[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ custom_margin=”0px||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” collapsed=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” admin_label=”Blog Summary” module_class=”nomargin-top” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” width=”100%” custom_margin=”0px||30px||false|false” custom_padding=”25px|50px|25px|50px|false|false” custom_css_free_form=”selector {width: 100% !important;}” border_width_all=”1px” border_color_all=”#DDDDDD” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text admin_label=”Header” _builder_version=”4.27.4″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” text_orientation=”center” custom_padding=”||10px||false|false” border_width_bottom=”1px” border_color_bottom=”#DDDDDD” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
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Unausgewogene Lagerbest\u00e4nde k\u00f6nnen f\u00fcr beide Seiten erhebliche Konsequenzen haben: Wenn Sie zu viel auf Lager haben, m\u00fcssen Sie f\u00fcr 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 zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, dass die Nachfrage nicht genau vorhergesagt und der Lagerbestand nicht entsprechend angepasst werden kann.<\/p>\n
Um Kosten zu optimieren und Verkaufschancen optimal zu nutzen, kombiniert die Nachfrageprognose Vertrieb, Lagerbestand und fortschrittliche Modellierung, sodass 3PLs jederzeit bestimmen k\u00f6nnen, wie viel Lagerbestand sie vorr\u00e4tig haben sollten. H\u00e4ufige Herausforderungen k\u00f6nnen jedoch die Bestandsprognose erschweren, ungenau oder unzuverl\u00e4ssig machen und zu noch mehr Zeit- und Geldverlusten f\u00fchren.<\/p>\n
Hier werfen wir einen Blick auf f\u00fcnf der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen, die einer besseren Nachfrageprognose und -planung in Lieferketten im Wege stehen, und wie Logistikf\u00fchrer diese Probleme durch eine bessere Kontrolle ihrer Daten <\/a>\u00fcberwinden.<\/p>\n Problem: Unvollst\u00e4ndige Daten beeintr\u00e4chtigen die Genauigkeit<\/strong> L\u00f6sung: Integrieren Sie Daten in eine einheitliche Plattform.<\/strong> Problem: F\u00fchrt zu \u00dcberbest\u00e4nden oder Fehlbest\u00e4nden<\/strong> L\u00f6sung: Einsatz fortschrittlicher Modelle mit historischen Daten, maschinellem Lernen und KI<\/strong> Problem: Pl\u00f6tzliche Ver\u00e4nderungen st\u00f6ren Prognosen<\/strong> L\u00f6sung: Nutzen Sie Tools zur Bedarfsermittlung und pr\u00e4diktive Analysen<\/strong> Problem: Schwierige Abstimmung von Angebot und Nachfrage<\/strong> L\u00f6sung: Zusammenarbeit und Kommunikation mit Lieferanten<\/strong> Problem: Schlechte Zusammenarbeit f\u00fchrt zu ungenauen Prognosen<\/strong> L\u00f6sung: Implementierung von Sales and Operations Planning (S&OP)<\/strong> Die Bestands- und Bedarfsprognosen in Lieferketten sehen f\u00fcr jedes Unternehmen anders aus, aber durch die Anwendung dieser bew\u00e4hrten Best Practices k\u00f6nnen Sie sicherstellen, dass Ihre Lagerbest\u00e4nde ausgewogen und Ihre Prognosen genau sind.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" AUF EINEN BLICK Entdecken Sie wichtige Faktoren, die sich auf die Genauigkeit von Prognosen auswirken. Erfahren Sie, wie Datensilos Probleme bei der Transparenz verursachen. Sehen Sie, wie Automatisierung die Prognosegenauigkeit verbessert. Tauchen Sie ein in technologiegest\u00fctzte Strategien zur Bedarfsplanung. Unausgewogene Lagerbest\u00e4nde k\u00f6nnen f\u00fcr beide Seiten erhebliche Konsequenzen haben: Wenn Sie zu viel auf Lager haben, […]<\/p>\n","protected":false},"author":111,"featured_media":722824,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"Unbalanced inventory levels can have big consequences on both sides: Hold onto too much, and you end up paying for discounts and storage. Keep too little, and your customers will find what they\u2019re looking for somewhere else. Each side carries its own associated challenges and costs, but they both stem from an inability to accurately predict demand and adjust inventory to meet it.