Lieferketten sind heute ständigen Störungen ausgesetzt, von verspäteten Lieferungen bis hin zu plötzlichen regulatorischen Änderungen. Diese Herausforderungen verursachen nicht nur geringfügige Rückschläge, sie stören den gesamten Betrieb, erhöhen die Kosten, verzögern die Zeitpläne und zwingen Sie zu reaktiven Entscheidungen. Ohne eine klare Vorstellung davon, was vor uns liegt, ist es leicht, das strategische Gesamtbild zu übersehen und sich ausschließlich auf kurzfristige Lösungen zu konzentrieren.

Wenn potenzielle Störungen nicht vorhersehbar sind, werden Probleme sofort gelöst, ohne dass die Möglichkeit besteht, vorausschauend zu planen und Risiken zu mindern. Dieser Ansatz ist für Ihr Unternehmen von Nachteil, da Sie ständig versuchen, unmittelbare Probleme zu lösen, anstatt sich auf das vorzubereiten, was als Nächstes kommt.

Die Lösung liegt in der Prognose der Lieferkette. Mithilfe fortschrittlicher Prognosetools können Sie Störungen vorhersehen, den Bestand optimieren und effektiver planen. Anstatt auf jede Änderung zu reagieren, können Sie Herausforderungen souverän bewältigen und eine belastbare Lieferkette aufbauen, die Ihren langfristigen Zielen entspricht.

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Prognosen Ihnen helfen können, von reaktiv zu proaktiv zu wechseln, sodass Sie die Zukunft Ihrer Lieferkette selbst in die Hand nehmen können. Lassen Sie uns untersuchen, wie dieser Ansatz zu Ihrem größten Vorteil werden kann.

Was ist Supply Chain Forecasting?

Lieferkettenprognosen sind der Prozess, bei dem Daten in umsetzbare Prognosen umgewandelt werden, um zukünftige Nachfrage, Bestandsanforderungen, Lieferverfügbarkeit und mögliche Unterbrechungen vorherzusagen. Sie kombiniert historische Trends mit Marktdaten in Echtzeit, wirtschaftlichen Signalen und Expertenwissen, um Zukunftsszenarien zu modellieren.

Prognosen dienen als strategisches Planungsinstrument für Führungskräfte in der Lieferkette. Sie dient als Leitfaden Beschaffung, Produktions- und Vertriebsentscheidungen, sodass Sie betriebliche Effizienz und Belastbarkeit in Einklang bringen können. Präzise Prognosen ermöglichen es Ihnen, Veränderungen vorherzusehen, Ihre Lieferkette an den Geschäftszielen auszurichten und der Marktvolatilität immer einen Schritt voraus zu sein.

Die strategische Bedeutung von Lieferkettenprognosen

Warum sollten Sie also Zeit und Energie in Lieferkettenprognosen investieren? Weil effektive Prognosen ein entscheidender Faktor für die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Rentabilität sind.

Lieferkettenprognosen bieten Mehrwert für jeden Teil Ihres Betriebs, indem

• Sicherstellung eines reibungslosen Betriebs, indem Beschaffung, Produktion und Lieferung an der tatsächlichen Nachfrage ausgerichtet werden.
• Verringerung des Risikos von Vertragsverletzungen und verpassten SLAs, indem den Lieferanten klarere Nachfragesignale gegeben werden, was zu zuverlässigeren Lieferungen führt.
• Wir helfen dabei, Betriebskapital freizusetzen, überschüssiges Inventar zu reduzieren, Last-Minute-Käufe zu minimieren und das Gesamtkostenmanagement zu verbessern.
• Unterstützt genauere Kostenprognosen, hilft Ihnen dabei, Ihr Budget einzuhalten und bessere finanzielle Entscheidungen zu treffen.
• Die Verbesserung wichtiger Leistungskennzahlen wie Pünktlichkeit der Lieferung, Lagerumschlag und Auftragsabwicklungsraten fördert den betrieblichen Erfolg und die Kundenzufriedenheit.
• Stärkung des Risikomanagements durch frühzeitiges Erkennen potenzieller Störungen, sodass Sie Zeit haben, sich anzupassen, bevor Probleme eskalieren.
• Anpassung an Nachhaltigkeitsziele durch Reduzierung der Überproduktion, Senkung der Transportemissionen und Minimierung von Abfall.

