Prognosen und Bedarfsplanung in Zeiten des maschinellen Lernens

Unternehmen verwenden eine Vielzahl von Tools, um den aktuellen Zustand ihres Geschäfts zu beurteilen und vorherzusagen, wohin es sich entwickelt. Durch das „Lesen der Teeblätter“ versuchen Planer, die richtigen Lagerbestände sicherzustellen, den Lagerbestand und den Lagerwert zu optimieren und ein Framework für Personal und Betrieb bereitzustellen.

Doch die Komplexität moderner Lieferketten erfordert, dass Prognose und Planung mehr sind als nur das Lesen der Blätter. Es muss ein durchdachtes und dynamisches System sein.

Viele Hersteller nutzen immer noch Tabellenkalkulationen, unterschiedliche Computer-Software und segmentierte, isolierte Entscheidungsprozesse für die Verwaltung ihrer Lieferketten. Dadurch wird das entscheidende Verständnis dafür, wie Prognose und Bedarfsplanung eingesetzt werden sollten, getrübt, was den Prozess erschwert und weniger effizient macht.

Definition von Prognose und Bedarfsplanung

Diese Abhängigkeit von ineffizienten Systemen hat oft dazu geführt, dass die Begriffe Prognose und Bedarfsplanung synonym verwendet werden. Obwohl sie miteinander verbunden sind, handelt es sich um zwei unterschiedliche Prozesse. Ihre Zusammenfassung zeigt, dass nicht erkannt wird, dass sie Teil einer Struktur sind, die sich vertikal durch ein optimiertes Planungssystem zieht.

• Prognose — Die Prognose ist im Wesentlichen eine Vorhersage der Nachfrage, die auf verfügbaren aktuellen und historischen Daten basiert. Sie versucht, allein anhand dieser Variablen vorherzusagen, welche Fertigprodukte benötigt werden. Sie wird in der Entscheidungsfindung eingesetzt, um zu verstehen, was in Zukunft wahrscheinlich oder möglich ist. Die Prognose ist ein Input für die Bedarfsplanung, der bei der Erstellung von Budgets, Betriebsplänen und Strategien zur Minimierung von Unsicherheiten hilft.
   
• Bedarfsplanung — Die Bedarfsplanung integriert Prognosen in eine umfassendere Analyse der Geschäftsanforderungen und ist der Bereich, in dem menschliche Eingaben einfließen. Sie umfasst eine umfassende Analyse des quantitativen und qualitativen Gesamtbedarfs. Je nach Art der im Portfolio eines Unternehmens angebotenen Produkte kann sie sowohl unabhängige Nachfrage als auch abhängige Nachfrage umfassen. Der Bedarfsplan dient dazu, Strategien zur Minderung von Unsicherheiten zu entwickeln und einen Plan zu erstellen, der sich auf Vertrieb, Lagerbestand und Betrieb auswirkt.

Eine weitere Möglichkeit, Prognose und Bedarfsplanung zu betrachten, besteht darin, ihre Zwecke im Zusammenhang mit der Geschäftsstrategie zu sehen. Die Prognose ist ein wichtiger Bestandteil mehrerer Variablen, die in der Bedarfsplanung verwendet werden. Und die Bedarfsplanung ist eine ganzheitliche Überprüfung des Bedarfs, die Teil der gesamten Sales and Operations Planning (S&OP) eines Unternehmens ist.

Einschränkungen der Prognose

Statistische Prognosen sollten nicht allein zur Vorhersage der Nachfrage verwendet werden. Andernfalls ergeben sich mehrere Nachteile:

