KPIs für die Bedarfsplanung ähneln den Informationen, die auf dem Dashboard oder GPS Ihres Autos angezeigt werden. Geschwindigkeit, Meilen pro Stunde über dem Tempolimit, verbleibende Reichweite, durchschnittliche Meilen pro Gallone und weitere Anzeigen unterstützen Sie bei der Steuerung Ihrer Fahrt. Genauso wie die KPIs auf einem automobilen Dashboard es Fahrerinnen und Fahrern ermöglichen, Stopps, Wartungen und andere Notwendigkeiten zu planen und anzupassen, unterstützen KPIs auf einem Bedarfsplanungs-Dashboard das Team auf dem Weg durch die Fertigung.
Was ist ein KPI für die Bedarfsplanung?
Ein KPI für die Bedarfsplanung ist ein Signal oder eine Anzeige zum Status einer bestimmten Metrik. Planer und Manager erhalten durch die prominente Darstellung auf dem Dashboard eines Teammitglieds Zugriff auf die wichtigsten Informationen, die das Nachfrage- und Angebotssystem steuern. Da sie datenbasiert und auf Echtzeitdaten beruhen, ermöglichen KPIs für die Bedarfsplanung Entscheidungsträgern, mit Sicherheit zu handeln und die Prognose auf Kurs zu halten.
Welche KPIs sind für die Bedarfsplanung entscheidend?
Es gibt verschiedene Arten und Ausprägungen von KPIs, die je nach Position des Teammitglieds, das sie betrachtet, nützlich sind. Es existieren jedoch auch Standards, und die meisten davon basieren auf mathematischen Berechnungen. Während sich KPIs von Branche zu Branche unterscheiden, gibt es einige grundlegende Kennzahlen, die jede Person bei der Prognose von Nachfrage und Angebot kennen sollte. Dazu zählen:
1. Prognosegenauigkeit
Dies ist ein Maß für die Genauigkeit der Prognose im Vergleich zur tatsächlichen Leistung. Für die Genauigkeit etablierter Produkte im Vergleich zu neuen Produktangeboten gelten unterschiedliche Erwartungen. Je höher jedoch die Genauigkeit, desto größer die Rentabilität.
2. Mittlerer Prognosefehler (Bias)
Auch als Bias bezeichnet, hilft der mittlere Prognosefehler Planern, Verzerrungen innerhalb des Prognosemodells zu erkennen. Entscheidend ist, Fehler zu identifizieren, die systematisch in eine Richtung tendieren. Nach der Identifikation kann das Modell angepasst werden, um den Bias zu eliminieren und die Prognosequalität zu verbessern.
3. Tracking-Signale
Wie bei allen dynamischen Systemen sind viele Variablen normalverteilt. Tracking-Signale helfen Planern zu erkennen, wenn ein Fehler in der Prognose nicht normalverteilt ist. Dies kann auf einen Ausreißer oder eine Anzeige für eine plötzliche Änderung der Nachfrage hindeuten.
4. Signale für Nachfragevariation
Einige Nachfrageschwankungen lassen sich frühzeitig erkennen. Wenn sich die Nachfrage zu stark verschiebt, kann es zu Fehlbeständen oder Überbeständen kommen. Durch die Überwachung dieser Frühwarnsignale können Anpassungen an der Lieferkette vorgenommen werden, um die Prognose wieder ins Gleichgewicht zu bringen.
5. Pareto-Analyse
Das Pareto-Prinzip besagt, dass 20 % aller Ursachen 80 % der Ergebnisse beeinflussen. Dies ist eine grobe, aber verlässliche Regel und keine streng mathematische. Sie ist jedoch ein hervorragendes Instrument, um Eingaben und Ausgaben zum Vorteil des Ganzen zu steuern. In der Bedarfs- und Angebotsplanung hilft die Pareto-Analyse beispielsweise bei der Bestimmung von ABC-Rankings in der ABC-Analyse in Zeiten von Unterbrechung. Ebenso kann sie bei der Prognose unterstützen, für welche Produkte Kapazitäten erhöht und welche aus dem Sortiment genommen werden sollten.
6. Prognose vs. tatsächlicher Umsatz
Nahezu alle Unternehmen vergleichen Prognosen mit den tatsächlichen Umsätzen. Wird diese Kennzahl jedoch in das System zur Bedarfs- und Angebotsplanung integriert und durch erweiterte Software unterstützt, können Prognoseabweichungen frühzeitig erkannt und Manager in die Lage versetzt werden, proaktiv zu handeln und bessere Entscheidungen zu treffen, wenn Fehler auftreten.
Einsatz von KPIs in erweiterter Demand- und Supply-Software
Allen diesen KPIs liegen strenge Formeln und mathematische Gleichungen zugrunde. Sie lassen sich berechnen, um Prognosen zu erstellen. Doch genauso wie Prognosen fehlerhaft sein können, ist auch die manuelle Planung durch menschliche Fehler anfällig – etwa durch das überwältigende Datenvolumen, Zeitverzögerungen bei historischen Daten oder unvorhersehbare Variablen, die Menschen nicht erkennen. Die Antwort auf genaue und relevante KPIs ist der Einsatz leistungsstarker Software für Demand und Supply von Plex Supply Chain Planning.
Mit seiner agilen Lieferkettenplanungs-Software bietet Plex Supply Chain Planning Echtzeitdaten für alle Variablen, die Ihr Unternehmen überwachen muss. Die Berechnungen sind integriert und werden durch erweiterte Analysen wie ABC-Analyse, Demand Sensing, „Was-wäre-wenn“-Szenarien zur Steuerung von Unterbrechungen und weitere Funktionen unterstützt, die die bestmögliche Prognosegenauigkeit liefern. Diese KPIs werden auf Dashboards übersichtlich visualisiert, sodass Manager schnelle Entscheidungen auf Basis von Informationen treffen können – ohne manuelle Berechnungen und Dateneingaben.
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