Nachdem Sie nun wissen, warum Lieferkettenprognosen für Effizienz, Risikomanagement und Nachhaltigkeit von entscheidender Bedeutung sind, schauen wir uns die verschiedenen Methoden der Lieferkettenprognose an.

Kernmethoden der Lieferkettenprognose

Die geeignete Prognosemethode ist entscheidend, um die Nachfrage genau vorherzusagen und die Marktvolatilität zu mindern. Effektive Führungskräfte in der Lieferkette wissen, dass die Kombination datengestützter Erkenntnisse mit fundiertem Urteilsvermögen zu zuverlässigeren und strategischeren Entscheidungen führt.

Es gibt zwei Hauptmethoden der Prognose: Quantitativ und Qualitativ.

Quantitative Prognosetechniken

Quantitative Prognosen stützen sich auf historische Daten, Verkaufstrends und statistische Analysen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Sie ist besonders effektiv für ausgereifte Produkte und stabile Märkte, in denen zuverlässige Daten leicht verfügbar sind, sodass Unternehmen fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen können.

1. Exponentielle Glättung

Die exponentielle Glättung ist ein statistisches Verfahren zur Prognose der Nachfrage. Sie misst älteren Datenpunkten weniger Gewicht bei und konzentriert sich mehr auf aktuelle Trends. Diese Methode eignet sich ideal für die Prognose der kurz- bis mittelfristigen Nachfrage, insbesondere bei stabilen Artikeln mit hohem Volumen.

Wann sollte man es verwenden:

• Ideal für eine stabile Nachfrage: Wirksam, wenn die Nachfragemuster relativ konsistent sind, obwohl es sich an die jüngsten Änderungen anpassen kann.
• Anwendungen in der Beschaffung: Hilft bei der Materialbedarfsplanung (MRP), der Lieferantenplanung und der Bestandskontrolle.

Beispiel: Wenn Sie schnell wechselnde Artikel oder indirekte Materialien verwalten, hilft Ihnen die exponentielle Glättung dabei, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten, indem Prognosen ständig aktualisiert werden, sobald neue Daten eintreffen.

Die wichtigsten Vorteile:

• Skalierbarkeit: Kann in den meisten ERP- und Beschaffungssystemen automatisiert werden, was es zu einer großartigen Option für große Sortimente macht.
• Einsatz in der Industrie: Weit verbreitet in den Bereichen Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüter, wo Beschaffungsteams Bestellungen an kurzfristige Nachfrageschwankungen anpassen müssen.

2. Adaptive Glättung

Adaptive Glättung ist eine erweiterte Version der exponentiellen Glättung, bei der die Glättungskonstante (Alpha) auf der Grundlage von Prognosefehlern dynamisch angepasst wird. Im Gegensatz zur standardmäßigen exponentiellen Glättung, bei der ein fester Alphawert verwendet wird, erfolgt bei der adaptiven Glättung eine Neukalibrierung der Gewichtung aktueller und historischer Daten als Reaktion auf Änderungen der Nachfragemuster.

Wann sollte man es verwenden:

• Unvorhersehbare oder variable Nachfrage: Besonders nützlich bei der Verwaltung von Artikeln mit unregelmäßiger oder schwankender Nachfrage, wie z. B. saisonale Komponenten oder SKUs mit intermittierendem Verbrauch.
• Anpassungsfähigkeit: Ermöglicht die Aktualisierung von Prognosen in Echtzeit auf der Grundlage sich ändernder Nutzungsmuster und verbessert so die Prognosegenauigkeit.

