Die Bedarfsprognose hat sich seit 2020 grundlegend verändert. Herkömmliche Modelle stossen angesichts der beispiellosen Corona-Lockdowns, Störungen in den Lieferketten, einer instabilen Wirtschaft, des ersten grossen Kriegs in Europa seit dem Zweiten Weltkrieg und der anhaltenden Energiekrise an ihre Grenzen. Deshalb sind interne und externe Daten für die Bedarfsprognose heute unverzichtbar: Sie helfen, Lagerbestände zu optimieren und Kosten zu senken.
Vor diesem Hintergrund war Gylian Verstraete, Manager Data Science bei Solventure, in der zehnten Folge des Podcasts von Miebach Consulting zu Gast. Gemeinsam mit Gustavo Escobar, Manager bei Miebach – Partner von Solventure und weltweit tätige Unternehmensberatung für Lieferketten – sprach er darüber, wie sich Prognosen mithilfe fortgeschrittener Analysen verbessern lassen.
Dieses Gespräch kommt zur richtigen Zeit: Probleme in den Lieferketten und der pandemiebedingte Nachholbedarf haben branchenübergreifend zu hohen Auftragsrückständen geführt. Dadurch steigt für Unternehmen das Risiko des sogenannten Bullwhip-Effekts in der Lieferkette.
Wettbewerbsfähig bleiben
Verstraete: „Unternehmen setzen in ihrer Absatzprognose häufig auf klassische statistische Verfahren. Dabei werden historische Trends und saisonale Muster in die Zukunft fortgeschrieben. Doch sich ausschliesslich darauf zu verlassen, kann riskant sein – insbesondere bei Lieferengpässen und Störungen. Dann ist das bisherige Nachfrageverhalten kein verlässlicher Massstab mehr für die Zukunft. Deshalb betone ich, dass Unternehmen externe Daten in ihre Bedarfsplanung einbeziehen müssen, um mehr Transparenz in ihrer Lieferkette zu schaffen. Dazu zählen makroökonomische Kennzahlen wie Produktionsraten, Ölpreise und Wetterdaten, aber auch Ereignisse wie das chinesische Neujahrsfest oder Arbeitskämpfe. Daneben gibt es zahlreiche branchenspezifische Indikatoren, etwa Fahrzeugverkäufe in der Automobilindustrie oder Baugenehmigungen im Bauwesen.“
Escobar: „Ergänzend möchte ich festhalten, dass Unternehmen bei Bedarfsplanung und Prognosen vorausschauend handeln müssen. Wenn sie externe Daten laufend beobachten, können sie frühzeitig Hinweise auf Veränderungen der Nachfrage oder auf Lieferengpässe erkennen und ihre Pläne entsprechend anpassen. Das kann ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Unternehmen verschaffen, die weiterhin ausschliesslich mit herkömmlichen Prognosemethoden arbeiten.“
Prognoseinstrumente fehlen oft
Escobar: „Die meisten Unternehmen nutzen derzeit weder prädiktive noch präskriptive Instrumente in ihren Prognoseprozessen. Das zeigt, wie wichtig es ist, in die passende Technologie und in die richtigen Fachkräfte zu investieren, um die Bedarfsplanung wirksam zu unterstützen.“
Verstraete: „Doch selbst wenn die passende Technologie und die richtigen Fachkräfte vorhanden sind, müssen Unternehmen ihren Blick über die eigenen internen Daten hinaus erweitern. Sie müssen mit anderen Bereichen ihrer Lieferkette zusammenarbeiten, um ein vollständigeres Bild von Nachfrage und Lagerbeständen zu erhalten. Zudem sollten sie sich der Risiken bewusst sein, die entstehen, wenn sie sich ausschliesslich auf interne Daten verlassen. Weshalb nur die eigene Nachfrage und die eigenen Lagerbestände betrachten und nicht auch andere Beteiligte entlang der Wertschöpfungskette? Ein anschauliches Beispiel ist ein US-Händler für Gebrauchtwagen. Während der Corona-Pandemie stieg die Nachfrage stark an. Als sich die Lieferzeiten für Neuwagen später verkürzten, ging die Nachfrage nach Gebrauchtwagen zurück. Das führte zu geringeren Absatzmengen, niedrigeren Verkaufspreisen und letztlich zu sinkenden Gewinnen. Gleichzeitig musste das Unternehmen sicherstellen, dass der vorhandene Fahrzeugbestand weiterhin über dem Einkaufspreis verkauft werden konnte. Hätte der Händler externe Daten wie Fahrzeugverkäufe, Fahrzeugproduktion und Verbraucherpreise für Neu- und Gebrauchtwagen beobachtet, hätte er diesen Trend früher erkannt und seine Planung rechtzeitig anpassen können.“
Wettbewerbsvorteile schaffen
Der Einsatz externer Daten in der Bedarfsplanung und Prognose ist für Unternehmen unverzichtbar, wenn sie in einem sich rasch wandelnden Marktumfeld wettbewerbsfähig bleiben wollen. Dazu braucht es Investitionen in geeignete Technologie und qualifizierte Fachkräfte sowie eine enge Zusammenarbeit mit weiteren Bereichen der Lieferkette.
So lassen sich Frühwarnsignale für Nachfrageveränderungen oder Lieferengpässe erkennen und Pläne rechtzeitig anpassen. Das verschafft Unternehmen einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die weiterhin ausschliesslich auf traditionelle Prognosemethoden setzen.
