Supply Chain Forecasting: Konzept, beste Methoden, Probleme

Es gibt eine bedeutende Überschneidung zwischen Wettervorhersagen und Supply-Chain-Prognosen.

Beide erstellen Vorhersagen, indem sie Daten aus ihren eigenen Quellen analysieren, die Informationen aus der Vergangenheit und der Gegenwart enthalten. Je nach Situation stützen sich beide auf faktenbasierte Daten und gelegentlich auf Intuition – mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden. Wenn Sie nicht auf bestimmte Dinge aufmerksam gemacht werden, wie das Fehlen eines Regenschirms oder der Lagerbestände, die zur Erfüllung einer Bestellung erforderlich sind, könnten Sie sich überrascht und unvorbereitet fühlen. Dabei spielen die Umstände keine Rolle.

Supply-Chain-Prognosen sind entscheidend, um Unterbrechungen in Geschäftsabläufen zu vermeiden. Dieser Prozess umfasst die Vorhersage des zukünftigen Bedarfs, die Verfolgung von Lagerbeständen und die angemessene Zuweisung von Ressourcen. Da die globalen Lieferketten zunehmend miteinander verflochten sind und komplexer werden, besteht ein größerer Bedarf an genauen Prognosen als je zuvor. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick darauf, was Supply-Chain-Prognosen sind, wie man Angebot und Nachfrage am effektivsten vorhersagen kann und welche Herausforderungen Unternehmen haben, präzise zu bleiben, während sie sich gleichzeitig an wechselnde Marktbedingungen anpassen. Wir gehen auf jeden dieser Punkte ausführlich ein. Wenn Sie diese wichtigen Prognosemethoden verstehen, können Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein und sicherstellen, dass Ihre Abläufe reibungslos funktionieren. Dabei ist es egal, ob Ihr Unternehmen klein oder groß ist – dies gilt für Organisationen jeder Größe.

Wie funktioniert die Prognose der Supply Chain?

Historische Daten zur Produktnachfrage sind für Supply-Chain-Prognosen von entscheidender Bedeutung, da sie Informationen liefern, die Einfluss auf Unternehmensentscheidungen in Bezug auf Planung, Budgetierung und Lagerbestände haben können. Diese Informationen können bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Besonders in der Hochsaison können sie dazu beitragen, Verluste für ein Unternehmen zu minimieren.

Wie der Name schon sagt, konzentriert sich diese Art der Supply-Chain-Prognose auf die Angebotsseite. Gleichzeitig muss jedoch die Kundennachfrage berücksichtigt werden. Verschiedene Faktoren, wie Umsatzsteigerungen oder -rückgänge, die durch eine Vielzahl anderer Ereignisse ausgelöst werden, können das Bestandsmanagement beeinflussen. Solche Ursachen umfassen saisonale Schwankungen, Unterbrechungen in der Lieferkette, wirtschaftliche Veränderungen und globale Ereignisse.

Fortschrittliche Supply-Chain-Prognosen nutzen künstliche Intelligenz, um Unternehmen dabei zu helfen, Zeit und Kosten zu sparen, die Genauigkeit zu verbessern und in Echtzeit auf Daten zu reagieren. Darüber hinaus können KI-gestützte Supply-Chain-Systeme enorme Mengen an Prognosedaten verarbeiten und gleichzeitig wertvolle Einblicke liefern. Ein bedeutender Vorteil besteht darin, dass sie dazu beitragen, die Lieferkette reibungslos und effizient am Laufen zu halten.

Wenn Sie wissen möchten, wann Sie Produkte von Ihren Lieferanten bestellen sollten – sei es fertige Waren oder Rohstoffe –, um sie später entlang der Lieferkette weiterzuverarbeiten, müssen Sie die relevanten Daten Ihrer Lieferanten analysieren.. Dies ist der Kern der sogenannten Bedarfsanalyse für Lieferanten. Diese Analyse wird durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Produktion reibungslos weiterläuft.

Noch wichtiger ist die Nachfrageforschung, da sie Aufschluss darüber gibt, wie viel von Ihrem Produkt die Kunden wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich benötigen. Das Ergebnis solcher Szenarien kann jedoch stark variieren. Während einige Situationen, wie etwa Feiertage oder saisonale Schwankungen, relativ gut vorhersehbar sind, sind andere wie globale Ereignisse oder Naturkatastrophen, völlig unkontrollierbar. Solche Ereignisse können verschiedene Transportwege beeinträchtigen, einschließlich des innerstaatlichen Transports und des Seefrachtverkehrs.

Die Supply-Chain-Prognose als zentrale Priorität

Supply-Chain-Prognosen sind ein wesentlicher Bestandteil des Supply-Chain-Managements und daher unverzichtbar für alle Unternehmen, die im Online-Handel tätig sind. Taktische, operative und strategische Entscheidungen von Unternehmen werden erheblich beeinflusst, wenn sie Veränderungen in der Nachfrage, Preisentwicklungen und die Verfügbarkeit von Lieferanten nicht vorhersagen können. In solchen Fällen fällt es Unternehmen schwer, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Prognosen ermöglichen es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie frühere Bestellungen, Trends und Muster analysieren sowie eine Wettbewerbsanalyse ausführen. Dadurch können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen und gezielte Studien durchführen. Für diesen Prozess sind jedoch unterschiedliche Analysen erforderlich.

Supply-Chain-Prognosen ermöglichen es Organisationen, voranzukommen, indem sie die Konkurrenz analysieren und die zukünftige Nachfrage auf Grundlage historischer Bestelldaten, Trends und Muster antizipieren. Infolgedessen können Unternehmen wachsen. Dies umfasst eine gründliche Untersuchung von Konkurrenzunternehmen in der Branche.

Ein profitables Unternehmen und eine effektive Lieferkette können beide erheblich von Supply-Chain-Prognosen profitieren, die in beiden Bereichen entscheidend sein können.