Beispiel: Wenn Sie Komponenten für die saisonale Produktion beziehen oder Produkte mit schwankender Nachfrage verwalten, hilft die adaptive Glättung dabei, dass Ihre Prognosen korrekt bleiben, indem sie sich automatisch an den Verbrauch in Echtzeit anpassen und die Lücke zwischen prognostizierter und tatsächlicher Nachfrage minimieren.

Die wichtigsten Vorteile:

• Anwendung in der Industrie: Ideal für die indirekte Beschaffung, Ersatzteile für den Ersatzteilmarkt oder jede Kategorie mit uneinheitlicher Nachfrage.
• Automatische Anpassung: Wenn Prognosefehler auftreten, passt das Modell den Alphawert an und stellt so sicher, dass Ihre Beschaffungsprognosen der tatsächlichen Nachfrage entsprechen.
• Einfache Integration: Die meisten modernen ERP- und Supply-Chain-Planungssysteme unterstützen die adaptive Glättung und sind daher eine praktische Wahl für Nachfrageprognosen in Echtzeit.

3. Gleitender Durchschnitt

Die Methode des gleitenden Durchschnitts berechnet die durchschnittliche Nachfrage über eine feste Anzahl vergangener Perioden, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Sie ist eine der einfachsten Prognosetechniken, aber sie erweist sich als äußerst effektiv, wenn die Nachfrage stabil bleibt und keine signifikanten saisonalen oder Trendschwankungen aufweist.

Wann sollte man es verwenden:

• Stabile Nachfrage: Besonders nützlich für die Prognose der Nachfrage nach großvolumigen Artikeln mit konsistenten Konsummustern.
• Praktische Anwendung: Ideal für Beschaffungskategorien wie Verpackungsmaterial, Bürobedarf oder für regelmäßig gekaufte Artikel MRO (Wartung, Reparatur und Betrieb) Artikel.

Beispiel: Bei der Verwaltung routinemäßiger Büromaterialien oder Grundmaterialien hilft Ihnen die Methode des gleitenden Durchschnitts dabei, die richtigen Lagerbestände aufrechtzuerhalten. Sie passt den Bestand an die stetige Nachfrage an, sodass der Prozess einfach und ohne unnötige Komplexität bleibt.

Die wichtigsten Vorteile:

• Flexibilität: Basierend auf der Datenvariabilität können Sie die Anzahl der Perioden, die im Durchschnitt enthalten sind, anpassen, üblicherweise 3, 6 oder 12 Monate. Ein kürzeres Fenster sorgt dafür, dass die Prognose besser auf aktuelle Veränderungen reagiert, während ein längeres Fenster kleinere Schwankungen ausgleicht.
• Einfache Bedienung: Die Methode des gleitenden Durchschnitts ist einfach zu implementieren, entweder in Tabellenkalkulationen oder direkt in ERP-Systemen.

4. Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (z. B. Nachfrage) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Preis, Lieferzeit, Werbeaktionen oder Saisonalität) modelliert. Diese Technik hilft bei der Quantifizierung externer Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen, und ermöglicht so einen genaueren und strategischeren Prognoseansatz.

Wann sollte man es verwenden:

• Äußere Einflussfaktoren: Ideal für Situationen, in denen Variablen, die über historische Nutzungsmuster hinausgehen, die Nachfrage beeinflussen.
• Praktische Anwendung: Nützlich bei der Beschaffung von Materialien, die an das Produktionsvolumen, Kundenbestellungen oder Marketingaktivitäten gebunden sind. Es ist besonders effektiv für die Prognose komplexer oder hochwertiger Kategorien.

Beispiel: Wenn Sie die Beschaffung von Verpackungsmaterial verwalten, können Sie mithilfe der Regressionsanalyse ermitteln, wie sich Verkaufsaktionen oder Preisänderungen auf die Nachfrage auswirken. Ebenso können Wettermuster den Rohstoffverbrauch in Branchen wie der Landwirtschaft oder dem Baugewerbe erheblich beeinflussen, und Regressionsanalysen können dabei helfen, diese Veränderungen vorherzusagen.

