Von der Volatilität zur Wertorientierung – Prognosen in einer unsicheren Welt

Die Prognose in einer komplexen Lieferkette war schon immer eine Herausforderung. Und über viele Jahre hinweg haben Nachfrage- und Angebotsplaner Strategien zur Optimierung dieser Lieferketten entwickelt, um den höchsten Wert für ein immer stabileres operatives Planungs- und Prognosesystem zu erzielen. Doch die Volatilität der Unterbrechungen und Ereignisse der letzten Jahre hat nicht nur die Lieferketten selbst, sondern auch die Kernprinzipien, auf denen sie aufgebaut waren, auf den Kopf gestellt.

Jetzt werden Fragen zur Entwicklung neuer Strategien und Tools für die Bewältigung der „neuen Normalität“ gestellt. UndLieferkettenmanagement-Fachleute richten ihren Fokus darauf, Probleme aufzudecken, zu fragen, welche Lehren gezogen werden können, um Volatilität zu verhindern oder besser zu bewältigen, und wie ein agileres und widerstandsfähigeres Lieferkettenmodell aufgebaut werden kann, das einen Großteil dieser Volatilität in Wert umwandelt.

Veränderte Zeiten

Bei der Entwicklung neuer Prognosemodelle müssen mehrere Lehren aus den Ereignissen der letzten Jahre berücksichtigt werden.

Erstens funktioniert das hyperoptimierte System der Vergangenheit in der heutigen Welt nicht mehr. Die früheren Prognosemodelle und die Planung von Angebot und Nachfrage, die stark auf Kostenreduzierung und betriebliche Stabilität setzten, basierten auf Just-in-Time- (JIT) und Lean-Strategien. Diese Modelle wurden erfolgreich in der Produktion und im Vertrieb eingesetzt und waren auch in der Lieferplanung erfolgreich – bis sie es nicht mehr waren. Jetzt wird davon ausgegangen, dass große disruptive Ereignisse eine neue Realität schaffen, in der diese Techniken unwirksam sind und das Problem sogar verschärfen können.

Zweitens haben sich die Verbrauchermuster in dieser Zeit der Volatilität erheblich verändert. Die Menschen haben häufiger Produkte zu anderen Unternehmen oder Produkten innerhalb desselben Unternehmens gewechselt, wenn es zu Engpässen kam oder wenn die Verbraucher ihre unmittelbaren Bedürfnisse neu bewertet haben. Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass die jüngsten Verbrauchertendenzen darauf hindeuten, dass bis zu30–40 % neue Marken ausprobiert haben.

Schließlich verändern sich die Einkaufswege. Dazu gehören mehr Hauslieferungen, Direktverkäufe an Kunden durch Hersteller und andere Trends. Dieses Phänomen verschiebt die Nachfrage im absoluten Sinne. Aber es verschiebt auch die Nachfrage- und Kapazitätsüberlegungen auf unbeabsichtigte Weise.

Während der jüngsten COVID-19-Pandemie stellten viele Lebensmittel- und Getränkeunternehmen fest, dass sie zwar über einen Vorrat an stark nachgefragten Artikeln verfügten, ihnen jedochdie Verpackungsformatefehlten, um sich von Restaurants und gewerblichen Käufern auf Verbraucher umzustellen. Da ihre Kapazität auf große Mengen ausgelegt war, konnten sie nicht schnell genug auf die Nachfrage reagieren, um Änderungen vorzunehmen. Infolgedessen wurde viel nachgefragte Lebensmittel, die verfügbar waren, verschwendet, und es kam zu Engpässen am Endpunkt. Und Getränke wie Bier hatten zu wenig Dosen, während Fässer, die zuvor an Restaurants verkauft wurden, sich unbefüllt stapelten.

Von volatilen zu wertorientierten Prognosen

Keine Prognose kann jede Unterbrechung vorhersagen, aber Fachleute im Lieferkettenmanagement können ihre Strategien ändern, um agile Lieferketten zu schaffen, die die Nachfrage erkennen und prognostizieren, um die Volatilität zu nutzen und schnell auf einen Modus der Produktion und Distribution umzuschalten, der Wert schafft.

