Nachfrageprognose im Transportwesen

Der Transport war schon immer ein Schlüsselelement der Lieferkette. Kundenzufriedenheit und -bindung hängen maßgeblich davon ab, dass der Einkauf innerhalb der geschätzten Lieferzeiten ankommt. Diese Bedeutung hat in den letzten Jahren weiter zugenommen. Die Konsolidierung der Online-Vertriebskanäle und ein bereits vollständig globalisierter Markt haben zu einem deutlichen Wachstum der Aktivitäten geführt, das seinen Höhepunkt mit der durch COVID-19 ausgelösten Gesundheitskrise erreicht hat.

Wir erzählen nichts Neues, wenn wir feststellen, dass bei logistischen Abläufen viel Geld auf dem Spiel steht. Daher sind Flottenmanagement sowie die Optimierung von Routen und Ladungen Schlüsselelemente, um die Effizienz von Unternehmen aller Branchen zu erreichen. Traditionell wurden diese Aufgaben auf Basis wenig objektiver Parameter erledigt, etwa anhand der Ergebnisse früherer Kampagnen, Einschätzungen des Personals, Aktivitätshistorien … wodurch viele Faktoren dem Zufall überlassen bleiben.

Die Vervielfachung der Einkaufskanäle, die Variabilität der Artikelreferenzen und die steigende Anzahl von Artikeln im Bestand erfordern – wenn man im schwierigen heutigen Markt wettbewerbsfähig sein will – Transportmanagementprozesse, die die Unsicherheit minimieren. Ein großer Verbündeter ist dabei in den Systemen zur Nachfrageprognose zu finden, die es uns ermöglichen, die zukünftigen Verkäufe eines Produkts in einem bestimmten Zeitraum im Voraus zu kennen.

Effiziente Flottenplanung

Gehen wir etwas tiefer: Dank Advanced Analytics, Künstlicher Intelligenz und Algorithmen können wir kurz- und mittelfristig wissen, „was passieren wird“. Das vereinfacht die Entscheidungsfindung und die Gestaltung von Abläufen, die auf objektiven Fakten basieren und dadurch effizienter werden. Der Schlüssel des Prozesses liegt in den Daten – genauer gesagt in der Nutzung aller internen (Bestand, Bestellungen, Verkaufshistorien, Lead Time der Lieferanten …) und externen Daten (Wirtschaftsindikatoren, Wetterdaten, Branchen oder sogar Social-Media-Sentiment, zum Beispiel) des Unternehmens, die gesammelt, aufbereitet und verknüpft, unter einer Data-Driven-Philosophie, ein Zukunftsbild der Nachfrage nach den Produkten des Unternehmens liefern.

Das vereinfacht und verbessert nicht nur das Bestandsmanagement, die Beschaffungsprozesse, die Produktion … kurz: jedes Glied der Lieferkette, sondern ermöglicht auch eine optimale Planung der Transportleistungen. Wenn wir wissen, dass im Monat X N Einheiten einer bestimmten Artikelreferenz, Y einer anderen und Z einer dritten verkauft werden (und das Beispiel auf das gesamte Inventar ausweiten) und wir die voraussichtlichen Liefergebiete kennen, können wir eine effiziente Flottenplanung durchführen, Routen anpassen, Zeitpläne festlegen, Versandstandorte bestimmen, den Personalbedarf für jeden Transportvorgang abschätzen, Lieferzeiten für neue Verkäufe anpassen usw.

Jede Art von Nachfrageschwankung, ob durch Anstieg oder Rückgang, beeinflusst die Transportflüsse. Daher vereinfacht eine in das TMS bzw. den Planer des Unternehmens integrierte Absatzprognose – wie wir sehen – die Gestaltung der Zustellabläufe und optimiert den Prozess, mit entsprechenden Kosteneinsparungen und einer Verbesserung des Kundenservice.

Wenn das Nachfrageprognosesystem zudem von einem Ladeoptimierer begleitet wird, um jeden Millimeter der Flotteneinheiten auszunutzen, wird der Prozess abgerundet: höhere Effizienz, mehr Nachhaltigkeit und besserer Kundenservice – bei geringeren Kosten und höherem Gewinn.

Fazit

In einer vollständig globalisierten Welt gewinnt der Transport von Tag zu Tag an Bedeutung. Logistische Abläufe werden aufgrund des heutigen Konsumsystems und des Booms des Online-Handels immer komplexer. Angesichts dieser Realität ist Technologie der beste Verbündete der Wirtschaft.

Advanced Analytics, Künstliche Intelligenz und Big Data stellen Unternehmen Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sich alle Glieder der Lieferkette optimieren lassen – mit unzähligen Vorteilen für die Transportflüsse. Insbesondere die Systeme zur Nachfrageprognose, auf die wir uns konzentriert haben, vereinfachen die Entscheidungsfindung, indem sie Schätzungen zu den zu erwartenden Verkäufen und damit zu den zu bewegenden Ladungen liefern.