Die wichtigsten Vorteile:

• Tiefgehende Einblicke: Identifiziert und quantifiziert Korrelationen zwischen externen Faktoren und der Nachfrage und ermöglicht so fundiertere Kaufentscheidungen.
• Proaktive Anpassungen: Hilft dabei, die zukünftige Nachfrage auf der Grundlage realer Geschäftsbedingungen vorherzusagen, anstatt sich ausschließlich auf vergangene Trends zu verlassen.
• Fortgeschrittene Funktionen: Regressionsbasierte Prognosen werden von den fortschrittlichsten Tools für die Supply-Chain-Planung und ERP-Plattformen unterstützt. Für eine effektive Nutzung sind saubere, strukturierte Daten erforderlich.

5. Ökonometrische Prognosen

Ökonometrische Prognosen verwenden statistische Modelle, die sowohl interne Daten als auch externe Wirtschaftsindikatoren kombinieren, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Im Gegensatz zu grundlegenden Methoden, die ausschließlich auf historischen Trends beruhen, berücksichtigen ökonometrische Modelle umfassendere wirtschaftliche Variablen wie BIP-Wachstum, Inflationsraten, Rohstoffpreise, Zinssätze und marktspezifische Wirtschaftstätigkeit.

Wann sollte man es verwenden:

• Langfristige Planung: Besonders nützlich, um vorherzusehen, wie sich makroökonomische Trends auf Angebotsverfügbarkeit, Preisgestaltung und Nachfrage auswirken werden.
• Kritische Kategorien: Ideal für hochwertige oder kapitalintensive Beschaffungskategorien wie Rohstoffe oder Energie, die eng mit den wirtschaftlichen Bedingungen verknüpft sind.

Beispiel: Wenn Sie Rohstoffe wie Metalle, Chemikalien oder Treibstoff beziehen, hängen deren Preise und Verfügbarkeit häufig von den globalen wirtschaftlichen Bedingungen ab. Ökonometrische Prognosen können Preisschwankungen und Nachfrageschwankungen vorhersagen, sodass Sie Ihre Einkaufspläne an diese Veränderungen anpassen können.

Die wichtigsten Vorteile:

• Erstellung von Szenarien: Ökonometrische Prognosen unterstützen langfristige Beschaffungsstrategien, Vertragsverhandlungen und Budgetierung, indem sie es Ihnen ermöglichen, Szenarien auf der Grundlage prognostizierter Wirtschaftstrends zu erstellen.
• Einbeziehung externer Faktoren: Es integriert eine Vielzahl von Wirtschaftsindikatoren und bietet einen umfassenderen Überblick darüber, wie sich globale Ereignisse oder Marktveränderungen auf Ihre Beschaffungsentscheidungen auswirken könnten.
• Anwendbarkeit in der Industrie: Diese Methode wird häufig in Branchen wie Fertigung, Energie, Automobilindustrie und Bauwesen eingesetzt, in denen externe Marktkräfte bei der Beschaffung eine entscheidende Rolle spielen.

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Qualitative Prognosetechniken

Zahlen allein können nicht alles vorhersagen, insbesondere in schnelllebigen oder unbekannten Märkten. Qualitative Prognosen füllen die Lücken, in denen Intuition, Fachwissen und Marktsignale am wichtigsten sind.

1. Marktforschung

Aus qualitativer Sicht Marktforschung geht über Zahlen hinaus, um die allgemeinen Kräfte zu verstehen, die die Lieferantenmärkte prägen — Branchentrends, sich ändernde Verhaltensweisen und sich verändernde Wahrnehmungen.

Es hilft Einkaufsleitern zu verstehen, was Preise, Qualität und Verfügbarkeit wirklich beeinflusst, insbesondere in Kategorien, in denen die Daten allein nicht die ganze Geschichte erzählen.

Diese Methode beinhaltet Techniken wie Lieferanteninterviews, Expertengremien und Fokusgruppen. Ziel ist es, das „Warum“ hinter den Veränderungen der Lieferantenpositionierung, der Nachfragemuster und der Wettbewerbsdynamik aufzudecken.