Der Umgang mit strategischem Budgetmanagement, Risikoanalysen und Wachstumsplänen für den Markt ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Supply-Chain-Prognosen ermöglichen es, sicherzustellen, dass Ihre Lieferanten die Nachfrage decken können, indem sie Ihnen die notwendigen Informationen zur Verfügung stellen, um fundierte Entscheidungen nach der Erhebung der wesentlichen Daten zu treffen.

• Sicherstellung eines ausreichenden Warenbestands: Um das ganze Jahr über konstante Bestandsniveaus zu halten, ist es wichtig, ein klares Verständnis der Produktnachfrage in verschiedenen Bereichen zu haben. Dies hilft Ihnen, direkter mit Ihren Lieferanten zu kommunizieren und stärkere persönliche Beziehungen aufzubauen. Die Reduzierung der Häufigkeit von Engpässen hält Ihre Kunden zufrieden und spart Ihnen gleichzeitig Lagerkosten, indem der Bedarf an überflüssigem Inventar verringert wird. Darüber hinaus erfreut dies Ihre Kunden.
• Die Veränderungen, die dem Kunden insgesamt helfen: Die Fähigkeit von Lieferketten, das gesamte Verbrauchererlebnis zu verbessern, wird ihren zukünftigen Erfolg bestimmen. Wenn Sie vorhersagen können, was Ihre Kunden wünschen werden, können Sie Ihr Angebot steuern, wodurch Sie Bestellungen termingerecht abwickeln und nie ohne Lagerbestand dastehen. Infolgedessen werden Ihre Kunden beginnen, Ihrem Unternehmen mehr zu vertrauen.
• Dies wird dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von sowohl Unter- als auch Überbeständen zu verringern. Die Supply-Chain-Prognose ist von grundlegender Bedeutung, da sie das Risiko von Bestandsausfällen und Überbeständen reduzieren kann.
• Eine genaue Prognose ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage besser abzuschätzen und sicherzustellen, dass die richtige Menge an Inventar zur richtigen Zeit verfügbar ist. Dadurch können Unternehmen präzise Vorhersagen über die Kundennachfrage treffen.
• Das Finden dieses optimalen Punktes ist entscheidend, um die Kundennachfrage zu befriedigen und gleichzeitig die Kosten zu vermeiden, die mit einem überschüssigen Bestand verbunden sind.

Überbestände sind eine Geldverschwendung, die anderweitig im Unternehmen besser eingesetzt werden könnte, während Bestandsausfälle zu Umsatzeinbußen und einem Schaden am Markenimage führen, da die Erwartungen der Kunden nicht erfüllt werden. Überbestände sind eine Verschwendung von Unternehmensmitteln.

Wissen über die Fähigkeit, zukünftige Herausforderungen in der Supply Chain vorherzusehen

Supply-Chain-Prognosen sind entscheidend, um Unterbrechungen im Geschäftsbetrieb zu vermeiden. Dieser Prozess umfasst die Vorhersage des zukünftigen Bedarfs, die Überwachung von Beständen und die effiziente Zuteilung von Ressourcen. Da sich die globalen Lieferketten zunehmend verflechten und komplexer werden, ist der Bedarf an präzisen Prognosen größer denn je. Die Prognose in Liefernetzwerken unterscheidet sich in mehreren Aspekten von anderen Formen des Supply-Chain-Managements. Diese Besonderheiten spiegeln die Komplexität und Vernetzung moderner Lieferketten wider. Im nächsten Abschnitt gehen wir detaillierter auf diese Merkmale ein, bewerten die besten Methoden zur Schätzung von Angebot und Nachfrage und beleuchten die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der genauen Prognose und Anpassung an Marktveränderungen gegenüberstehen. Unternehmen, die drei wesentliche Prognosestrategien verstehen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und gleichzeitig die betriebliche Effizienz steigern.

Wichtige Merkmale von Supply-Chain-Prognosen

1. Nachfrageorientiert

Der Hauptfaktor, der die Supply-Chain-Prognosen beeinflusst, ist die Kundennachfrage. Die Vorhersage des zukünftigen Bedarfs ist essenziell für die Planung von Distribution, Produktionsplänen und das Bestandsmanagement. Die Effektivität der gesamten Supply Chain hängt direkt von der Genauigkeit der Bedarfsprognose ab.

Ein Beispiel: Ein Einzelhändler prognostiziert die Nachfrage nach Winterbekleidung auf Basis historischer Verkaufsdaten. Mithilfe des Wissens über die gestiegene Nachfrage in den Monaten Oktober und November in den Vorjahren passt sie ihre Bestände entsprechend an, um Engpässe und Nachbestellungen während der geschäftigsten Zeit des Jahres zu vermeiden.

2. Informationslastig

Markttrends, Echtzeit-Dateneingaben und historische Daten sind zentrale Bestandteile der Supply-Chain-Prognosen. Verkaufsinformationen, wirtschaftliche Indikatoren, Saisonalitätsmuster und sogar externe Faktoren wie Wetter oder globale Ereignisse fließen in diese Prognosen ein. Häufig werden große Datensätze mithilfe von maschinellem Lernen und fortschrittlicher Analytik verarbeitet und ausgewertet.

Beispiel: Bevor ein multinationaler Elektronikhersteller ein neues Produkt auf den Markt bringt, sammelt er Informationen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter vergangene Verkaufsstatistiken, Markttrends, Wettbewerbsanalysen und sogar Stimmungsbilder aus sozialen Medien. Diese Daten helfen dem Unternehmen, die anfängliche Nachfrage präzise vorherzusagen und Ressourcen effizient auf verschiedene Standorte zu verteilen.

3. Mehrere Ebenen

Eine Lieferkette kann aus mehreren Ebenen bestehen, darunter verschiedene Hersteller, Distributoren und Lieferanten. Diese Komplexität muss bei der Prognose der Lieferkette berücksichtigt werden. Dazu gehören Durchlaufzeiten, Produktionskapazitäten und die Beziehungen zwischen den verschiedenen Ebenen der Lieferkette.