\r\n\r\nTo streamline costs and make the most of sales opportunities, demand forecasting combines sales, inventory and advanced modeling so 3PLs can determine how much stock they should have on hand at any time. But common challenges can make inventory forecasting difficult, inaccurate or unreliable, leading to even more lost time and money.\r\n\r\nHere, we\u2019ll take a look at five of the top challenges that stand in the way of better demand forecasting and planning in supply chains, and how logistics leaders are overcoming these problems with better control over their data.\r\n1. Begrenzte Datenverf\u00fcgbarkeit<\/h2>\n
Siloartige Bestandsdaten k\u00f6nnen zu ungenauen Prognosen f\u00fchren, da sie ein unvollst\u00e4ndiges Bild des Marktes vermitteln. Wenn Sie Ihre Bestandsmengen auf unvollst\u00e4ndigen Daten basieren, kann dies zu nachgelagerten Problemen f\u00fchren, die sp\u00e4ter nur schwer zu beheben sind \u2013 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, zug\u00e4nglich und zuverl\u00e4ssig sind.<\/p>\n
Um einen genaueren \u00dcberblick \u00fcber Ihr Unternehmen und das Kaufverhalten zu erhalten, zentralisieren Sie Ihre Gesch\u00e4ftsdaten auf einer einzigen Plattform, die Ihnen hilft, den \u00dcberblick zu behalten. Indem Sie alle wichtigen Daten an einem Ort verf\u00fcgbar haben, k\u00f6nnen Sie sich ein vollst\u00e4ndigeres Bild vom Markt machen und neue Chancen nutzen, w\u00e4hrend Sie gleichzeitig die Lagerbest\u00e4nde an Spitzen- und Tiefzeiten der Nachfrage anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n2. Ungenaue Prognosen<\/h2>\n
Unvollst\u00e4ndige Daten f\u00fchren zu ungenauen Bestandsprognosen, und ungenaue Prognosen k\u00f6nnen Ihren Gewinn schm\u00e4lern, indem sie entweder zu \u00dcberbest\u00e4nden oder zu Fehlbest\u00e4nden f\u00fchren. Ungenauigkeiten k\u00f6nnen auch durch manuelle Prozesse, schnelles Wachstum oder Personalwechsel entstehen, aber unabh\u00e4ngig von der Ursache gibt es fortschrittliche Tools, mit denen Unternehmen die Genauigkeit ihrer Prognosen verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n
Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der KI k\u00f6nnen Unternehmen dabei helfen, Marktdaten schnell zu bereinigen und anzuwenden, wodurch ein Ma\u00df an Genauigkeit erreicht wird, das mit \u00e4lteren, konventionelleren Methoden nicht zu erreichen ist. Durch die Kombination dieser Innovationen mit verifizierten historischen Gesch\u00e4ftsdaten k\u00f6nnen Sie komplexe Logik auf Ihre Verkaufsmuster anwenden und so genau f\u00fcr Nachfrageschwankungen in Ihrem gesamten Einzugsgebiet planen.<\/p>\n3. Nachfrageschwankungen<\/h2>\n
Wenn Produkte beliebt werden oder von einem neueren Angebot in den Schatten gestellt werden, kann es f\u00fcr alle Beteiligten entlang der Lieferkette schwierig sein, Schritt zu halten. Die pl\u00f6tzlichen Ver\u00e4nderungen in der Nachfrage k\u00f6nnen Ihre Prognosen durcheinanderbringen und zu R\u00fcckst\u00e4nden und Lieferengp\u00e4ssen f\u00fchren. St\u00f6rungen im Transportwesen und Wetterbedingungen k\u00f6nnen ebenfalls zu Unterbrechungen entlang der Lieferkette f\u00fchren, die sich aktuellen Modellen und Planungen entziehen.<\/p>\n
