten, der Projektionen und Prognosen ermöglicht. Umfragebasierte Modelle gibt es in verschiedenen Ausprägungen, darunter:
Expertenmeinung
Durch die Zusammenstellung eines Expertengremiums oder in manchen Fällen einer Mischung aus Experten und Verbrauchern, basiert ein Modell, das auf Expertenmeinungen beruht, auf regionalen oder lokalisierten Nachfragedaten für diesen Bereich. Es setzt voraus, dass der Verkauf sehr nah am Verbraucher stattfindet und dass in vielen Fällen die „Stimmung“ oder der Trend erkannt wird.
Delphi-Methode
Auch die Delphi-Methode stützt sich auf Experten, wobei jede Meinung mit den anderen Mitgliedern des Gremiums geteilt wird. Dieses Verfahren ist ein konsensorientiertes Nachfragemodell, bei dem sich die Ansichten auf Basis der Beiträge anderer nach oben oder unten verschieben, bis eine Einigung erzielt wird.
Statistisch
Statistische Nachfragemodelle verwenden große, komplexe Datensätze, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Sie können tatsächliche historische Zahlen mit Marktanalysen und Meinungen kombinieren. Die Daten innerhalb der Zahlen dienen jedoch als Grundlage für die Erstellung des Nachfrageplans. Zu den statistischen Modellen gehören:
Ökonometrisch
Ökonometrische Modelle setzen voraus, dass die Planer die abhängigen und unabhängigen Variablen kennen, die die Nachfrage beeinflussen. Sie betrachten Ursache und Wirkung und kombinieren Zahlen und Verkaufsinformationen aus dem Marketing, um eine Nachfrageformel zu entwickeln.
Trendprojektion
Die Trendanalyse ist seit Langem ein statistisches Standardverfahren, das vergangene Daten nutzt, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Dabei müssen die Planer frühere Schwankungen kennen und Maßnahmen wie Rabattierungen berücksichtigen.
Barometrisch
Barometrische Nachfragemodelle berücksichtigen eine Reihe von Indikatoren wie Sparniveau, Inflation, Einkommensniveau und Investitionen. Sie werden verwendet, um die Nachfrage in einem großen Segment der Wirtschaft zu bestimmen.
Reifegradmodelle für die Bedarfsplanung
Unternehmen, die Bedarfsplanung einsetzen, sollten verstehen, wie ausgereift ihre Bedarfsplanung ist. Je ausgereifter ein Bedarfsplanungsmodell ist, desto höher ist die Genauigkeit. Zum Beispiel sind Bedarfspläne auf der niedrigsten Stufe weniger als die Hälfte der Zeit genau. Sie verwenden gleitende Durchschnitte und historische Zahlen, die in Tabellenkalkulationen verwaltet werden.
Mit zunehmender Reife des Bedarfsplanungssystems werden statistische Modelle eingesetzt und es können MRP- und ERP-Plattformen integriert werden, um größere Datensätze für Versanddaten, saisonale Informationen und mehr auszuwerten. Die nächste Reifestufe ermöglicht eine Bedarfsplanung mit bis zu 70 % Genauigkeit. Sie nutzt Analysen und eine komplexe Produkt- und Kundenhierarchie, die auf Verkaufs-, Auftrags- und Marketingdaten basiert.
Die letzten Phasen der Reife der Bedarfsplanung umfassen die Bedarfsmodellierung unter Verwendung von nachgelagerten Daten wie POS-Informationen sowie Algorithmen zur Bedarfserkennung und -gestaltung. Dieses Modell kann weiter optimiert werden, wenn das Bedarfsplanungssystem vollständig automatisiert ist und erweiterte Analysen, komplexe Algorithmen, maschinelles Lernen und mehr umfasst.
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Jede Stufe der Reife setzt die Fähigkeit voraus, große, komplexe Datensätze zu verarbeiten. Und die Datenmengen in der Nachfrage- und Angebotsplanung werden weiter wachsen. Um Ihre Daten vollständig zu automatisieren und zu analysieren und die höchste Genauigkeit von Bedarfsmodellen und -prognosen zu erreichen, ist die richtige Software nicht nur ein „Nice to have“, sondern eine Notwendigkeit.
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