Ein Beispiel hierfür ist die komplexe Lieferkette eines Automobilherstellers. Diese besteht aus vielen Ebenen von Zulieferern, die Teile wie Reifen, Elektronik und Motoren liefern. Eine genaue Nachfrageprognose erfordert die Zusammenarbeit mit Lieferanten auf mehreren Ebenen, um die rechtzeitige Lieferung aller Komponenten sicherzustellen und Produktionsengpässe zu vermeiden. 

4. Zusammenarbeit

Für eine präzise Supply-Chain-Prognose ist oft eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen (Vertrieb, Marketing, Betrieb) und externen Partnern (Lieferanten, Logistikdienstleistern) erforderlich. Mithilfe der kollaborativen Prognose kann sichergestellt werden, dass alle Beteiligten dieselben Erwartungen haben und ihre Abläufe entsprechend anpassen können.

Ein Beispiel hierfür ist ein Lebensmittel- und Getränkeunternehmen, das eng mit Distributoren und Rohstofflieferanten wie Landwirten zusammenarbeitet, um die Nachfrage für die kommende Feiertagssaison abzuschätzen. Dadurch wird gewährleistet, dass alle Teilnehmer der Lieferkette ihre Aktivitäten an die erwarteten Nachfragespitzen anpassen können.

5. Risikomanagement und Unsicherheiten

Unvorhersehbare Ereignisse, Lieferunterbrechungen und schwankende Nachfrage sind Beispiele für Unsicherheiten, die bei Supply-Chain-Prognosen berücksichtigt werden müssen. Prognosemodelle beinhalten oft Szenarioplanung und Risikoanalysen, um auf verschiedene Eventualitäten vorbereitet zu sein.

Ein Konsumgüterunternehmen berücksichtigt etwa die Möglichkeit, dass Naturkatastrophen Lieferketten stören könnten. Während der Hurrikansaison nutzen sie Szenarioplanung, um sich auf mögliche Verzögerungen aus den betroffenen Regionen vorzubereiten. Gleichzeitig passen sie ihre Bestandsstrategie an, indem sie die Sicherheitsbestände in nahegelegenen Lagerhäusern erhöhen.

6. Adaptiv und kontinuierlich

Da Supply Chains in dynamischen Umgebungen agieren, ist die Supply-Chain-Prognose kein einmaliges Ereignis, sondern ein fortlaufender Prozess. Um flexibel und anpassungsfähig zu bleiben, müssen Prognosen regelmäßig aktualisiert werden, um neue Informationen, Marktveränderungen oder Unterbrechungen zu berücksichtigen.

Beispiel: Ein Online-Händler nutzt Echtzeit-Verkaufsdaten, um seine Prognosen kontinuierlich zu optimieren. Bei einem unerwarteten Anstieg der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt passt das Unternehmen schnell seine Lieferaufträge an und füllt die Lagerbestände zügig auf.

7. Beeinflussung durch externe Faktoren

Supply-Chain-Prognosen können erheblich von externen Faktoren wie politischen Veränderungen, technologischen Fortschritten, Umwelteinflüssen oder wirtschaftlichen Rahmenbedingungen beeinflusst werden. Diese Faktoren müssen sowohl in kurz- als auch in langfristigen Prognosen berücksichtigt werden, um unerwartete Unterbrechungen zu vermeiden.

Beispiel: Ein Smartphone-Hersteller berücksichtigt Änderungen in Handelsabkommen und Zöllen zwischen den USA und China. Angesichts politischer Entwicklungen passt das Unternehmen seine Beschaffungsstrategie an, indem es seine Lieferkettenprognosen aktualisiert, um mögliche Kostensteigerungen und Verzögerungen einzukalkulieren.

8. Sensitivität gegenüber Durchlaufzeiten

Die Genauigkeit von Supply-Chain-Prognosen kann durch Durchlaufzeiten in Produktion, Versand und Beschaffung erheblich beeinflusst werden. Längere Durchlaufzeiten erhöhen die Komplexität und Variabilität, was fortschrittlichere Prognosemethoden erfordert. Kürzere Durchlaufzeiten hingegen reduzieren Unsicherheiten und erleichtern eine präzisere Planung.

Ein Beispiel: Ein Modehändler bestellt Materialien mit einer Durchlaufzeit von 90 Tagen aus dem Ausland. Um die langen Lieferzeiten zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die Materialien rechtzeitig für die Produktion verfügbar sind, prognostiziert der Händler die Nachfrage für die kommende Modesaison weit im Voraus.

9. Effizienz- und Genauigkeitsabwägungen

Es gibt häufig einen Kompromiss zwischen operativer Effizienz und Prognosegenauigkeit im Supply Chain Forecasting. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht finden zwischen der Bedienung der Nachfrage, ohne Über- oder Unterbestände zu verursachen, und der Aufrechterhaltung optimaler Lagerbestände.

Ein Beispiel: Eine Supermarktkette möchte Abfall minimieren, indem sie geringe Lagerbestände für verderbliche Waren führt. Gleichzeitig möchte sie sicherstellen, dass sie unerwartete Nachfragespitzen der Kunden bewältigen kann. Ihre Prognosemethodik findet einen Kompromiss zwischen der Aufrechterhaltung eines ausreichenden Pufferbestands, um Engpässe zu vermeiden, und der präzisen Vorhersage der täglichen Verkaufszahlen.

Diese Merkmale betonen die Komplexität und strategische Bedeutung von Supply-Chain-Prognosen, bei denen die Wettbewerbsfähigkeit von Genauigkeit, Flexibilität und Zusammenarbeit abhängt.

Strategien zur Vorhersage von Supply-Chain-Operationen

Für die Prognose in der Supply Chain werden zwei Hauptansätze verwendet: quantitative und qualitative Methoden.

