Der Demand Forecasting Prozess ist mit häufig mit hohem Ressourcenaufwand und Kosten verbunden – doch nicht selten führt er zu suboptimalen Ergebnissen. Das führt für Unternehmen in vielen Fällen zu einem unbefriedigenden Return on Investment (ROI) des Forecasting. Forecasting bleibt jedoch ein unverzichtbarer Bestandteil der Planung und wirkt sich direkt auf wichtige Kennzahlen wie etwa die Kosten für Logistik und Lagerhaltung aus. Optimiertes Forecasting hat nachweislich positive Effekte zum Beispiel auf Bestände und Working Capital. Hier stellen wir Ihnen fünf Hebel zur Optimierung Ihrer Forecasts vor.
01/05
Es gilt die Hypothese: Forecasting ist Zeitverschwendung bis das Gegenteil bewiesen ist. Denn Studien mit Unternehmen zeigen, dass mehr als 50% der gängigen Forecasting-Methoden zu schlechteren Resultaten führen als "naives Forecasting", also das simple Fortschreiben der Daten aus der vorherigen Periode (vgl. Morlidge 2019). Forecasts schaffen also Wert für die Planung, genauso wie sie manchmal Wert für die Planung vernichten!
FVA ist eine Systematik, die exakt misst, welche Schritte im Forecasting Prozess Mehrwert schaffen. Für jeden einzelnen Schritt wird eine Baseline als Benchmark definiert, anhand derer sich der Mehrwert quantitativ ablesen lässt.
02/05
Ziel des Forecasting ist es nicht, eine möglichst hohe Genauigkeit zu erreichen. Vielmehr ist es das Ziel, dass bessere Entscheidungen getroffen werden. Dabei gilt: Je wichtiger ein Markt, ein Kunde oder ein Produkt ist, desto größere Auswirkungen haben die jeweiligen Entscheidungen. Für besonders wichtige Kunden, Produkte oder Märkte sollte deshalb schrittweise ein Forecasting Business Case definiert werden.
Auf Basis dieses Business Cases führen Sie anschließend Simulationen durch, welche Aufschluss über die jeweils entstehenden Kosten geben. Dazu gehören zum Beispiel die jeweiligen Lager- und Entsorgungskosten, aber auch Opportunitätskosten durch Lost Sales, die in Szenarien knapper Lagerhaltung entstehen.
03/05
Die Forecasting-Engine besteht aus der Plattform, Modellen für Treiber zwischen KPIs und dem Portfolio der verfügbaren Algorithmen. Mit einer skalierbaren Forecast-Engine ist Ihr Unternehmen in der Lage, Tausende Forecasts gleichzeitig zu generieren und das beste Forecast Modell zu ermitteln. Aktuelle Studien belegen hier, dass Forecasting auf der Basis von Machine Learning gängige Methoden zunehmend outperformen (Makridakis et al 2022). Bedenken Sie jedoch, dass diese Machine Learning Algorithmen kein automatisches Allheilmittel darstellen. Sie müssen systematisch validiert und getuned werden. Dabei helfen moderne Machine Learning Operations (MLOps) Praktiken.
04/05
Unternehmen passen ihre Forecasts manuell an, um Umständen und Ereignissen Rechnung zu tragen, die nicht explizit in den Daten abgebildet sind. Diese Anpassungsprozesse gehen mit einem erheblichen Ressourcenaufwand einher. Häufig führen diese Anpassungen nicht zum gewünschten Mehrwert, sondern verzerren die Ergebnisse, sodass suboptimale Entscheidungen folgen. Der Grund für diese Verzerrungen haben verschiedene Gründe: kognitive Biases, Emotionen, Politik. So führt beispielsweise ein Optimismus Bias dazu, dass eine zu umfangreiche Lagerhaltung betrieben wird und Güter gekauft oder produziert werden, die sich letztlich nicht verkaufen lassen.
Ein systematisches Vorgehen hilft Ihnen hier, diese Adjustments zu objektivieren und zu evaluieren.
05/05
In manchen Fällen ist Forecasting nicht mit vertretbarem Ressourcenaufwand möglich und/oder lässt keine zuverlässigen Ergebnisse erwarten. Dies ist vor allem in instabilen oder schnell wachsenden Märkten der Fall. In diesem Fall sollten Sie hinsichtlich der Forecasting-Prozesse eine objektive Kosten-Nutzen-Rechnung durchführen und gegebenenfalls auf alternative Planungsmethoden ausweichen. Möglicherweise ist es an dieser Stelle effektiver, Planungsprozesse zu verändern, um zum Beispiel die Lieferzeiten zu reduzieren oder auf sich ändernde Kundenbedürfnisse reagieren zu können.
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