Zum Beispiel:

• Die Kultur, der Anlagefokus oder die technologische Reife eines Anbieters können auf eine langfristige Kompatibilität hinweisen.
• In technischen oder regulierten Kategorien kann Marktforschung aufzeigen, wie politische Veränderungen oder Nachhaltigkeitsziele die Beschaffungsstrategien verändern können.

Anstatt quantitative Daten zu ersetzen, fügen qualitative Erkenntnisse der strategischen Beschaffungsplanung eine entscheidende Ebene hinzu, insbesondere in komplexen oder sich schnell entwickelnden Märkten.

2. Delphi-Methode

Das Delphi-Methode ist ein strukturierter qualitativer Prognoseansatz, der sich eher auf Experteneingaben als auf historische Daten stützt. Es ist besonders nützlich in der Beschaffung, wenn es um ein unsicheres Umfeld oder die Dynamik in Schwellenländern geht.

Bei dieser Methode wird ein Expertengremium wie Einkaufsleiter, Supply-Chain-Strategen und Branchenanalysten zusammengebracht, die anonym teilnehmen.

Der Prozess läuft in mehreren Runden ab:

• In jeder Runde beantworten Experten Fragebögen zu zukünftigen Trends, Lieferantenverhalten oder Risikoszenarien.
• Nach jeder Runde gibt ein Moderator eine Zusammenfassung der Antworten der Gruppe.
• Experten überprüfen dann das Feedback und verfeinern ihre Antworten in der nächsten Runde.

In aufeinanderfolgenden Runden hilft dies der Gruppe, eine genauere und unvoreingenommene Prognose zu erstellen.

In der Beschaffung wird die Delphi-Methode häufig in Bereichen wie der langfristigen Beschaffungsstrategie, der Risikobewertung von Lieferanten und der Innovationsplanung angewendet, in denen Erfahrung und Urteilsvermögen wichtiger sind als Rohdaten.

3. Sales Force Composite

Das Sales Force Composite Die Methode ist ein qualitativer Prognoseansatz, der direkt auf den Marktinformationen Ihres Vertriebsteams basiert.

Da Vertriebsmitarbeiter in ständigem Kontakt mit Kunden stehen, bieten sie in Echtzeit Einblicke in das Kaufverhalten, bevorstehende Projekte und Nachfrageschwankungen, die oft allein in historischen Daten nicht sichtbar sind.

Der Prozess beinhaltet die Erfassung von Prognosen von verschiedenen Ebenen der Vertriebsorganisation — Regionalmanager, Kundenbetreuer, Produktmanager — und deren Eingaben zu einer konsolidierten Ansicht der erwarteten Nachfrage kombiniert.

Zum Beispiel:

• Wenn Sie Materialien für ein Produkt mit unvorhersehbaren Verkaufszyklen beschaffen, könnte das Vertriebsteam auf einen bevorstehenden Anstieg der Kundenbestellungen hinweisen.
• Diese frühen Signale ermöglichen es der Beschaffung, im Voraus zu planen, die Versorgung zu sichern und Einkäufe in letzter Minute oder Fehlbestände zu vermeiden.

Kurz gesagt, diese Methode wandelt Vertriebswissen vor Ort in einen vorausschauenden Einkaufsvorteil um, der besonders in dynamischen oder kundenorientierten Märkten nützlich ist.

4. Konsens des Panels

Die Panel-Konsensmethode ist ein qualitativer Prognoseansatz, bei dem eine Gruppe von Experten zusammenkommt, um gemeinsam die zukünftigen Nachfrage- und Angebotsbedingungen zu bewerten. Bei dieser Methode wird die kombinierte Erfahrung von Einkaufsführern, Lieferanten und Marktanalysten genutzt, um eine Prognose zu erstellen, die mehrere Gesichtspunkte widerspiegelt.