Nutzung numerischer Daten zur Erstellung von Prognosen

Die Fähigkeit, zukünftige Verkaufszahlen auf Basis historischer Daten zu schätzen, wird durch den Einsatz komplexer Algorithmen und Computersysteme ermöglicht. Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger Methoden, die bei der quantitativen Supply-Chain-Prognose verwendet werden können. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, weshalb es wichtig ist, diese sorgfältig zu analysieren, um die effektivste Methode für den jeweiligen Anwendungsfall zu wählen:

1. Die Prognosemethode des gleitenden Durchschnitts ist eine der grundlegendsten Techniken für quantitative Prognosen, die auf historischen Durchschnittswerten basiert. Allerdings berücksichtigt diese Methode alle Daten in gleicher Weise, was bedeutet, dass sie nicht die Möglichkeit einbezieht, dass Daten der letzten drei oder fünf Jahre eine genauere Vorhersage zukünftiger Trends ermöglichen könnten als aktuellere Informationen. Diese Technik unterstützt weder Saisonalität noch Trends in einer gegebenen Situation.           
   
   Die exponentielle Glättung berücksichtigt saisonale Schwankungen und priorisiert neue Daten, während ältere Daten dennoch in die Gesamtanalyse einbezogen werden. Daher eignet sich diese Methode besonders gut für kurzfristige Prognosen.
2. Die Methode der autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnittswerte (ARIMA) ist zwar ziemlich genau, jedoch auch relativ kostspielig und zeitaufwendig. Diese Methode ist nützlich für Prognosen über Zeiträume von bis zu 18 Monaten oder weniger und funktioniert dabei erfolgreich.
3. Der Multiple Aggregation Prediction Algorithm (MAPA), eine modernere Methode für quantitative Prognosen in der Supply Chain, ist ideal für Unternehmen, die saisonale Produkte herstellen, da er speziell auf Saisonalität ausgelegt ist. Das macht ihn zu einer geeigneten Wahl für Firmen, die saisonale Güter produzieren.

Die fünf Methoden, die in der quantitativen Prognose verwendet werden

Das Feld der Supply-Chain-Prognosen ermöglicht die Anwendung einer Vielzahl quantitativer Prognosemethoden. Dieser Artikel bietet eine Zusammenfassung der am häufigsten verwendeten Methoden zur Prognose der Supply Chain sowie Informationen darüber, wann und wie diese angewendet werden können.

Zuerst der Prozess der exponentiellen Glättung

Die exponentielle Glättung ist eine Strategie, die als herausfordernd für Supply-Chain-Prognosen gilt. Die Anwendung gewichteter Durchschnitte basiert auf der Annahme, dass vergangene Muster und Ereignisse auch in Zukunft auftreten werden.

Im Gegensatz zu anderen Methoden zur Prognose der Supply Chain ermöglicht sie jedoch die Erstellung datenbasierter Vorhersagen, ohne dass mehrere umfangreiche Datensätze analysiert werden müssen.

Für kurzfristige Prognosen ist die Methode der exponentiellen Glättung eine ausgezeichnete Wahl, da sie mit den richtigen Werkzeugen und Softwarelösungen einfach umgesetzt werden kann.

2. Vermischung mit Modifikationen

Der Ansatz der adaptiven Glättung befasst sich eingehend mit den Schwankungen zwischen verschiedenen Perioden, um komplexe Muster innerhalb der Daten zu erkennen.

Mithilfe dieser Methode können Unternehmen spezifische Merkmale identifizieren und präzisere Entscheidungen treffen.

Automatisierte Werkzeuge sind für die effektive Umsetzung der adaptiven Glättung unerlässlich. Diese Technologien wurden entwickelt, um die Erfassung, Aggregation und Aktualisierung von Daten in Echtzeit zu erleichtern.

Ein gleitender Durchschnitt ist der dritte

Der gleitende Durchschnitt wird typischerweise als eine der grundlegendsten Methoden zur Supply-Chain-Prognose angesehen. Die Analyse von Datenpunkten erfolgt durch die Bildung einer durchschnittlichen Sequenz aus allen verfügbaren Daten. Anpassungen werden monatlich, vierteljährlich oder jährlich vorgenommen, um Prognosen für den nächsten Zeitraum zu erstellen.

Um ein Beispiel zu geben: Wenn Sie Ihr Unternehmen zu Beginn des ersten Quartals gegründet haben und Ihre Verkäufe für das vierte Quartal vorhersagen möchten, können Sie Ihre Verkaufsprognose für das kommende Quartal berechnen, indem Sie die durchschnittlichen Verkaufszahlen der drei vorherigen Quartale kombinieren.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Methode des gleitenden Durchschnitts die Möglichkeit ignoriert, dass neuere Daten berücksichtigt werden müssten, da sie eine genauere Prognose für die Zukunft liefern könnten. Außerdem werden saisonale Schwankungen und Muster durch diese Methode nicht abgedeckt. Aus diesen Gründen eignet sich diese spezielle Technik der Supply-Chain-Prognose am besten für die Verwaltung von Beständen mit geringem Auftragsvolumen.

4. Regressionsanalyse

Für eine präzise Durchführung der Regressionsanalyse ist ein Vergleich von zwei oder mehr spezifischen Variablen erforderlich. Die angewandten Methoden in Regressionsstudien können variieren, doch das Hauptziel dieser Analysen ist es, zu bestimmen, wie eine oder mehrere unabhängige Variablen eine abhängige Variable beeinflussen.

Diese grundlegende Methode der Supply-Chain-Prognose bewertet verschiedene Ergebnisse unter Verwendung bestehender Theorien, wie beispielsweise der Saisonabhängigkeit. Im Vergleich zu anderen Methoden bietet sie eine schnelle und einfache Möglichkeit, Vorhersagen zu formulieren.

5. Simulation von Lebenszyklen

Der Prozess der Lebenszyklusmodellierung, der in der Supply-Chain-Prognose verwendet wird, untersucht das Wachstum und die Entwicklung eines neuen Produkts. Es ist erforderlich, Informationen aus einer Vielzahl von Marktkategorien zu sammeln, wie z. B. von frühen und späten Anwendern, Innovatoren sowie der frühen und späten Mehrheit.

Anschließend liefern diese Informationen eine Einschätzung darüber, wie sich ein bestimmtes Produkt in der Zukunft entwickeln wird und wie hoch die Nachfrage in verschiedenen Märkten sein wird. Mit diesem Wissen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen über die Verteilung ihrer Produkte, Marketingstrategien und die Haltbarkeit treffen.

