8 Techniken der Bedarfsprognose für ein besseres Bestandsmanagement

Lesezeit: 5 Min

Supply Chain Manager denkt über Prognosegenauigkeit nach

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Was ist eine Nachfrageprognose?

Die Nachfrageprognose ist der Prozess der Vorhersage der Nachfrage nach einem Lagerartikel über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Die Vorhersage erfolgt in der Regel durch die Überprüfung historischer Daten, z.B. historischer Verbrauchs- oder Verkaufsdaten. Diese werden dann zusammen mit Wissen über Saisonabhängigkeit, Markttrends und Ereignisse wie Werbeaktionen kombiniert, um die künftigen Absätze vorherzusagen.

Zum Aufzeigen der Nachfrage wird in der Regel eine Kombination aus bekannten und prognostizierten Verkaufs- oder Produktionsaufträgen verwendet, und je weiter man in die Zukunft blickt, desto unsicherer wird oft die Genauigkeit der Prognose.

Die Bedeutung der Nachfrageprognose für das Bestandsmanagement

Unabhängig davon, ob Sie ein Hersteller, Großhändler oder Einzelhändler sind, spielt die Bedarfsprognose eine entscheidende Rolle bei der effektiven Lagerverwaltung. Wenn Sie die Nachfrage genau vorhersagen können, können Sie Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Sie die richtigen Lagerbestände führen, um eine hohe Lieferbereitschaft oder ein hohes Service-Level zu gewährleisten. Wenn Sie die Nachfrage richtig prognostizieren, verringern Sie das Risiko von Lieferengpässen, Produktionsunterbrechungen und/oder Umsatzeinbußen.

Eine genaue Bestandsprognose ermöglicht es Ihnen, den Bedarf effizient abzudecken oder Kundenaufträge zu erfüllen, ohne in große Mengen unnötiger Bestände zu investieren. Dies hilft Ihnen effektiv, die Betriebskosten zu senken. Eine gute Prognose ermöglicht es Ihnen, die richtige Menge an Beständen zu halten, ohne dass es zu einer Über- oder Unterbevorratung kommt, und sorgt so für eine optimale Bestandssteuerung.

Eine genaue Bestandsprognose ist jedoch keine leichte Aufgabe. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die acht besten Techniken zur Bedarfsprognose vor, auf die Sie nicht verzichten sollten.

Techniken der Nachfrageprognose

Die genutzten Techniken der Nachfrageprognose können einfach oder auch komplex sein, je nach Anwendungsfall. Und es gibt viele Prognosemodelle, die ein Unternehmen einsetzen kann, die sowohl quantitative Prognosen (auf der Grundlage historischer Nachfragedaten) als auch qualitative Prognosen (auf der Grundlage subjektiverer Erfahrungen und Erkenntnisse) beinhalten.

Eine der einfachsten und gebräuchlichsten Techniken der Bestandsprognose ist die Berechnung gleitender Durchschnittsprognosen. Dabei werden die Nachfragedaten eines vorangegangenen Zeitraums (z.B. vom letzten Monat) herangezogen und die durchschnittliche Nachfrage in diesem Zeitraum berechnet, und dieser Durchschnitt wird dann als Prognosewert für den kommenden Zeitraum verwendet.

Diese Methode eignet sich zwar für Bestandsartikel mit stabiler Nachfrage, bei denen die frühere tatsächliche Nachfrage ein guter Indikator für den künftigen Prognosezeitraum ist, doch ist dies auf den heutigen zerrütteten Märkten oft nicht der Fall.

Viele Unternehmen haben Probleme mit ihren simplen Nachfrageprognosetechniken, weil sie die große Bandbreite der Nachfragemuster für ihre Lagerartikel nicht miteinbeziehen. Sie berücksichtigen auch nicht die externen Marktfaktoren, die zu Nachfrageschwankungen führen.

Sehen wir uns an, wie Sie diese in Ihre Prognosen einbeziehen können!

8 der besten Techniken für die Nachfrageprognose

Im Folgenden finden Sie unsere acht bewährtesten Techniken zur Bedarfsprognose, mit denen Sie Ihr Bestandsmanagement verbessern können:

  1. Nachfragetypen verwenden
  2. Trends identifizieren
  3. Anpassung der Prognosen an die Saisonalität
  4. Qualitativen Input einbeziehen
  5. Entfernen Sie „echte“ Nachfrageausreißer
  6. Berücksichtigung der Vorhersagegenauigkeit
  7. Verstehen Sie Ihre Prognosezeiträume für die Nachfrage
  8. Erwägen Sie Software für die Bedarfsprognose

Schauen wir uns die einzelnen Aspekte genauer an:

1. Bestandsprognose anhand von Nachfragetypen

Wenn Sie die historischen Verkaufs-/Verbrauchsdaten jedes Artikels in Ihrem Lager analysieren würden, können Sie feststellen, dass die Nachfrage nach verschiedenen Produkten sehr unterschiedlich ist. Bei einigen ist die Nachfrage im Laufe der Zeit konstant hoch oder niedrig, während sie bei anderen sporadisch oder unregelmäßig ist.