Der Prozess beinhaltet strukturierte Diskussionen zwischen Podiumsmitgliedern, häufig mit Fachkenntnissen in bestimmten Produktkategorien, Lieferantenökosystemen oder regionalen Märkten.

• Die Teilnehmer beginnen mit ihren individuellen Prognosen.
• Während sich das Gespräch weiterentwickelt, verfeinern sie ihre Ansichten auf der Grundlage der Erkenntnisse anderer.
• Das Ergebnis ist eine gemeinsame, auf Konsens beruhende Prognose, die von einem breiten Input und einem realen Kontext profitiert.

Wenn Sie beispielsweise Risiken in einer neuen Lieferantenregion bewerten oder die Nachfrage nach einer strategischen Kategorie prognostizieren, hilft Ihnen das Panel dabei, regulatorische Hürden, Marktvolatilität oder Lieferantenbeschränkungen zu identifizieren, die möglicherweise nicht allein anhand von Daten zutage treten.

Diese Methode ist besonders nützlich, wenn die Marktdynamik ungewiss ist und Entscheidungen sowohl Fachwissen als auch aktuelle Realitäten widerspiegeln müssen.

Bewältigung von Prognoseherausforderungen: Risiken und Strategien zur Risikominderung

Bei Prognosen geht es darum, reale Risiken direkt anzugehen und Strategien zu entwickeln, die Ihnen helfen, unter Marktbedingungen widerstandsfähig zu bleiben. Hier erfahren Sie, wie Sie einige der größten Herausforderungen bei Prognosen bewältigen und für einen reibungslosen Ablauf Ihrer Lieferkette sorgen können.

1. Managen Sie übermäßigen Lagerbestand und minimieren Sie kostspielige Lagerbestände

Eine der größten Hürden bei Lieferkettenprognosen besteht darin, das richtige Gleichgewicht zwischen zu viel und zu wenig Inventar zu finden. Überschüssiger Lagerbestand bindet Betriebskapital, erhöht die Lagerkosten und führt zu Verschwendung oder Veralterung. Umgekehrt können Fehlbestände zu Umsatzeinbußen, frustrierten Kunden und einer Schädigung des Markenrufs führen.

Strategien zur Schadensbegrenzung:

• Verwenden Sie nachfrageorientierte Prognosemodelle für Saisonalität, Werbeaktionen und historische Verkaufstrends.
• Implementieren Sie Just-in-Time-Inventarpraktiken (JIT), um Überbestände zu reduzieren.
• Nutzen Sie Echtzeitdaten und automatische Warnmeldungen, um Anpassungen vorzunehmen, wenn sich die Nachfrage unerwartet schnell ändert.

2. Gehen Sie den gestiegenen Lieferkettenkosten durch nachfrageorientierte Planung entgegen

Steigende Logistik-, Transport- und Rohstoffkosten können die Margen schmälern, wenn die Prognosen nicht stimmen.

Strategien zur Schadensbegrenzung:

• Führen Sie eine bedarfsorientierte Planung ein und stimmen Sie Ihre Beschaffung und Produktionspläne, die eng mit der prognostizierten Nachfrage übereinstimmen.
• Verwenden Sie prädiktive Analysen und KI, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren, Bestellmengen zu optimieren und bessere Konditionen mit Lieferanten auszuhandeln.
• Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Prognosen, um die aktuellen Marktrealitäten und nicht nur historische Trends widerzuspiegeln.
  

3. Reduzieren Sie die Unzufriedenheit Ihrer Kunden, indem Sie die Genauigkeit der Prognosen und das Serviceniveau verbessern

Die konsequente Erfüllung der Kundenerwartungen hängt von Ihrer Fähigkeit ab, die Nachfrage zu antizipieren und zu erfüllen. Verpasste Prognosen führen zu verspäteten Lieferungen, Lieferrückständen und dem Verlust von Kunden an Wettbewerber.