Prognosen qualitativer Art

Wenn historische Daten schwer zu beschaffen sind, wie etwa bei der Einführung eines neuen Produkts, muss eine alternative Herangehensweise gewählt werden. In diesem Zusammenhang ist die qualitative Supply-Chain-Prognose besonders nützlich. Sie basiert jedoch auf umfassenderen Recherchen sowie auf dem Fachwissen, der Erfahrung und den Perspektiven von Branchenexperten:

Historische Analogien werden verwendet, um Umsätze vorherzusagen, indem angenommen wird, dass die Verkäufe neuer Produkte mit denen eines bestehenden Produkts vergleichbar sind, das entweder vom eigenen Unternehmen oder von einem Wettbewerber hergestellt wird. Obwohl diese Methode langfristig nützlich sein kann, wird sie nicht empfohlen, um kurzfristige Vorhersagen zu treffen.

Die Marktforschung, die den Prozess des Sammelns von Informationen durch Recherchen, Befragungen, Umfragen oder Interviews mit einer bestimmten Personengruppe umfasst, ist vielen Unternehmen bekannt. Manchmal kann sie jedoch teurer und zeitaufwendiger sein als erwartet.

Eine Prognosetechnik, die als interne Einblicke bekannt ist, beginnt von Grund auf und nutzt das Fachwissen sowie die Erfahrung von Mitarbeitenden, die schon lange im Unternehmen tätig sind, um Schätzungen zu erstellen. Obwohl sie, wie zu erwarten, nicht für eine besonders hohe Genauigkeit bekannt ist, stellt sie eine Option dar, wenn quantitative Methoden nicht umsetzbar sind.

Vier verschiedene Ansätze für qualitative Prognosen

E-Commerce-Unternehmen nutzen häufig quantitative und qualitative Prognosemethoden im Supply Chain Management, um möglichst genaue Vorhersagen zu treffen. Qualitative und quantitative Prognosetechniken sind auch dann hilfreich, wenn es an aussagekräftigen Daten mangelt. Im Folgenden werden die am häufigsten verwendeten qualitativen Prognoseansätze für die Supply-Chain-Prognose im E-Commerce vorgestellt.

1. Marktanalyse

Es ist möglich, Marktforschung durchzuführen, um festzustellen, ob eine hohe Nachfrage nach einem Produkt besteht, das zur Erreichung der Gewinnziele beiträgt.

Unternehmen haben bei der Durchführung von Marktforschung zwei Optionen: Sie können entweder ein spezialisiertes Drittunternehmen beauftragen oder Experten aus den eigenen Marketing- oder Vertriebsabteilungen einsetzen.

Dies geschieht durch den Einsatz verschiedener Methoden, wie z. B. die Erstellung von Umfragen für Stakeholder, die Durchführung einer umfassenden Wettbewerbsanalyse sowie die Konsultation von Experten in einem bestimmten Fachbereich oder einer Branche.

2. Die Delphi-Methode der Analyse

Um den Markt zu lenken und fundierte Entscheidungen zu treffen, nutzt eine kleine Gruppe von Experten oder Beratern die Delphi-Methode. Diese Entscheidungen werden anschließend von weiteren Experten sortiert, gebündelt und überprüft.

Im Gegensatz zu einer Paneldiskussion oder einer Fokusgruppe werden die Meinungen der Experten einzeln eingeholt, um eine Beeinflussung durch die Ansichten anderer Personen zu vermeiden. Ein externer Dritter übernimmt die Aufgabe der Informations- und Meinungsbeschaffung sowie der Durchführung der Analyse.

Nach einer gründlichen Auswertung der Daten werden diese zusammengefasst, wobei der Fokus auf verschiedenen Mustern oder Trends liegt. Die Ergebnisse werden dem Unternehmen anschließend zur Bewertung vorgelegt.

Im Laufe der Zeit hat sich diese Prognosemethode als äußerst zuverlässig und effektiv erwiesen.

3. Ein Blick auf die Vergangenheit

Um zukünftige Verkaufszahlen zu prognostizieren, vergleicht die historische Analyse die Verkaufshistorie eines Produkts mit der des aktuell verkauften Produkts.

Diese Technik kann angewendet werden, um vorherzusagen, wie der Markt auf ein neues Produkt oder eine neue Produktlinie reagieren wird. Darüber hinaus ist es möglich, die Produkte zu analysieren, die sich bei Wettbewerbern am häufigsten verkaufen. Wenn möglich, werden dabei ähnliche Produkte aus der eigenen Produktlinie verglichen, um die Nachfrage zu bestimmen.

4. Konsens des Gremiums

Die Technik des Panel-Konsenses zur Erstellung einer Prognose für ein Unternehmen besteht darin, Personen aus allen Hierarchieebenen zusammenzubringen. Bei diesem offenen und ehrlichen Ansatz hat jeder Teilnehmer die Freiheit, seine Meinung zu äußern und Vorhersagen auf Grundlage der ihm vorliegenden Informationen zu treffen.

Die Verwendung von Kombinationstechniken

Durch die Nutzung hybrider Prognosemethoden, die qualitative und quantitative Verfahren miteinander kombinieren, können die Vorteile beider Ansätze optimal ausgeschöpft werden.

Ein Unternehmen könnte beispielsweise mithilfe der Zeitreihenanalyse die Basisnachfrage schätzen und anschließend die Prognose anpassen, indem Expertenbewertungen zu zukünftigen Marktentwicklungen oder Werbeaktivitäten einbezogen werden.

Hybride Ansätze, die menschliches Urteilsvermögen mit datengetriebenen Prognosen verbinden, bieten eine ausgewogenere Methode, als es traditionelle Ansätze je könnten.