Tools zur Bedarfsermittlung und pr\u00e4diktive Analysen nutzen KI und maschinelles Lernen, um Ihre Daten auszuwerten und Ihnen Erkenntnisse zu liefern, mit denen Sie den Bedarf prognostizieren k\u00f6nnen. Mit neuen Analysetools k\u00f6nnen Sie vorausschauend planen und sich auf Marktver\u00e4nderungen einstellen, bevor diese Sie erreichen.<\/p>\n4. Lange Vorlaufzeiten und Schwankungen bei den Lieferanten<\/h2>\n
Es ist zwar schwierig, sich an die Nachfrage der K\u00e4ufer anzupassen, aber ebenso herausfordernd kann es sein, sich auf lange Vorlaufzeiten der Lieferanten einzustellen. Verl\u00e4ngerte Vorlaufzeiten oder St\u00f6rungen auf Seiten des Herstellers k\u00f6nnen zu einem Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage f\u00fchren, sodass Sie entweder zu viel oder zu wenig Produkte im Regal haben.<\/p>\n
Eine optimierte Kommunikation zwischen Ihnen und Ihren Lieferanten kann Ihnen dabei helfen, L\u00fccken zu schlie\u00dfen und Einblick in St\u00f6rungen auf deren Seite zu gewinnen, bevor diese zu einem Problem f\u00fcr Sie werden. L\u00f6sungen, die einfachere Kan\u00e4le f\u00fcr die Zusammenarbeit bieten, erh\u00f6hen die Prognosegenauigkeit, indem sie Sie mit einzelnen Lieferanten in Kontakt halten und es Ihrem Unternehmen erm\u00f6glichen, sich sofort auf Herausforderungen einzustellen, die sich m\u00f6glicherweise auf der anderen Seite der Welt entwickeln.<\/p>\n5. Mangelnde Abstimmung zwischen den Abteilungen<\/h2>\n
Ein kooperativer Ansatz ist nicht nur f\u00fcr Sie und Ihre externen Partner von entscheidender Bedeutung, sondern auch f\u00fcr die Effektivit\u00e4t Ihrer internen Abteilungen. Die Verwendung von isolierten Abteilungsdaten kann zu ungenauen Prognosen f\u00fchren, und eine mangelnde Abstimmung von Zielen und Initiativen kann Prognosen unwirksam machen. L\u00f6sungen, die alle Beteiligten zusammenbringen, um auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten, sollten Priorit\u00e4t haben.<\/p>\n
Konzentrieren Sie sich auf den Gesch\u00e4ftsmanagementprozess, 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 F\u00fchrungskr\u00e4fte zu und legen Sie eine Strategie f\u00fcr Besprechungen, \u00dcbergaben und \u00c4nderungen am S&OP fest, w\u00e4hrend Sie die Gesch\u00e4ftsbereiche f\u00fcr eine effektivere Prognose koordinieren.<\/p>\n1. Limited data availability<\/h2>\r\nProblem: Incomplete data affects accuracy\r\n<\/strong>Having siloed inventory data can lead to inaccurate forecasting because it provides an incomplete picture of the market. When you base your inventory levels on incomplete data, it can lead to downstream challenges that can be hard to fix later\u2014including some of the other challenges on this list. To gain value from your demand forecasts, ensure your inventory and sales data is clean, accessible and reliable.\r\n\r\nSolution: Integrate data into a unified platform\r\n<\/strong>To get a more accurate view of your business and the buying landscape, centralize your business data into a single platform that helps you stay in sync. By having all the key data available in one place, you can create a more complete picture of the market and capitalize on new opportunities while fine-tuning stock levels for peaks and valleys in demand.\r\n
2. Inaccurate forecasts<\/h2>\r\nProblem: Leads to overstocking or stockouts\r\n<\/strong>Incomplete data leads to inaccurate inventory forecasts, and inaccurate forecasts can bring down your bottom line by leading to either overstock or stockouts. Inaccuracy can also stem from adhering to manual processes, experiencing rapid growth or a shift in personnel, but despite the root cause, there are advanced tools that can help businesses dial up their forecasting accuracy.\r\n\r\nSolution: Use advanced models with historical data, machine learning and AI\r\n<\/strong>Advances in machine learning and AI can help companies clean and apply market data quickly, unlocking a level of accuracy that can\u2019t be matched by older, more conventional methods. Combining these innovations with verified historical business data can help you plan accurately for swings in demand across your entire footprint by applying complex logic to your sales patterns.\r\n