Strategien zur Schadensbegrenzung:

• Binden Sie Vertriebs-, Marketing- und Kundenservice-Teams in Ihren Prognoseprozess ein, um Einblicke aus der Praxis und Marktfeedback zu erhalten.
• Verwenden Sie fortschrittliche Prognosetools, die Kundenverhaltensmuster, bevorstehende Produkteinführungen und Werbeaktionen berücksichtigen.
• Überwachen Sie Service-Level-Metriken (wie Füllrate und Auftragszykluszeit) und verknüpfen Sie sie direkt mit der Leistungsprognose.

4. Passen Sie sich durch agile Planung an externe Störungen an

Externe Schocks wie geopolitische Spannungen, Pandemien oder plötzliche Lieferantenausfälle können selbst die besten Prognosen aus dem Ruder laufen lassen. Ohne Flexibilität kann Ihre Lieferkette möglicherweise Schwierigkeiten haben, darauf zu reagieren, was zu Verzögerungen, Umsatzeinbußen und Ausfällen der Lieferkette führen kann.

Strategien zur Schadensbegrenzung:

• Bringen Sie Agilität in Ihre Lieferkette mit Szenarioplanung und Was-wäre-wenn-Analysen.
• Diversifizieren Sie Ihren Lieferantenstamm und halten Sie Sicherheitsvorräte für kritische Artikel bereit.
• Bleiben Sie mit Marktinformationen und externen Signalen in Echtzeit in Verbindung, um bei Störungen schnell reagieren zu können.

Bei der Bewältigung von Prognoseproblemen geht es darum, proaktiv und nicht reaktiv zu sein. Durch die Kombination fortschrittlicher Technologie, kollaborativer Planung und agiler Prozesse können Sie Risiken minimieren, Kosten kontrollieren und Ihre Kunden zufrieden stellen, selbst wenn das Unerwartete passiert.

Wie können Sie also diese Innovationen nutzen, um Hindernisse in Chancen umzuwandeln?

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Integration von Lieferkettenprognosen in Ihren aktuellen Beschaffungsprozess

Die Einführung von Prognosemethoden in Ihre Einkaufsabteilung erfordert einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass sie einen echten Mehrwert bieten.

Im Folgenden werden wir die wichtigsten Schritte zur effektiven Einführung und Integration von Prognosen in Ihren Betrieb erläutern.

1. Wählen Sie Kategorien mit hoher Wirkung: Konzentrieren Sie sich zunächst auf wichtige Artikel wie hochwertige Produkte oder schwankende Nachfrage.
2. Daten vorbereiten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, vollständig und zuverlässig sind, bevor Sie Prognosen erstellen.
3. Teamübergreifend zusammenarbeiten: Arbeiten Sie mit Finanzen, Vertrieb und Betrieb zusammen, um Prognosen an den Geschäftszielen auszurichten.
4. Einfach starten: Verwenden Sie grundlegende Methoden wie gleitende Durchschnitte oder Sales Force Composite für stabile Nachfrageartikel.
5. Wählen Sie die richtigen Tools: Investieren Sie in Prognosesoftware oder verwenden Sie ERP-integrierte Tools für eine bessere Genauigkeit.
6. Überwachen und anpassen: Überprüfe und passe deine Prognosen regelmäßig an, um mit der tatsächlichen Nachfrage Schritt zu halten.

Allerdings sind Beschaffungsprognosen ein komplexer, oft fragmentierter Prozess — Daten sind verstreut, Teams sind falsch ausgerichtet und Strategien sind schnell veraltet. Ohne einen einheitlichen Ansatz ist es fast unmöglich, konsistente, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Aus diesem Grund ist eine stärker integrierte Lösung unerlässlich.

Schließung des Forecast-to-Action-Kreislaufs in der modernen Lieferkette mit Akirolabs

Prognosen haben einen langen Weg zurückgelegt. Mit besseren Daten und intelligenteren Modellen sind Sie wahrscheinlich sicherer denn je, wenn es darum geht, vorherzusagen, was um die Ecke kommt. Aber hier ist die Sache: Vorhersagen sind nicht mehr der schwierige Teil, sie diese Erkenntnisse in die Praxis umsetzen.

