Die 5 größten Herausforderungen bei der Bedarfsprognose in Lieferketten – und wie man sie bewältigt

Unausgewogene Lagerbestände können für beide Seiten erhebliche Konsequenzen haben: Wenn Sie zu viel auf Lager haben, müssen Sie für Rabatte und Lagerung bezahlen. Wenn Sie zu wenig auf Lager haben, werden Ihre Kunden das Gesuchte woanders finden. Beide Seiten haben ihre eigenen Herausforderungen und Kosten, die jedoch beide darauf zurückzuführen sind, dass die Nachfrage nicht genau vorhergesagt und der Lagerbestand nicht entsprechend angepasst werden kann.

Um Kosten zu optimieren und Verkaufschancen optimal zu nutzen, kombiniert die Nachfrageprognose Vertrieb, Lagerbestand und fortschrittliche Modellierung, sodass 3PLs jederzeit bestimmen können, wie viel Lagerbestand sie vorrätig haben sollten. Häufige Herausforderungen können jedoch die Bestandsprognose erschweren, ungenau oder unzuverlässig machen und zu noch mehr Zeit- und Geldverlusten führen.

Hier werfen wir einen Blick auf fünf der größten Herausforderungen, die einer besseren Nachfrageprognose und -planung in Lieferketten im Wege stehen, und wie Logistikführer diese Probleme durch eine bessere Kontrolle ihrer Daten überwinden.

1. Begrenzte Datenverfügbarkeit

Problem: Unvollständige Daten beeinträchtigen die Genauigkeit
Siloartige Bestandsdaten können zu ungenauen Prognosen führen, da sie ein unvollständiges Bild des Marktes vermitteln. Wenn Sie Ihre Bestandsmengen auf unvollständigen Daten basieren, kann dies zu nachgelagerten Problemen führen, die später nur schwer zu beheben sind – darunter auch einige der anderen Probleme auf dieser Liste. Um den Wert Ihrer Nachfrageprognosen zu steigern, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Bestands- und Verkaufsdaten sauber, zugänglich und zuverlässig sind.

Lösung: Integrieren Sie Daten in eine einheitliche Plattform.
Um einen genaueren Überblick über Ihr Unternehmen und das Kaufverhalten zu erhalten, zentralisieren Sie Ihre Geschäftsdaten auf einer einzigen Plattform, die Ihnen hilft, den Überblick zu behalten. Indem Sie alle wichtigen Daten an einem Ort verfügbar haben, können Sie sich ein vollständigeres Bild vom Markt machen und neue Chancen nutzen, während Sie gleichzeitig die Lagerbestände an Spitzen- und Tiefzeiten der Nachfrage anpassen können.

2. Ungenaue Prognosen

Problem: Führt zu Überbeständen oder Fehlbeständen
Unvollständige Daten führen zu ungenauen Bestandsprognosen, und ungenaue Prognosen können Ihren Gewinn schmälern, indem sie entweder zu Überbeständen oder zu Fehlbeständen führen. Ungenauigkeiten können auch durch manuelle Prozesse, schnelles Wachstum oder Personalwechsel entstehen, aber unabhängig von der Ursache gibt es fortschrittliche Tools, mit denen Unternehmen die Genauigkeit ihrer Prognosen verbessern können.

Lösung: Einsatz fortschrittlicher Modelle mit historischen Daten, maschinellem Lernen und KI
Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der KI können Unternehmen dabei helfen, Marktdaten schnell zu bereinigen und anzuwenden, wodurch ein Maß an Genauigkeit erreicht wird, das mit älteren, konventionelleren Methoden nicht zu erreichen ist. Durch die Kombination dieser Innovationen mit verifizierten historischen Geschäftsdaten können Sie komplexe Logik auf Ihre Verkaufsmuster anwenden und so genau für Nachfrageschwankungen in Ihrem gesamten Einzugsgebiet planen.

3. Nachfrageschwankungen

Problem: Plötzliche Veränderungen stören Prognosen
Wenn Produkte beliebt werden oder von einem neueren Angebot in den Schatten gestellt werden, kann es für alle Beteiligten entlang der Lieferkette schwierig sein, Schritt zu halten. Die plötzlichen Veränderungen in der Nachfrage können Ihre Prognosen durcheinanderbringen und zu Rückständen und Lieferengpässen führen. Störungen im Transportwesen und Wetterbedingungen können ebenfalls zu Unterbrechungen entlang der Lieferkette führen, die sich aktuellen Modellen und Planungen entziehen.

Lösung: Nutzen Sie Tools zur Bedarfsermittlung und prädiktive Analysen
Tools zur Bedarfsermittlung und prädiktive Analysen nutzen KI und maschinelles Lernen, um Ihre Daten auszuwerten und Ihnen Erkenntnisse zu liefern, mit denen Sie den Bedarf prognostizieren können. Mit neuen Analysetools können Sie vorausschauend planen und sich auf Marktveränderungen einstellen, bevor diese Sie erreichen.

4. Lange Vorlaufzeiten und Schwankungen bei den Lieferanten

Problem: Schwierige Abstimmung von Angebot und Nachfrage
Es ist zwar schwierig, sich an die Nachfrage der Käufer anzupassen, aber ebenso herausfordernd kann es sein, sich auf lange Vorlaufzeiten der Lieferanten einzustellen. Verlängerte Vorlaufzeiten oder Störungen auf Seiten des Herstellers können zu einem Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage führen, sodass Sie entweder zu viel oder zu wenig Produkte im Regal haben.

Lösung: Zusammenarbeit und Kommunikation mit Lieferanten
Eine optimierte Kommunikation zwischen Ihnen und Ihren Lieferanten kann Ihnen dabei helfen, Lücken zu schließen und Einblick in Störungen auf deren Seite zu gewinnen, bevor diese zu einem Problem für Sie werden. Lösungen, die einfachere Kanäle für die Zusammenarbeit bieten, erhöhen die Prognosegenauigkeit, indem sie Sie mit einzelnen Lieferanten in Kontakt halten und es Ihrem Unternehmen ermöglichen, sich sofort auf Herausforderungen einzustellen, die sich möglicherweise auf der anderen Seite der Welt entwickeln.

5. Mangelnde Abstimmung zwischen den Abteilungen

Problem: Schlechte Zusammenarbeit führt zu ungenauen Prognosen
Ein kooperativer Ansatz ist nicht nur für Sie und Ihre externen Partner von entscheidender Bedeutung, sondern auch für die Effektivität Ihrer internen Abteilungen. Die Verwendung von isolierten Abteilungsdaten kann zu ungenauen Prognosen führen, und eine mangelnde Abstimmung von Zielen und Initiativen kann Prognosen unwirksam machen. Lösungen, die alle Beteiligten zusammenbringen, um auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten, sollten Priorität haben.

Lösung: Implementierung von Sales and Operations Planning (S&OP)
Konzentrieren Sie sich auf den Geschäftsmanagementprozess, indem Sie Sales and Operations Planning (S&OP) implementieren, das in der Regel in Form einer monatlichen Abstimmung zwischen Marketing, Produktion, Bestandsmanagement und Vertrieb erfolgt. Weisen Sie Führungskräfte zu und legen Sie eine Strategie für Besprechungen, Übergaben und Änderungen am S&OP fest, während Sie die Geschäftsbereiche für eine effektivere Prognose koordinieren.

Die Bestands- und Bedarfsprognosen in Lieferketten sehen für jedes Unternehmen anders aus, aber durch die Anwendung dieser bewährten Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Lagerbestände ausgewogen und Ihre Prognosen genau sind.