Von der Prognose zur Vorhersage: Optimierung der Lieferkettenplanung

Die Lieferkette ist genau das, eine Kette voller Glieder, die miteinander verbunden sind und alle voneinander abhängen. Jedes Teil braucht das vor und das nach ihm, aber auch das am weitesten von seiner Position entfernte. Denn der Bruch eines Gliedes bringt die Kette zum Reißen.

Folglich steht das gute Verhalten der Lieferkette in direktem Zusammenhang mit dem Verhalten aller Ebenen, aus denen sie sich von Anfang bis Ende zusammensetzt. Dazu gehören Produktion, Lager, Einkauf, Vertrieb…. und sogar die Unternehmen, mit denen Sie als Lieferant oder Kunde interagieren (erweiterte Lieferkette). All diese Bestandteile müssen in einem kontinuierlichen Fluss von Aktivitäten arbeiten. In diesem Fall wird ein Fehler an einem beliebigen Punkt linear auf den Rest übertragen. Technisch gesehen ist diese Aktion-Reaktion der sogenannte „Peitscheneffekt“. Eine kleine Schwankung in der Nachfrage kann zu erheblichen Fehlanpassungen in der gesamten Lieferkette führen.

Jede Organisation muss daher als Ganzes funktionieren. Sie muss auf koordiniert sein und ihre eigenen Produktions- oder Montagezeiten, ihren Lagerbestand, Werbekampagnen und viele andere Inputs berücksichtigen. All das erfordert den Einsatz von Planern. So können die Aktionen aller an der Lieferkette beteiligten Abteilungen mit ihren eigenen Interessen und Zielen aufeinander abgestimmt werden. Denn auch eine hohe Transparenz ist heutzutage von großer Bedeutung.

Eine Realität, die immer noch spürbar ist, ist, wie die Verkaufsabteilung darum kämpft, ihre Ziele zu erreichen, ohne zu berücksichtigen, was in der Produktion passiert. Denn die Produktion wiederum arbeitet darauf hin, ihre eigenen Ziele zu erreichen. Sie bewertet dabei nicht die Tätigkeit des Einkaufs oder der Wartung. Die traditionellen Maßnahmen zur Planung wie: Langwierige Besprechungen, Tabellenkalkulationen, dynamische Tabellen… sind nicht effektiv. Das Umfeld ist dafür zu unbeständig und anspruchsvoll. Die Lieferketten werden immer komplexer, die Wirtschaft geht Auf und Ab. Entsprechend werden komplexe und innovative Lösungen zur Planung benötigt.

Von der Prognose zur Vorhersage der Nachfrage

Die Lösung ist aus der Hand des Algorithmus und der Künstlichen Intelligenz gekommen, die den die Vorhersage der Nachfrage bestimmen können. Im Zeitalter der Daten, nutzen neue disruptive Technologien alle Informationen einer Organisation. Sie werden verarbeitet und die Berichte über die aktuellen Bedürfnisse werden in Echtzeit präsentiert. So können Zukunftsprognosen getroffen werden und den Teams Handlungsvorschläge, zur Entscheidungsfindung unterbreitet werden. Auf diese Weise können die Effizienz und Rentabilität gesteigert werden.

Folglich ist der erste Schritt in diesem Prozess die Sammlung des Rohmaterials, der vorhandenen Daten, ob strukturiert oder unstrukturiert, aus ERPs, WMSs, CRM… oder aus der Nutzung desInternet of Things (IoT) basierten Systemen.

Internen Informationen (Verkaufszahlen, Umsatzraten, Cross-Reference-Output, Lagerbestände…) und Kontextdaten (Wetter, Arbeitspläne, Aktionszeiträume…) werden gesammelt. Dann behandeln dynamische, prädiktive Algorithmen, ebendiese Daten um eine Prognose der zukünftigen Nachfrage zu erstellen. So kann eine angemessene Planung für die gesamte Lieferkette durchgeführt werden. Wobei diese als Ganzes und nicht auf Grundlage der Ziele der einzelnen Parteien betrachtet wird.

Mit anderen Worten, im Gegensatz zu Systemen, die auf Nachfrageprognosen beruhen, liefern sie eine Vorschau auf das mögliche Marktverhalten. Sie basieren auf der Analyse von Echtzeitdaten. So kann eine effiziente Planung aller Vorgänge (Einkauf, Produktion, Transport, Marketing, Verkauf…) ermöglicht werden. Außerdem können die Risiken, die mit jeder Geschäftstätigkeit verbunden sind, auf ein Minimum reduziert werden.

Die technische Seite: Von Prognose zur Vorhersage

Wenn wir wissen, dass wir N Einheiten einer bestimmten Referenz verkaufen werden, X von einer anderen und Y von einer dritten, ist es möglich, das benötigte Rohmaterial zu bestimmen. Die Produktion, die wir durchführen werden und die notwendigen Lagerkapazitäten können ebenfalls bestimmt werden. Außerdem können wir die Flotten optimieren, die Marketingkampagnen anpassen, sogar die Preise optimieren uvm.

Darüber hinaus eliminieren wir durch die Verwendung von Vorhersagesystemen auf Basis von Big Data in der Unternehmensführung nicht-objektive Faktoren bei der Entscheidungsfindung (Erfahrung, Intuition…). Auf diese Weise wird die Geschäftsstrategie auf wahre und objektive Informationen gestützt. Sie werden von präzisen Algorithmen behandelt und daher von besonderen Wahrnehmungen befreit.

Fazit

Die Lieferkette weist ein hohes Maß an Komplexität auf, da sie aus vielen Geschäftsbereichen besteht, die in den meisten Fällen individuell nach ihren eigenen Vorstellungen, Visionen und Zielen funktionieren.

Der Einsatz von Bedarfsprognosesystemen in jeder Art von Unternehmen hat enorme Vorteile für die Lieferkette. Die Einschätzung des zukünftigen Marktverhaltens ermöglicht die Entwicklung einer Strategie für die gesamte Lieferkette, die an die Einschätzung der tatsächlichen Anforderungen der Kunden angepasst ist.

Unter einer gemeinsamen Zielsetzung und Planung geht man von den Teilen zum Ganzen über, mit der daraus resultierenden Steigerung von Effizienz, Rentabilität, Qualität, Kundenservice und Bedienbarkeit, bei gleichzeitiger Minimierung von z.B. Kosten, Risiken oder unproduktiver Zeit.