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Demand Planning

Wie gefragt ist Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung wirklich?

Was ist Demand Planning?

Demand Planning (deutsch: Bedarfsplanung) ist ein Prozess, der die Prognose der zukünftigen Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung ermöglicht. Demand Planning beinhaltet zusammengefasst zwei Aspekte:

  • Analyse von Daten: Daten werden analysiert, um die Nachfrage vorherzusagen. Produktions- und Lagerplanung einzubeziehen.
  • Prognose: Anhand der analysierten Daten werden Zukunfts-Prognosen erstellt.

Was sind die Ziele von Demand Planning?

  • Eine möglichst genaue Prognose der Nachfrage zu erstellen, um Engpässe oder Ăśberbestände zu vermeiden.
  • Die Produktions- und Lagerkapazitäten optimal auszunutzen.
  • Kosteneinsparungen durch die Vermeidung von Fehlbeständen und die Minimierung von Lagerhaltungskosten zu erreichen.
  • Die Kundenzufriedenheit durch stetig verfĂĽgbare Produkte erhöhen.
  • Kurze Reaktionszeit auf

Wie wird die Nachfrage im Supply-Chain-Management prognostiziert?

Grundsätzlich gilt: Jede Prognose ist nur so gut wie die Daten, auf deren Grundlage sie erstellt wird. Je höher die Datenqualität ist, desto genauer werden auch die Vorhersagen. Abhängig davon, welche Datenlage zugrunde liegt, werden Methoden gewählt, um eine Vorhersage zu treffen.

Zeitreihenanalyse:

Hier werden historische Verkaufsdaten verwendet, um zukünftige Nachfragetrends vorherzusagen. Häufig werden dazu statistische Modelle verwendet, die auch die saisonalen Schwankungen, Wochentage und Monate einbeziehen.

Regression:

Mit der Regression-Methode werden die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen, untersucht. Beispiele für solche Faktoren können sein: Wetter, Wettbewerb, Werbekampagnen, Preisänderungen.

Schätzung der künftigen Verkäufe

Hier setzt man vorwiegend auf qualitative Daten. Dazu gehören Expertenmeinungen und Marktforschungsstudien, die anschließend die Grundlage bilden, um die zukünftige Nachfrage abzuschätzen.

Prognoseverfahren mit maschinellem Lernen (KI)

Eine KI wird mit historischen Daten trainiert, um Nachfragemuster zu erkennen und zukĂĽnftig vorherzusagen.

Welche Software nutzen fĂĽr Demand Planning?

Jede Branche und jedes Unternehmen hat spezifische Anforderungen an das interne Demand Planning und das damit verbundene Supply Chain Management. Daher ist es wichtig, die richtige Software bzw. das richtige Tool für die jeweilige Anwendung auszuwählen.

Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme

ERP-System sind eine weitverbreitete Lösung und bieten eine umfassende Unterstützung für die Planung und Steuerung von Produktion, Lagerung und Vertrieb. Ein ERP-System ermöglicht es, Prognosen, Bestellungen, Lagerbestände und Produktionspläne zu verwalten und automatisiert auf Änderungen in der Nachfrage zu reagieren.

Advanced Planning Systems (APS)

APS Systeme finden oftmals Anwendung als Ergänzung zu ERP-Systemen. Sie sind speziell für die Planung und Optimierung von Produktion, Lagerung und Beschaffung entwickelt und bieten spezialisiertere Funktionen zur Unterstützung. Vor allem in den Bereichen:

  • Prognose
  • Simulation
  • Optimierung

Supply Chain Management (SCM) Software

SCM Software-Lösungen unterstützen die Planung und Steuerung der gesamten Supply Chain. Auch sie gehen oft Hand in Hand mit bestehenden ERP Systemen.

Business Intelligence (BI) Tools

BI-Tools sind dafĂĽr konzipiert, besonders groĂźe Mengen an Daten zu sammeln, analysieren und darzustellen.

Wie werden die Prognosen ĂĽberprĂĽft und angepasst?

Damit Prognosen immer auf dem neusten Stand sind, ist es wichtig, die Datengrundlage so aktuell wie möglich zu halten. Daher werden die tatsächlichen Verkaufszahlen mit den prognostizierten Werten regelmäßig verglichen und (eventuelle) Abweichungen analysiert. Auf Grundlage dieser Analyse können die Methoden geändert und künftige Prognosen angepasst werden. Aufgrund folgender, nicht vorhersehbarer Faktoren, müssen Prozesse kontinuierlich optimiert werden, um die bestmögliche Datenqualität und Genauigkeit zu erreichen:

  • Politik
  • Wettbewerb
  • Wetter

Was kann man tun, um Risikofaktoren zu minimieren?