Zum Beispiel:

Nachfragetypen für Prognosen

Darüber hinaus ändern sich die Nachfragetypen von Lagerartikeln im Laufe ihres Produktlebenszyklus, vom Markteintritt über die Marktreife bis zum Rückgang:
produkt lebenszyklus optimale bestellmenge

Um Ihre Basisnachfrage effektiv zu prognostizieren, sollten Sie daher den Nachfragetyp eines Artikels ermitteln und dann die Art der Berechnung (oder des Algorithmus) bestimmen, mit der Sie die genaueste Prognose erstellen. Es ist statistisch sinnvoll, einen anderen Algorithmus zur Berechnung der Nachfrage für ein Produkt mit sprunghafter Nachfrage zu verwenden als für ein Produkt mit langsamer Nachfrage.

2. Nachfragetrends berücksichtigen

Die Nachfrage nach Ihren Bestandsartikeln schwankt, da sich die Trends ändern, neue Technologien alte ersetzen und soziale, wirtschaftliche und rechtliche Faktoren die Nachfrage beeinflussen.

Die Artikel folgen auch den Nachfragetrends, während sie den Produktzyklus durchlaufen. In der Wachstumsphase ist der Nachfragetrend beispielsweise positiv, während sich der Trend in der Abklingphase umkehrt.

3. Prognose der Nachfrage nach saisonalen Artikeln

Fast jeder Hersteller, Großhändler oder Einzelhändler kann davon ausgehen, dass die Nachfrage nach einigen seiner Produktlinien saisonalen Schwankungen unterliegt. Wetterbedingte Nachfrage, Schulferien und jährliche Bräuche oder Feste haben alle einen saisonalen Einfluss auf die Nachfrage.

Wenn Sie wissen, wie sich diese saisonalen Faktoren auf Ihr Produktionsniveau oder die Kaufgewohnheiten Ihrer Kunden auswirken, können Sie Nachfragespitzen nutzen und für erwartete Rückgänge rechtzeitig planen.

Es empfiehlt sich, die Faktoren für die saisonale Nachfrage von den Berechnungen der Basisnachfrage zu trennen. So bleiben die Daten sauber und lassen sich leichter für künftige Prognosen verwenden.

4. Einbindung einer qualitativen Prognosemethode

Während historische Daten (quantitative Nachfrageprognosen) eine hervorragende Grundlage für die Genauigkeit von Nachfrageprognosen schaffen, müssen Sie manchmal auch qualitative Faktoren berücksichtigen.

Bei der qualitativen Nachfrageprognose werden zukünftige Ereignisse und externe Marktfaktoren wie Promotions und Aktivitäten der Wettbewerber berücksichtigt. Im Wesentlichen geht es darum, „menschlichen Input“ einzuholen. Dies könnte bedeuten, dass Sie Ihr Sales-Team nach seiner Meinung fragen oder mit Kunden und Lieferanten über ihr Befinden zu anstehenden Aufträgen sprechen. Qualitative Prognosemethoden sind besonders nützlich, wenn die Nachfrage unregelmäßig oder instabil ist, oder wenn Sie keine historischen Daten verwenden können, wie z.B. wenn Sie neu auf dem Markt sind oder es sich um neue Produkte handelt.

Stellen Sie sicher, dass Sie alle menschlichen Erfahrungswerte in Ihre Bestandsprognosen einfließen lassen, damit diese so genau wie möglich sind.

5. Nachfrageausreißer

Ungewöhnliche Nachfrageausreißer können das Ergebnis bekannter Aktionen (Promos, einmalige Großaufträge, Streiks der Mitarbeiter usw.) oder unvorhersehbarer Ereignisse (Wegfallen eines Wettbewerbers, Naturkatastrophen usw.) sein.

Nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Nachfrageprognosedaten zu analysieren, um Ausreißer bei der Nachfrage zu erkennen, da diese die Genauigkeit Ihrer Prognosen erheblich beeinträchtigen können. Alle Nachfragedaten – ob hoch oder niedrig, die außerhalb der angemessenen Standardabweichung der durchschnittlichen Nachfrage liegen, müssen identifiziert werden. Sie sollten dann entscheiden, ob diese in Ihre Berechnungen für die Bedarfsprognose einbezogen werden sollen (wenn sie Teil eines Trends sind) oder nicht (wenn es sich um eine Anomalie im Bedarf handelt).

