Viele Menschen betrachten die Genauigkeit von Prognosen für den Lagerbestand ähnlich wie das Wetter: Vielleicht stimmt sie, vielleicht nicht, aber morgen gibt es wieder Wetter und wir können es erneut versuchen.
Im Geschäftsleben kann dies jedoch unzählige Dollar kosten – etwa durch eingeschränkten Cashflow, wenn sich der Lagerbestand aufbaut, oder durch verlorene Aufträge und Umsätze, wenn es zu Engpässen kommt. Tatsächlich kann eine niedrige Prognosegenauigkeit beim Lagerbestand die Lagerbestände und deren Bewertung auf zwei Arten beeinflussen: Entweder ist die Prognose zu niedrig, was zu Engpässen, Produktionsstopps und nicht erfüllten Aufträgen führt. Oder sie ist zu hoch, sodass der Lagerbestand wächst, bis dies den Cashflow, den Lagerplatz und die Arbeitskosten erheblich belastet. Wird die Prognosegenauigkeit nicht unter Kontrolle gebracht, kann dies zu einem selbstverschuldeten „Peitscheneffekt“ führen.
Auswirkungen einer niedrigen Prognosegenauigkeit beim Lagerbestand
Eine niedrige Prognosegenauigkeit beim Lagerbestand kann Ihren Betrieb auf verschiedene Weise beeinflussen:
Trends – Ist die Prognose ungenau, lassen sich Datentrends nicht erkennen. Die Möglichkeit, Datentrends zu analysieren, kann auf Veränderungen im Verbraucherverhalten und auf saisonale Mikrotrends hinweisen, die sonst unbemerkt bleiben würden. Da sich die Lieferketten vieler Unternehmen über 30, 60 oder sogar 90 Tage erstrecken, kann dies katastrophale Folgen haben.
Überkompensation – Bei geringer Prognosegenauigkeit neigen Planer dazu, zu kompensieren. Das kann bedeuten, sich auf das „Bauchgefühl“ zu verlassen oder übermäßig zu bestellen, um sicherzustellen, dass der Betrieb ausreichend versorgt ist. Doch der Grat zwischen Kompensation und Überkompensation ist schmal – und schnell kann ein Unternehmen in Überbeständen bei einigen Komponenten ersticken, während es bei anderen unterversorgt ist.
Kundenerlebnis – Bei niedriger Prognosegenauigkeit für den Lagerbestand zahlen die Kunden den Preis – zumindest solange, bis sie es nicht mehr tun. Denn wenn das Problem fortbesteht oder systemisch wird, wenden sich die Kunden ab und stellen das ohnehin schon belastete Bestandsplanungssystem vor neue Herausforderungen.
Fokus auf Genauigkeit
Um eine niedrige Prognosegenauigkeit beim Lagerbestand zu beseitigen, können Unternehmen verschiedene Ansätze zur Verbesserung dieses Bereichs verfolgen.
Nähe – Ein Fertigungsbetrieb ist ein komplexes System, das von vielen Eingaben und gewachsenen Entscheidungsstrukturen entlang der Lieferkette geprägt ist. Durch eine bedarfsgerechte Prognose und die Annäherung der Prognose an die Nähe des Kunden können Planer sicherstellen, dass sie das bestellen, was tatsächlich nachgefragt wird – und nicht das, was sie „denken“, bestellen zu müssen.
Differenzierung – Nur wenige Unternehmen bieten nur ein Produkt an. Durch die Ermittlung der Nachfrage mittels Methoden wie der ABC-Analyse können Planer nach Produktklasse und -typ differenzieren. Sobald diese in eigene Kategorien unterteilt sind, ergeben sich jeweils eigene Vorlaufzeiten und Besonderheiten für die jeweiligen Produktlinien. Das führt zu unterschiedlichen Strategien für verschiedene Wertströme – und zu differenzierten Ansätzen für den Lagerbestand.
Eliminierung des menschlichen Faktors – Auch wenn Entscheidungen immer von Menschen getroffen werden, kann ein systematisierter Ansatz zur Glättung und Rationalisierung historischer Daten sowie zur Eliminierung von Bauchentscheidungen und „Überbestands-Fiefdoms“ dazu beitragen, die Lagerbestandsprognose stärker an den Daten auszurichten.
Gesamtüberblick und Detailansicht –Eine genaue Lagerbestandsprognose ermöglicht sowohl die Betrachtung auf aggregierter Ebene als auch auf Mikroebene. Und eine präzise Prognose zeigt Ihnen, welche Methode – oder ob beide – für Ihr Unternehmen erforderlich sind.
Informationsfreigabe – Ein Nachteil traditioneller Planung ist, dass sie – wie alle anderen relevanten Daten im Unternehmen – isoliert in Silos stattfindet. Wenn ein Unternehmen keine Informationsfreigabe (NIS) betreibt, ist die Chance auf eine Verbesserung der Prognose gering. Bei vollständiger Informationsfreigabe (FIS) ist eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit wahrscheinlicher. Durch die Entwicklung einer systematisierten Methode zur Weitergabe von Prognosedaten für den Lagerbestand und der zugrunde liegenden Parameter können alle im Unternehmen diese Daten einsehen und darauf basierend handeln.
Die Notwendigkeit von Planungssoftware
Viele Unternehmen haben die Prognosegenauigkeit für den Lagerbestand traditionell verbessert, doch es gibt eine Grenze, die menschliches Handeln nicht überschreiten kann. Die Variablen werden zu komplex und die Details zu tiefgreifend, um sie über das Makro hinaus zu steuern.
Um die Prognosegenauigkeit für den Lagerbestand auf ein optimales Niveau zu bringen, sollten Unternehmen Planungssoftware einsetzen, die ihren Anforderungen entspricht. Planungssoftware löst Datensilos auf, verschafft Planern Zugriff auf nahezu Echtzeitdaten, automatisiert so viele Planungsschritte wie möglich und analysiert diese mit erweiterten Analysen, um genauere Lagerbestandsanforderungen zu liefern.
Doch Planungssoftware geht noch weiter: Mit erweiterten Analysen, nahezu Echtzeitdaten und fortschrittlichen Algorithmen erkennt sie Nachfragetrends, die sonst nicht sofort ersichtlich wären. Sie differenziert mit leistungsstarker ABC-Analyse, sodass Unternehmen sich auf ihre profitabelsten Produktlinien konzentrieren und ihren Lagerbestand entsprechend steuern können. Indem sie die Nachfrage erkennt, sobald sie entsteht, unterstützt Planungssoftware die Planung auf aggregierter Ebene und bringt die Bestandsplanung so nah wie möglich an den Kunden, um das Unternehmen zu optimieren.
Mit fortschrittlicher Software für Lagerbestands- und Bedarfsplanung von Plex Supply Chain Planning bietet Supply Chain Planning, können Sie eine höhere Genauigkeit der Lagerbestandsprognose erreichen, um Kosten zu kontrollieren, die Nachfrage zu erfüllen und wettbewerbsfähig zu bleiben – ohne überschüssiges Kapital in Lagerhaltungskosten zu binden oder Bestandsengpässe zu riskieren.
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