3. Demand fluctuations<\/h2>\r\nProblem: Sudden changes disrupt forecasts<\/strong>\r\nWhen products become popular or get overshadowed by a newer offering, it can be difficult for everyone along the supply chain to keep up. The overnight changes in demand can throw off your forecasts, leading to backups and out-of-stock challenges. Disruptions in transportation and weather can also cause breakages along the supply chain that defy current modeling and planning.\r\n\r\nSolution: Use demand sensing tools and predictive analytics<\/strong>\r\nDemand sensing tools and predictive analytics use AI and machine learning to look at your data and offer insights that help you forecast demand. New analytics tools can help you see around the corner and calibrate for market changes before they land on your doorstep.\r\n
4. Long lead times & supplier variability<\/h2>\r\nProblem: Hard to align supply with demand<\/strong>\r\nWhile it\u2019s difficult to adjust for buyer demand, it can be equally challenging to flex for long supplier lead times. Extended lead times or disruptions on the manufacturer's side can generate a mismatch between the rhythm of supply and demand that can leave you with too much\u2014or too little\u2014product on the shelf.\r\n\r\nSolution: Collaborate & communicate with suppliers<\/strong>\r\nStreamlined communication between you and your supplier can help you bridge the gap and gain visibility into disruptions on their side before they become a problem on yours. Solutions that offer easier channels for collaboration boost forecasting accuracy by keeping you in touch with individual suppliers, allowing your business to adjust instantly to challenges that might be developing on the other side of the world.\r\n
5. Departmental misalignment<\/h2>\r\nProblem: Poor collaboration causes inaccurate forecasts<\/strong>\r\nA collaborative approach isn\u2019t just key for you and your external partners; it\u2019s critical for the effectiveness of your internal departments, too. Using siloed departmental data can cause your forecasts to be inaccurate, and misalignment on goals and initiatives can cause forecasts to be ineffective. Solutions that bring stakeholders together to work toward a common goal should be prioritized.\r\n\r\nSolution: Implement Sales and Operations Planning (S&OP)<\/strong>\r\nFocus on business management process by implementing Sales and Operations Planning (S&OP), which usually takes the form of a monthly sync between marketing, production, inventory management and sales. Assign leaders and set up a strategy for meetings, handoffs and changes to the S&OP as you coordinate business areas for more effective forecasting.\r\n\r\nInventory and demand forecasting in supply chains will look different for each business, but by adopting these proven best practices, you can ensure your stock levels are balanced and your forecasts are accurate.\r\n\r\nCurious about how SPS can help? See how we help 3PLs everywhere stay in sync<\/a> with the rest of the supply chain.","_et_gb_content_width":"","sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","footnotes":""},"categories":[32432,32327,32425,32313,32329,32433],"tags":[],"class_list":["post-761052","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-3pls-de","category-data-management-de","category-inventory-management-de","category-order-fulfillment-de","category-order-management-de","category-retailer-requirements-de"],"acf":[],"yoast_head":"\n