Schwierigkeiten bei der Supply-Chain-Prognose

Unternehmen können mithilfe der Nachfrageprognose ihre Bestände besser verwalten, Kundenbedürfnisse vorhersagen und die Produktion sowie Lieferung koordinieren. Wenn die Nachfrageprognosen jedoch ungenau sind, können erhebliche Probleme in der Supply Chain entstehen. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, die damit verbunden sind:

1. Viele Probleme in der Lieferkette sind auf ungenaue Nachfrageprognosen zurückzuführen; die häufigsten davon sind Überbestände und Engpässe in den Lagerbeständen. Wenn eine Nachfrageprognose zu optimistisch ist, könnte ein Unternehmen am Ende zu viele Produkte auf Lager haben und zu viel Platz für die Lagerung benötigen. Im Gegensatz dazu können Fehlbestände, die durch ungenaue Nachfrageprognosen entstehen, zu unzufriedenen Kunden und verpassten Verkaufschancen führen.       
   
   Eine Möglichkeit, die Auswirkungen dieser Schwierigkeiten zu verringern, besteht darin, agile Fertigungsverfahren einzuführen. Durch flexible Produktionssysteme und reaktionsfähige Lieferantennetzwerke können Unternehmen ihre Abläufe schnell an eine veränderte Nachfrage anpassen. Die Implementierung dieser Systeme macht dies möglich. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen und die Produktion zu optimieren. Weiterhin können durch den Einsatz von Demand-Sensing-Technologien wie der Analyse von Stimmungen in sozialen Medien und Echtzeit-Verkaufsdaten analytische Erkenntnisse gewonnen werden, die für bessere Produktions- und Beschaffungsentscheidungen genutzt werden können.
2. Fehlkalkulationen der Nachfrage können zu Preiserhöhungen entlang der gesamten Lieferkette führen. Alle Kosten, ob direkt oder indirekt, sind davon betroffen. Wird die Nachfrage überschätzt, können zusätzliche Lagerhaltungskosten wie Lagerung, Handhabung und Veralterung anfallen. Andererseits könnten jedoch Unterschätzungen der Nachfrage zu Bestandsausfällen, beschleunigten Lieferungen und höheren Frachtkosten führen.       
   
   Um die Auswirkungen von Preisrisiken zu minimieren, ist eine Strategie die Nutzung von nachfrageorientierten Supply-Chain-Lösungen. Unternehmen können ihre Lieferketten an Kundenbedürfnisse anpassen, wenn sie einen nachfrageorientierten Ansatz verfolgen. Dies erfordert den Einsatz von schlanken Inventarmanagementmethoden, die Etablierung starker Partnerschaften zwischen den Akteuren der Lieferkette und die Anwendung von Technologien zur Echtzeit-Überwachung der Nachfrage. Durch die Reduzierung von Bestandsausfällen, die Minimierung der Lagerhaltungskosten und die Optimierung der Transportkapazitäten hilft dieser kundenorientierte Ansatz, die Gesamtkosten in der Supply Chain deutlich zu senken.
3. Weniger Kundenzufriedenheit und -loyalität: Ungenaue Nachfrageprognosen können sich direkt negativ auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität auswirken. Kunden, die aufgrund von Bestandsengpässen oder Lieferverzögerungen unzufrieden sind, könnten sich dazu entscheiden, zu Wettbewerbern zu wechseln, die einen zuverlässigeren Service bieten.       
   
   Die Lösung besteht darin, dass Unternehmen ihren Fokus darauf legen, ihre Reaktionsfähigkeit und Servicestandards zu verbessern, um die Zufriedenheit und Loyalität ihrer Kunden zu gewährleisten. Mithilfe eines leistungsstarken Auftragsmanagementsystems lassen sich die Durchlaufzeiten verkürzen, die Liefergenauigkeit steigern und die Prozesse im Bereich der Auftragsabwicklung effizienter gestalten. Darüber hinaus können Kundenfeedback und -daten wertvolle Erkenntnisse liefern, die zur Optimierung von Prognosemodellen und einem tieferen Verständnis für Verbraucherpräferenzen und -verhalten genutzt werden.

Trends in der Supply-Chain-Prognose

Supply-Netzwerke werden weiterhin Herausforderungen durch wechselnde Trends, Unterbrechungen und Nachfrage erleben. Kundenpräferenzen in Bezug auf Nachhaltigkeit sowie Logistik, Betrieb und Ressourcenverfügbarkeit werden zunehmend durch den Klimawandel beeinflusst. Trotz der Globalisierung führen geopolitische Unsicherheiten zu einer Veränderung der Warenströme und verstärken den Fokus auf Resilienz und Regionalität. Die Effizienz darf angesichts steigender Lebenshaltungs- und Energiekosten sowie Forderungen nach höheren Löhnen nicht vernachlässigt werden. Unternehmen müssen agiler, reaktionsfähiger sein und neue Technologien häufiger einführen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, unvorhergesehene Risiken zu kontrollieren und Chancen zu nutzen.

Lassen Sie uns fünf Entwicklungen in der Lieferkette untersuchen, die voraussichtlich erhebliche Auswirkungen auf die Logistik haben werden.

Einsatz kollaborativer Automatisierung zur Bewältigung des anhaltenden Personalmangels.

Die Leistungsfähigkeit der Lieferkette wird weiterhin durch Engpässe im Transportwesen, in der Logistik und in der Lagerhaltung bedroht.          
Der Hauptgrund für diesen Mangel liegt im fehlenden Nachwuchs, der ältere, in den Ruhestand gehende Arbeitnehmer ersetzen könnte: Bis 2050 wird es in Europa etwa 95 Millionen weniger Menschen im erwerbsfähigen Alter geben als noch im Jahr 2015 (ToTalent, 2021).

1. Durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien können Arbeitgeber die Personalkapazitäten erhöhen, Talente gewinnen und binden sowie Arbeitsabläufe, Produktivität und die Nutzung von Lagerflächen optimieren. Moderne Technologien wie autonome mobile Roboter (AMRs) ersetzen die Mitarbeiter nicht, sondern unterstützen sie bei ihrer Arbeit und ermöglichen es ihnen, profitablere und produktivere Tätigkeiten auszuführen. Der Erfolg hängt von der idealen Kombination koordinierter Technologien ab, um die Abläufe zu optimieren. Schon die Einführung eines einzigen AMR kann den Fahrzeugverkehr in Bearbeitungsbereichen reduzieren, Engpässe entschärfen und die Effizienz im Produktionsprozess erheblich steigern (ResearchGate, 2024).

