Wohin ist die Produktnachfrage verschwunden?

Wir kennen das alle.

An einem Tag ist die Nachfrage hoch, die Prognosen sind vielversprechend und das Leben ist gut. Am nächsten Tag ist die Nachfrage eingebrochen, und Sie sitzen mit einem Berg an Lagerbestand und gebuchter Kapazität da, für die es keine Nachfrage gibt.

Starke Nachfrageschwankungen waren schon immer eine Herausforderung. Doch mit der zunehmenden Volatilität und Komplexität der Lieferkette wird es immer schwieriger, diese Schwankungen zu verhindern.

Wenn Sie dieses Problem verstehen und etwas dagegen unternehmen möchten, sollten Sie prüfen, ob Sie das eigentliche Problem betrachten. Und am Ende hat Ihr Betrieb möglicherweise kein Nachfrageproblem, sondern ein Datenproblem.

Das Problem mit großen Datensätzen

Die menschliche Analyse von Big Data ist stark eingeschränkt, und die schiere Menge an Daten, die analysiert werden muss, ist überwältigend. Moderne Fertigungsanlagen erzeugen eine nie dagewesene Anzahl an Datenpunkten, die für Menschen kaum zu bewältigen sind.

Mehr Daten sind zwar grundsätzlich vorteilhaft, aber Sie müssen in der Lage sein, diese zu verwalten, und sie müssen korrekt sein. Das führt zum zweiten Problem: Die manuelle Datenverarbeitung und -analyse ist äußerst fehleranfällig, unterliegt Verzerrungen und Auslassungen und erfolgt meist zeitverzögert.

Grenzen der Transparenz in der Lieferkette

Bei der Transparenz der Lieferkette wird die menschliche Analyse zusätzlich durch die Komplexität des Lieferkettennetzwerks beeinträchtigt. Diese Komplexität, kombiniert mit weniger zuverlässigen Daten, erschwert es, Störungen in der Lieferkette zu erkennen und Nachfragetrends zu identifizieren und vorherzusagen.

Gerade in globalen Lieferketten, in denen Rohstoffe und Komponenten weltweit transportiert werden, um Produzenten zu erreichen, ist diese Transparenz entscheidend. Ohne Transparenz können an jedem Punkt der Lieferkette Probleme ohne Vorwarnung auftreten.

Eine präzise Transparenz der Lieferkette erfordert Zugriff auf Transaktionen und Daten aus allen Abteilungen der Produktion und entlang der gesamten Lieferkette. Historisch gesehen lagen diese Daten oft in Silos, was das Datenmanagement und die Analyse zusätzlich erschwert hat.

Vorhersage der Nachfrage mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz, die Maschinen- und Systemdaten verarbeitet, um Ergebnisse wie die Nachfrage zu „erlernen“ und vorherzusagen. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Analyse von Big Data, das die Grenzen menschlicher Analyse überwindet, um präzise Prognosen zu liefern, die Nachfrage vorherzusagen und Fehler menschlicher Analysen zu minimieren.

Algorithmen für maschinelles Lernenerkennen Trends und Muster in Daten, die für Menschen nicht sichtbar sind. Durch die Nutzung historischer und aktueller Produktionsdaten verbessert sich die Leistung des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit. Je mehr Daten dem System hinzugefügt und analysiert werden, desto genauer wird das Prognosemodell.

ML erkennt Muster und Trends und berücksichtigt Variablen wie Saisonalität, Werbeaktivitäten und Markttrends, um eine präzisere Prognose der zukünftigen Nachfrage zu ermöglichen. Lieferkettenmanager können ML nutzen, um die Nachfrage präzise vorherzusagen und ihre Lieferkettenstrategie entsprechend anpassen. Diese Fähigkeit reduziert das Risiko von Engpässen oder Überbeständen, senkt die Kosten und sorgt für eine agile und flexible Lieferkette.

Arten des maschinellen Lernens

Je nach eingesetzter Softwarelösung besteht maschinelles Lernen aus zwei unterschiedlichen Ansätzen. Ein Ansatz ist das überwachte Lernen, bei dem Benutzer Parameter vorgeben, wie der Algorithmus die Daten analysieren soll.

Dies ist hilfreich, wenn zahlreiche unbekannte Variablen berücksichtigt werden müssen. Im Lieferkettenmanagement könnten beispielsweise Kundenreaktionen auf Fragebögen oder langfristige Wetterauswirkungen auf die Saisonalität einbezogen werden. ML würde dabei Techniken wie die lineare Regression einsetzen, um einen Prognosepfad zu definieren.

Eine weitere Art des maschinellen Lernens ist das unüberwachte Lernen. Unüberwachtes Lernen eignet sich besonders für vorhersehbare Datensätze, um weniger offensichtliche Muster zu erkennen und daraus Rückschlüsse zu ziehen.

Maschinelles Lernen unterstützt Unternehmen dabei, die Nachfrage präzise vorherzusagen, sodass sie nicht von Engpässen oder unerwarteten Nachfrageschwankungen überrascht werden. Es hilft zudem Lieferkettenmanagern, proaktive Entscheidungen zu treffen.

Lassen Sie sich von Ihrer Nachfrage nicht überraschen

Wenn es in der Produktion darauf ankommt, lassen Sie sich nicht von Ihrer Nachfrage überraschen. Ihre Daten und die fortschrittlichen Funktionen des maschinellen Lernens der Plex Supply Chain Planning Advanced Business Planning Software helfen Ihnen, Fehler und Überraschungen zu vermeiden, die Ihr Unternehmen gefährden.

Nutzen Sie stattdessen maschinelles Lernen, um Ihre Nachfrage zu steuern und präzise Prognosen zu erstellen, die eine echte Transparenz der Lieferkette widerspiegeln.

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