Allzu oft stellen Unternehmen fest, dass sie auf hervorragenden Prognosen sitzen und nur sehr wenig mit ihnen machen. Sie sind nicht allein, wenn Ihr Team reich an Erkenntnissen ist, aber Schwierigkeiten hat, diese in klare, geschäftsorientierte Entscheidungen umzusetzen.

Prognosen allein reichen nicht aus

Selbst die genaueste Prognose allein führt nicht zur Wertsteigerung. Was zählt, ist, was passiert nach die Vorhersage, die Entscheidungen, Pläne und Maßnahmen, die darauf folgen.

Das Problem ist, dass sich viele Teams immer noch auf Excel-Tabellen und Slidecks verlassen, um die immer komplexeren, schnelllebigen Lieferketten zu verwalten. Diese Tools wurden einfach nicht für die Zusammenarbeit oder strategische Umsetzung in Echtzeit entwickelt. Das Ergebnis sind oft fragmentierte Strategien, langsame Reaktionen und verpasste Chancen, weil Entscheidungen nicht mit den Daten Schritt halten konnten.

Die Rolle der strategischen Orchestrierung

Akirolabs ist nicht hier, um dir zu helfen besser prognostizieren. Es ist hier, um Ihnen bei der Erstellung dieser Prognosen zu helfen Materie.

akirolabs ist der strategische Klebstoff, der Beschaffung und Planung zusammenhält. Wir verbinden interne Erkenntnisse und externe Signale, fügen KI-gestützte Szenarioplanung hinzu und bringen alle Beteiligten in denselben Entscheidungsprozess ein. Was Sie erhalten, ist nicht nur eine Prognose, sondern ein klarer, kollaborativer Weg in die Zukunft.

Aus Intelligenz wird Wirkung

Mit akirolabs wird Ihre Lieferkettenstrategie dynamisch. Sie sind in der Lage, Risiken einzuschätzen, bevor sie eintreten, verschiedene Was-wäre-wenn-Szenarien zu untersuchen und Ihre Beschaffungsmaßnahmen an unternehmensweiten Zielen wie ESG, Innovation oder Kostenoptimierung auszurichten.

Das bedeutet, dass Ihr Team die Ergebnisse proaktiv mit Agilität und Absicht gestaltet.

Reibungslos von der Prognose zur Ausführung

Agil zu sein bedeutet nicht, schneller zu sein. Es geht darum, intelligenter vorzugehen, zur richtigen Zeit die richtige Entscheidung zu treffen, gestützt auf echte Einblicke und eine funktionsübergreifende Ausrichtung.

Akirolabs macht das möglich. Wir schließen die Lücke zwischen Daten und Maßnahmen, damit Ihre Einkaufsabteilung nicht nur die Entwicklung der Zukunft beobachtet, sondern auch eine Vorreiterrolle einnimmt.

Fazit

Die Zukunft der Lieferkettenprognose ist digital, intelligent und nahtlos integriert. In den heutigen unberechenbaren Märkten reicht es nicht aus, sich auf Instinkt oder veraltete Tabellen zu verlassen. Unternehmen, die in fortschrittliche Prognosetools investieren und dabei KI, Big Data, IoT und ganzheitliche Planungsplattformen nutzen, werden erfolgreich sein.

Kontinuierliche Innovationen sorgen dafür, dass Ihre Prognosen korrekt und widerstandsfähig sind, wenn es zu Störungen kommt. Effektive Prognosen sind die Grundlage für Agilität, Kostenkontrolle und Kundenzufriedenheit. Für welche Prognosetechniken Sie sich auch entscheiden, der Erfolg hängt von intelligenter Integration, funktionsübergreifender Zusammenarbeit und leistungsstarker Technologie ab.

Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Lieferkette zukunftssicher zu machen und die digitale Transformation mit Lösungen wie Akirolabs, und machen Sie Ihre Prognosen zu einem echten Wettbewerbsvorteil.

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