2. Transparenz und Rückverfolgbarkeit zur Erhaltung von Agilität und Wettbewerbsfähigkeit – Angesichts der zunehmenden Komplexität von Logistiknetzwerken ist Transparenz für eine effektive Supply Chain unverzichtbar. Trotz der Bedeutung einer durchgängigen Transparenz verfügen jedoch viele Unternehmen bisher nicht darüber. Laut einer von Edelman im Jahr 2021 durchgeführten Umfrage sind 86 % der Verbraucher der Meinung, dass Transparenz von Unternehmen heute wichtiger denn je ist (PsicoSmart, 2024). Die Reduzierung von blinden Flecken und Datensilos bietet zahlreiche Vorteile. Dazu gehören die Zusammenarbeit aller Beteiligten, die Konfliktlösung, Echtzeitkommunikation, Statusaktualisierungen sowie die Kapazität und das Wissen, schnell und entschlossen zu handeln. Mit dem anhaltenden Wachstum des E-Commerce gewinnt ein intelligentes Bestandsmanagement zunehmend an Bedeutung, um eine starke Omnichannel-Präsenz zu gewährleisten und Umsatzeinbußen zu vermeiden. Transparenz in Echtzeit ist hierfür unerlässlich. Diese wird durch die rechtzeitige und verlässliche Erfassung von Ereignisdaten zur Bewegung von Waren innerhalb der Lieferkette ermöglicht. Die erhöhte Transparenz durch den Datenaustausch ermöglicht es Einzelhändlern, Logistikdienstleistern und der Industrie, Ereignisse in der Lieferkette rückblickend zu analysieren. Dies ist entscheidend für eine fehlerfreie Rückverfolgbarkeit sowie für Track & Trace. Da Kunden den Behörden die Herkunft und Authentizität ihrer Produkte, deren Integrität und Compliance sowie ihre Fähigkeit zur effizienten Handhabung von Rückrufen nachweisen müssen, wird die Rückverfolgbarkeit zunehmend wichtiger. Beispiele dafür sind die Tabakproduktrichtlinie und die Richtlinie zu gefälschten Arzneimitteln.

3. Grüne Logistik – Verschiedene Herausforderungen wie die Notwendigkeit klimafreundlicher Strategien in der Lieferkette zur Sicherung von Ressourcen und Lieferungen, die Förderung der Kundentreue sowie die Verfolgung von Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Verantwortungszielen treiben die grüne Logistik voran. Ein zentrales Problem für Umwelt und Handel ist die Verschwendung. Laut einer statistischen Analyse (AWE, 2024) trägt weltweit verschwendetes Essen etwa 8 % zu den Treibhausgasemissionen bei. 4,70 % der Lebensmittelabfälle im Vereinigten Königreich stammen aus Privathaushalten; jeden Tag verschwenden wir Lebensmittel im Wert von 41 Millionen Pfund. Wie können wir dieses Problem lösen? (Deloitte, 2024) Viele Online-Käufer äußern Bedenken, dass das Wachstum des E-Commerce negative Auswirkungen auf die Umwelt haben könnte. Die Mehrheit gibt an, dass sie es bevorzugen würden, bei einem Online-Händler einzukaufen, der umweltfreundlichere Liefermethoden nutzt als andere Anbieter. Lagerhäuser benötigen Energiemanagementsysteme, die den Energieverbrauch senken (und/oder Strom aus erneuerbaren Quellen verwenden), die CO₂-Emissionen reduzieren und weniger Abfall erzeugen, um Kosten zu sparen und ihre Umweltbilanz zu verbessern. Dies umfasst effiziente Beladungsverfahren und ein optimiertes Kraftstoffmanagement. Ein Anstieg von Elektro- und Hybridfahrzeugen sowie Fahrzeugverfolgungssystemen sind einige der erwarteten Trends. Verbesserte Kontrollen und mehr Transparenz in den Lieferketten werden es Unternehmen ermöglichen, das Ziel der EU für 2030 zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung zu erreichen. Laut dem Waste & Resources Action Programme (WRAP) wird erwartet, dass die Reduzierung von Lebensmittelverschwendung eine Rendite von 14 $ für jeden investierten Dollar bringt (Europäische Kommission, 2024). Reduzierte Versandfehler und effizientere Lieferprozesse sind zwei weitere wichtige Möglichkeiten, Abfall zu vermeiden.

4. Kreislaufwirtschaft in der Lieferkette – Über 90 % der abgebauten und verbrauchten Materialien kehren nicht in die Produktionskreisläufe zurück, und nur 8,6 % der Weltwirtschaft sind laut dem Circularity Gap Report (2022) zirkulär. Allerdings wird der Bedarf an einer Kreislaufwirtschaft aufgrund sich ändernder Verbrauchererwartungen, globaler Störungen und Umweltproblemen immer dringlicher. Etwa die Hälfte der Treibhausgasemissionen wird durch Lieferketten verursacht. Folglich ist einer der wichtigsten Ansätze zur Bekämpfung des Klimawandels der Übergang von einer linearen zu einer Kreislaufwirtschaft. Es wird erwartet, dass globale Lieferketten bis 2030 die Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen erreichen. Dies erfordert das «Schließen des Kreislaufs», was sowohl Kosten senkt als auch die Umwelt schützt. Die Europäische Kommission schlägt vor, Waren, die innerhalb der EU verkauft werden, den Richtlinien der Kreislaufwirtschaft zu unterwerfen. Das bedeutet, dass sie langlebig, recycelbar, reparierbar und aus recycelten Materialien hergestellt sein müssen. Effiziente Rückwärtslogistik und ein optimiertes Retourenmanagement werden eine entscheidende Rolle bei der Verlängerung von Produktlebenszyklen spielen sowie Pläne für Wiederverkauf, Wiederaufbereitung und Recycling unterstützen.