• Sie erfassen nicht das große Ganze. Auch wenn mathematische Gleichungen zur Analyse historischer Daten verwendet werden, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass die analysierten Daten ausreichen, um die richtige Entscheidung zu treffen. Sie sind zudem stark von der Vergangenheit abhängig. Wenn ein Nachfrageverlauf in der Historie oder bei ähnlichen Produkten oder Kategorien nicht abgebildet ist, kann die Prognose nicht vorhersagen, was sie nicht kennt.
• Sie beruhen auf vielen offenen Annahmen. Wenn ausschließlich statistische Prognosen verwendet werden, müssen Annahmen getroffen werden, dass sich die Bedingungen im Zeitverlauf nicht ändern. In hochvolatilen Märkten macht dies die Nutzung statistischer Analysen und sogar von maschinellem Lernen sofort unzureichend. Selbst in stabilen Märkten führen mögliche Störungen wie Arbeitsunruhen, Naturkatastrophen und Pandemien zu Variablen, die statistische Analysen nicht abbilden können.
• Statistische Planung ist zeitaufwendig und kostspielig.Da für die Erstellung des mathematischen Modells viele Daten erforderlich sind, muss viel Zeit und Aufwand in die Datenerfassung investiert werden. Dies kann die Qualität der Prognose beeinträchtigen, wenn Datenpunkte fehlen oder die Dateneingabe aufgrund menschlicher Fehler falsch ist. Der Einsatz von maschinellem Lernen hilft Bedarfsplanern, diese Herausforderungen zu bewältigen, aber selbst maschinelles Lernen kann schlechte Daten, fehlende Daten und andere Faktoren nicht ausgleichen, bei denen Muster einfach nicht korreliert werden können.

Die Notwendigkeit der Bedarfsplanung

Um die Nachteile rein statistischer Prognosen zu beseitigen, können Unternehmen ein diszipliniertes und auf Zusammenarbeit ausgerichtetes Bedarfsplanungssystem nutzen. Dies umfasst die Erstellung genauer statistischer Prognosen mithilfe von maschinellem Lernen sowie quantitativer und qualitativer Analysen. Außerdem werden externe Informationen identifiziert und systematisiert, wie zum Beispiel:

• Vertriebsdaten
• Trendanalyse
• Lagerbestand-Optimierung
• Kapazitätsanalyse
• Verteilungsfaktoren

Auch wenn diese Liste zunächst abschreckend wirkt, ist es dank Bedarfsplanungs-Software einfacher denn je, diese und andere Variablen bei der Implementierung eines Bedarfsplanungssystems zu berücksichtigen. Durch den Einsatz von Bedarfsplanungs-Software können diese Variablen sowie die Qualität der statistischen Prognose auf einer einzigen Plattform operationalisiert werden.

Moderne Bedarfsplanung

Maschinelles Lernen fungiert als Assistent bei der Datenerfassung und liefert eine reichhaltigere und anspruchsvollere Eingabebasis für die Bedarfsplanungs-Software. Hersteller können nun ein Datenvolumen nutzen, das allein durch menschliche Analyse nicht zu bewältigen wäre. Dies ermöglicht die Aggregation von Daten aus vielen Quellen, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Bei der Nutzung von Bedarfsplanungs-Software werden Daten einfach visualisiert, und fortschrittliche Algorithmen ermöglichen eine Analyse der Nachfrage mit einem hohen Maß an Genauigkeit, Geschwindigkeit und Volumen, das zuvor nicht möglich war. 

Bedarfsplanungs-Software umfasst Tools wie ABC-Analyse, „Was-wäre-wenn“-Szenarien und Lagerbestand-Optimierung mithilfe großer Datensätze und nahezu Echtzeit-Dateneingaben, um ein genaues Bild des Bedarfs zu liefern. Die Software fördert zudem die Zusammenarbeit, indem sie die Kommunikation durch nicht isolierte Daten verbessert, die für die benötigten Personen zugänglich und nutzbar sind. 

Software für die Nachfrage- und Angebotsplanungvon Plex Supply Chain Planning bietet Unternehmen eine umfassende Plattform, die die Bedarfsplanung von einer reaktiven zu einer proaktiven Grundlage weiterentwickelt. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich von der zeitaufwändigen und tabellenlastigen Praxis der statistischen Analyse – und zu oft auch von Vermutungen und Bauchgefühlen – zu verabschieden. Stattdessen schafft sie eine Umgebung, in der modernste Software genaue, zuverlässige Bedarfspläne liefert und mehr Zeit für wertschöpfende und strategische Aufgaben freisetzt.