  • Datenqualität verbessern: Die Daten sammeln, validieren und bereinigen. Dadurch wird die Genauigkeit der Prognosen verbessert.
  • Risikomanagement: Identifizieren und bewerten von Risiken, um auf Ereignisse vorbereitet zu sein und schneller reagieren zu können.
  • Advanced Analytics: Durch die Verwendung von Advanced Analytics Technologie, kann man die Prognosen verbessern, indem man die saisonale und unvorhersehbare Veränderungen in der Nachfrage erkennt.

Was sind die Vorteile von Demand Planning?

Ohne Demand Planning geht es nicht mehr. Jedes Unternehmen, das zukünftig im globalisierten Zuliefermarkt bestehen will und weiterhin erfolgreich sein möchte, sollte sich frühzeitig mit einem gut durchdachten Demand Planning auseinandersetzen. Das sind die Vorteile von klugem Demand Planning:

  • Kosteneinsparungen: Lagerbestände und Produktionskapazitäten werden besser geplant, daraus folgt: weniger Ăśberbestände und weniger Produktionsengpässe.
  • Kundenzufriedenheit: Wie bereits angesprochen, steigt die Zufriedenheit der Kunden deutlich, wenn alle gewĂĽnschten Waren oder Dienstleistungen ohne lange Wartezeit verfĂĽgbar sind.
  • Effizienz: Die Performance in der Produktion und Lagerhaltung wird verbessert.
  • Strategie Support: Eine zuverlässig prognostizierte Nachfrage hilft bei Entscheidungen hinsichtlich Produktentwicklung, Preisgestaltung und Marketing.
  • Risiko: Risiken werden durch Vorhersagen deutlich minimiert und Unternehmen können sich anhand der Vorhersagen auf kommende Situationen gezielt(er) einstellen.

Wie werden die Ergebnisse des Demand Planning in der Praxis umgesetzt?

Demand Planning hat viele Vorteile und ist mit einer akkuraten Datengrundlage ein echter Game-Changer. Wie also lässt sich Demand Planning konkret in die Praxis umsetzen?

  • Produktions- und Lagerpläne: Anhand der prognostizierten Nachfrage werden Produktions- und Lagerpläne erstellt. Diese Pläne enthalten die Festlegung der Produktionsmenge, der Lagerbestände und der Liefertermine. AuĂźerdem wird die Produktion anhand der zu erwartenden Nachfrage eingestellt.
  • Lagerbestände: Diese werden an die prognostizierte Nachfrage angepasst.
  • Controlling: Die Prognose, Produktions- und Lagerpläne werden regelmäßig ĂĽberwacht und angepasst, um sicherzustellen, dass sie stets aktuell sind.
  • Integration von S&OP (Sales and Operation Planning) : Die Prognose der Nachfrage, die Produktions- und Lagerpläne und die Finanzplanung werden in einem gemeinsamen Plan integriert.

Wie wirkt sich die Digitalisierung auf das Demand Planning aus?

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren einen großen Einfluss auf das Demand Planning gehabt und wird diesen Einfluss in absehbarer Zeit auch nicht verlieren. Durch den Einsatz von innovativen Technologien, wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, kann man damit rechnen, dass die Prognosegenauigkeit stetig verbessert wird. Ein weiteres wichtiges Element ist die Erhöhung der Transparenz im gesamten Lieferketten-Kosmos durch die Verwendung von Cloud-basierten Systemen und IoT-Technologien. Insgesamt hat die Digitalisierung das Demand Planning revolutioniert und wird auch in Zukunft weiterhin wichtige Veränderungen bewirken.

Demand Planning: Kurz und knapp:

Im Rahmen der Logistik und des Supply Chain Planning wird das Demand Planning immer wichtiger. Es werden Potenziale frei, durch welche die Kosten gesenkt und die Effizienz erhöht werden kann. In der Praxis werden oft unterschiedliche Softwarelösungen verwendet, um das Demand Planning (forecasting) umzusetzen. Ein großer Faktor ist in Zukunft sicherlich die Digitalisierung in Verbindung mit maschinellem Lernen und einem transparenten Logistik-Kosmos.

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