5. Optimierung der mittleren Strecke – Der Begriff «Middle Mile» bezeichnet üblicherweise die Prozesse beim Transport von Waren zwischen mehreren Standorten, bevor diese für die Auslieferung an ihren endgültigen Bestimmungsort ausgewählt und transportiert werden. Es lohnt sich, die Aufmerksamkeit auf diesen Abschnitt des Logistikprozesses zu richten, da die mittlere Strecke entscheidend für die Resilienz und Effizienz der Lieferkette ist. Die Middle Mile umfasst verschiedene logistische Abläufe. Investitionen in geeignete Technologien können die Leistung steigern und gleichzeitig die Kosten erheblich senken. Mit der Vielzahl an Akteuren in der Lieferkette ist diese durch das explosive Wachstum der 3PL-Branche, die bestimmte Aufgaben der mittleren Strecke übernommen hat, noch komplexer geworden. Daher ist es wichtiger denn je, Daten von der ersten bis zur letzten Meile zu erfassen, zu bündeln und zu verteilen, um Transparenz zu fördern.

Fazit

Zusammenfassend basiert die Supply-Chain-Prognose, ähnlich wie die Wettervorhersage, auf historischen Daten, aktuellen Erkenntnissen und manchmal auch Intuition. Obwohl beide für eine vorausschauende Planung notwendig sind, können sie keine 100 % genauen Ergebnisse liefern, da die Einflussfaktoren ständig im Wandel sind. Präzise Prognosen sind für Lieferketten von entscheidender Bedeutung, um Bestandsniveaus zu halten, Ressourcen optimal einzusetzen und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Durch die Vorhersage zukünftiger Nachfrage, das Minimieren von Risiken wie Fehlbeständen oder Überbeständen und die Reaktion auf globale Störungen können Unternehmen ihre Agilität und Wettbewerbsfähigkeit bewahren.

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, müssen jedoch Herausforderungen wie die Sensibilität gegenüber Durchlaufzeiten, externen Störungen und unklaren Daten gezielt bewältigt werden. Dank technologischer Fortschritte stehen Unternehmen heute zunehmend fortschrittliche Tools zur Verfügung, darunter KI-gesteuerte Plattformen. Diese können große Datenmengen schnell analysieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern, wodurch die Genauigkeit der Prognosen erheblich verbessert wird.

Letztendlich umfasst eine effektive Supply-Chain-Prognose mehr als nur mathematische Berechnungen. Sie erfordert die Integration zahlreicher Datenquellen, die Förderung der Zusammenarbeit entlang der gesamten Lieferkette und die kontinuierliche Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen. In der heutigen globalen Wirtschaft können Unternehmen durch die Vorhersage zukünftiger Herausforderungen und die Wahl optimaler Strategien die Kundenzufriedenheit steigern, fundierte Entscheidungen treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern.

FAQ

Welche sind die drei Hauptaufgaben der Prognostik im Supply-Chain-Management?

1. Die Vorhersage der Kundennachfrage: Prognosen helfen Unternehmen, die Kundennachfrage vorherzusagen, was entscheidend für die Verwaltung von Lagerbeständen, Produktionsplänen und Ressourcenzuweisungen ist. Durch das Verständnis des zukünftigen Bedarfs können Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit verfügbar haben.
2. Die Optimierung der Lagerbestände: Prognosen ermöglichen es Unternehmen, optimale Lagerbestände zu halten, indem sie das Risiko von Fehlbeständen und Überbeständen ausgleichen. Dadurch werden Kosten für überschüssige Lagerbestände minimiert, während sichergestellt wird, dass die Produkte bei Bedarf verfügbar sind.
3. Strategische Planung: Prognosen liefern wertvolle Einblicke in die langfristige Planung, einschließlich Marktexpansion, Budgetierung und Risikomanagement. Sie helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen über den Eintritt in neue Märkte, die Ressourcenzuweisung und die Vorbereitung auf mögliche Störungen zu treffen.

Welche ist die beste Methode für Prognosen in der Supply Chain?

Die beste Methode zur Prognose im Supply-Chain-Management hängt vom spezifischen Geschäftskontext ab. Hybride Prognoseverfahren, die quantitative und qualitative Ansätze kombinieren, erweisen sich dennoch oft als am effektivsten.

• Quantitative Methoden, wie exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle, basieren auf historischen Daten und eignen sich besonders gut für kurz- und mittelfristige Prognosen.
• Qualitative Methoden, wie Marktanalysen und das Delphi-Verfahren, sind hilfreich, wenn historische Daten knapp oder unzuverlässig sind, beispielsweise bei Produkteinführungen oder Marktveränderungen.

Ein hybrider Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile der datenbasierten Genauigkeit mit der Expertise von Fachleuten zu kombinieren, um umfassendere und präzisere Vorhersagen zu treffen.

Wie beginnt man mit der Supply-Chain-Prognose?

Das beginnen Sie mit der Prognose in Supply Chains Befolgen Sie diese Schritte:

1. Sammeln Sie historische Daten: Erfassen Sie Daten zu früheren Verkäufen, Kundennachfragen, Lagerbeständen und Markttrends. Diese Daten bilden die Grundlage Ihrer Prognose.
2. Wählen Sie eine Prognosemethode: Wählen Sie die für Ihr Unternehmen am besten geeignete Methode, wie z. B. gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung oder ein hybrides Modell, das quantitative und qualitative Ansätze kombiniert.
3. Arbeiten Sie abteilungsübergreifend zusammen: Beziehen Sie wichtige Stakeholder aus Vertrieb, Marketing und Betrieb ein, um wertvolle Einblicke zu erhalten und sicherzustellen, dass die Prognose mit den Unternehmenszielen übereinstimmt.
4. Setzen Sie Prognosetools ein: Nutzen Sie Prognosesoftware oder KI-gestützte Plattformen, die große Datenmengen analysieren und Echtzeiteinblicke liefern können.
5. Überwachen und anpassen: Verfolgen Sie kontinuierlich die Genauigkeit Ihrer Prognosen, indem Sie die tatsächlichen Ergebnisse mit den Vorhersagen vergleichen. Passen Sie Ihr Prognosemodell nach Bedarf an, um Ihre Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.