Ausreißer der NachfrageDazu gehören auch Zeiten, in denen es zu Lieferengpässen kommt. Achten Sie darauf, dass Sie diese aus Ihren Prognosen ausschließen, da sie diese sonst fälschlicherweise insgesamt verringern.

Wenn Sie beispielsweise einen Zeitraum haben, in dem Sie von einem Artikel nur 10 Stück verkauft/verbraucht haben, weil das alles war, was Sie auf Lager hatten, während Sie mit der richtigen Verfügbarkeit eigentlich 200 Stück hätten verkaufen/verbrauchen können, sollten Sie sicherstellen, dass Sie nicht auf der Grundlage einer Prognose nachbestellen, die die niedrige, verfälschte Nachfrage berücksichtigt. Markieren Sie die Zeiträume, die Sie ausschließen möchten, oder noch besser: Treffen Sie eine Annahme über die entgangenen Verkäufe/Verbräuche und fügen Sie diese zur Prognose hinzu.

6. Berücksichtigung der Vorhersagegenauigkeit

Es ist sehr unwahrscheinlich, dass Ihre Bedarfsprognosen zu 100% korrekt sind. Wenn Sie also die Fehlerquote Ihrer früheren Bedarfsprognosen berechnen können, können Sie diese Quote bei künftigen Prognosen berücksichtigen. Wenn Sie in der Lage sind festzustellen, wie unsicher eine Prognose für einen bestimmten Zeitraum ist, können Sie die notwendigen Anpassungen an Ihren Bestandsverwaltungsregeln vornehmen, z.B. die Sicherheitsbestände erhöhen, um unsichere Nachfrageperioden abzudecken.

Es gibt viele Formeln, mit denen Sie die Genauigkeit der Nachfrageprognose oder den Prognosefehler messen können. Der mittlere absolute Fehler in Prozent (MAPE) berechnet die mittlere prozentuale Differenz zwischen der tatsächlichen und der prognostizierten Nachfrage in einem bestimmten Zeitraum. Die mittlere absolute Abweichung (MAD) hingegen zeigt die Abweichung der prognostizierten Nachfrage von der tatsächlichen Nachfrage in Einheiten an.

7. Prognosezeiträume für die Nachfrage

Der Zeitraum, den Sie für Ihre Nachfrageprognose wählen, wirkt sich unmittelbar auf die Genauigkeit Ihrer Prognose aus. Eine Prognose, die sich auf die Nachfrage nach Ihren Beständen in den nächsten zwei Wochen bezieht, ist zum Beispiel viel genauer als eine Prognose, die 12 Monate in die Zukunft blickt.

Wenn die Märkte unbeständig sind oder das Nachfragemuster eines Artikels unregelmäßig ist, müssen Sie Ihre Prognosen viel regelmäßiger überprüfen als bei Märkten die konstant sind oder bei sich langsam bewegenden Produkten. Wenn es zu Engpässen oder Überbeständen kommt, müssen Sie Ihre Prognoseintervalle möglicherweise anpassen.

8. Erwägen Sie Software für die Bedarfsprognose

Genaue Bedarfsprognosen zu erstellen ist keine einfache Aufgabe. Vor allem, wenn Sie jeden einzelnen Lagerartikel verfolgen wollen und ein großes Portfolio haben. Die Bestandsprognose erfordert auch ein genaues Bild der Bestände in Ihrem Lager und Ihrer zukünftigen Bestellungen oder Verkäufe über alle Kanäle.

Software für die Bedarfsprognose bietet ein schnelles und genaues Mittel zur Vorhersage, unabhängig davon, wie komplex oder verschieden der Bedarf ist. Während ERP-Systeme, Lagerverwaltungssysteme (WMS) und E-Commerce-Plattformen eine grundsätzliche Funktionalität bieten können, unterstützt die Investition in ein System zur Nachfrageprognose komplexere Anforderungen an die Nachfrageprognose.

Statistische Software zur Bedarfsprognose wie EazyStock stellt sicher, dass Sie über ein Werkzeug verfügen, mit dem Sie Ihre komplexen Bedarfsprognosen schnell und präzise durchführen können, um fehlende Bestände zu reduzieren, das in den Beständen gebundene Kapital zu verringern und vor allem die Kundenanforderungen zu erfüllen.

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