1. Anpassung der Prognosemodelle – Eine Möglichkeit, den Wert zurückzugewinnen, besteht darin, Prognosemodelle zu verändern. Die Annahmen eines stabilen Zustands einer hochgradig optimierten, kostengünstigen Lieferkette müssen aufgegeben werden. Stattdessen kann eine Lieferkette, die auf Risikominderung durch Nearshoring oder Reshoring ausgelegt ist, die Reaktion auf die nächste Welle der Volatilität stärken. Auch analytische Techniken wie die ABC-Analyse helfen, Prioritäten zu setzen und Kompromisse im Vorfeld zu verstehen, um sicherzustellen, dass die profitabelsten Produkte während einer Krise geschützt sind.
2. Kontinuierliche Prognose – Frühere Prognosemodelle waren sehr zeitgetrieben. Wöchentliche, monatliche und vierteljährliche Prognosen basierten stark auf historischen Daten, und Trendanalysen konnten nur das extrahieren, was bereits geschehen war. Durch die Nutzung von Daten, die in Echtzeit oder nahezu Echtzeit erfasst werden, kann die Prognose nun dynamisch werden. Während Zeiträume weiterhin einen Framework für Konsistenz bilden, können Daten kontinuierlich hinzugefügt werden, um die Prognose zu verfeinern und viele Probleme im Voraus schnell zu erkennen, sodass Entscheidungsträger Zeit haben, eine Antwort zu entwickeln. Und diese Prognose kann mit der Liefer- und Kapazitätsprognose mit denselben Daten integriert werden, um das Lieferkettensystem in eine einzige, nicht isolierte Erkenntnisquelle zu integrieren.
3. Lagerbestandsoptimierung – Frühere Prognosemodelle gingen von einer Optimierung des Lagerbestands aus, die durch niedrige Kosten, kurze Vorlaufzeiten oder JIT-Methodik definiert war. Doch während Planer neue Modelle entwickeln, kann die Lagerbestandsoptimierung auch Pufferstrategien und Kompromisse umfassen, um die Vorteile des Nearshoring zu nutzen und Wertschöpfung angesichts von Unterbrechungen zu erzielen, anstatt sich auf kostenbasierte Wertstrategien zu verlassen.

Wertschöpfung durch Software und Technologie

Laut einer Studie von Deloitte müssen neue Prognosestrategien davon ausgehen, dass die Schaffung und Verwaltung linearer Lieferketten nicht mehr ausreicht, sondern dass diese dynamisch und agil sein müssen. Dies ermöglicht es Unternehmen, auch in volatilen Zeiten Wert zu erfassen und schnell auf Herausforderungen zu reagieren, sobald sie auftreten. Sie weisen außerdem darauf hin, dass diese neuen Modelle von Daten, fortschrittlicher Technologie und erweiterten Analysen angetrieben werden.

Plex Supply Chain Planning bietet eine Suite von Software, um Lösungen zu realisieren, die den Wert in der gesamten Lieferkette erhalten und steigern. Dazu gehörenSoftware für die Nachfrage- und Angebotsplanung,Grobkapazitätsplanung, Distributionsplanung und Lagerbestandsoptimierung. Durch die Nutzung von Daten und erweiterten Analysen helfen die Plattformen von Plex Supply Chain Planning Unternehmen, sowohl strategische als auch taktische Planungen vorzunehmen, wenn Unterbrechungen auftreten.

Mit präzisen Einblicken und tiefgehenden Analysen können Trends erkannt werden, die es den Managern ermöglichen, Lösungen proaktiv über ABC-Analysen, Was-wäre-wenn-Szenarien und vollständige Transparenz über die gesamte Lieferkette hinweg einzusetzen. Und die Präzision kontextualisierter, nicht isolierter Daten kann dazu beitragen, kontinuierlich Prognosen für Nachfrage, Angebot, Kapazität und Lagerbestand zu erstellen, um den Wert zu maximieren.

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