Nachfrageprognose in der Lieferkette

Durch Planungsmethoden wie Nachfrageprognosen lassen sich die Bedürfnisse des Marktes vorhersehen. Die Befriedigung der Nachfrage des Publikums nach Produkten oder Dienstleistungen kann über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Daher ist es wichtig, die Faktoren, die die Nachfrageprognose beeinflussen, und die Methoden zur Berechnung der Nachfrage zu kennen.

Was ist die Nachfrageprognose?

Die Nachfrageprognose ist ein vorausschauender analytischer Prozess, mit dem Unternehmen abschätzen, wie viele Produkte von aktuellen oder zukünftigen Kunden bestellt werden, um darauf reagieren zu können. Mit diesen Prognosen lassen sich Verbraucherverhalten und -entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten und anderer Inputs vorhersagen.

Vor der Durchführung dieser geschäftskritischen Analyse sind daher mehrere Aspekte zu beachten, u. a. die Umsatzentwicklung in der Vergangenheit, die Jahreszeit, der Markt, die Branchenvorschriften sowie die lokale und globale Wirtschaftslage. Durch die Berechnung des erwarteten Absatzes für einen bestimmten Zeitraum kann der Produktions- und Lieferprozess optimiert werden.

Vorteile der Nachfrageprognose

Anhand dieser Prognosen können Führungskräfte und Entscheidungsträger ihre Strategien bei der Planung von Produktion und Vertrieb verbessern. Dies sind einige der Vorteile:

• Aushandlung besserer Verträge mit Lieferanten.
• Verringerung unnötiger Lagerbestände durch die Bereitstellung optimaler Mengen, Vermeidung von Verfall und Verschlechterung der Produkte.
• Ermittlung und bessere Bewältigung von Beschränkungen und Engpässen.
• Treffen solider finanzieller Entscheidungen über Personal oder Investitionen.
• Erarbeitung genauerer und gezielterer Marketingstrategien.
• Vorwegnahme von Veränderungen bei den Verbrauchergewohnheiten.
• Optimierung der Abläufe in mehreren Abteilungen wie Vertrieb, Kundendienst oder Personalwesen.

Welche Faktoren beeinflussen die Nachfrageprognose?

Bestimmte Faktoren können die Nachfrageprognose verändern. Sie werden im Allgemeinen in externe und interne unterteilt:

• Externe: Dazu gehören die Marktsituation, das Einkommen der Verbraucher, die Beschäftigungsquote, Gesetze und Vorschriften sowie soziale Aspekte wie Kultur, Mode oder Trends.
• Interne: Unternehmensinterne Entscheidungen können sich ebenfalls auf die Nachfrage auswirken. Einige der offensichtlichsten Beispiele sind die Verfügbarkeit von Produkten oder Dienstleistungen, ihr Preis und ihre Qualität, der Kundenservice und die angebotenen Werbeaktionen.

Warum sind Nachfrageprognosen in der Lieferkette wichtig?

Eine der besten Möglichkeiten, eine gut funktionierende Lieferkette zu gewährleisten, ist die Nachfrageprognose. Diese Analyse ist sinnvoll für die korrekte Verwaltung des Bestands, die Planung der erforderlichen Lagerkapazität und die Zuweisung von Ressourcen für die einzelnen Aufgaben.

Mit genauen Prognosen fällt es leichter, die richtigen Artikelarten zu verwenden und eine bessere Platzierungsstrategie für Produkte wie Rohstoffe und verarbeitete Materialien zu entwickeln. Außerdem wird die Verfügbarkeit der Lagerbestände erhöht, und es können kundenfreundliche Preise festgelegt werden. Ein Beispiel wäre ein Unternehmen, das für jede seiner Filialen Nachfrageprognosen erstellt, um sie entsprechend zu bevorraten.

Welche Methoden gibt es für die Berechnung von Nachfrageprognosen?

Es gibt verschiedene Techniken zur Durchführung von Nachfrageprognosen. Sie lassen sich in drei Hauptgruppen zusammenfassen:

• Qualitative und quantitative Prognosen.
• Zeitreihenanalyse oder -projektionen.
• Kausalitätsmodelle.

Qualitative Prognose

Sie basiert auf subjektiven Faktoren wie Trends oder Kundenfeedback. Sie ist weniger streng als die quantitative Methode, kann aber angewendet werden, wenn es keine vorherigen Informationen gibt, und ist somit wertvoll für neue Produkte.

• Delphi-Methode: Mit dieser Technik werden Expertenschätzungen für Prognosen erstellt. Sie führt zu genaueren Ergebnissen als individuelle Prognosen, und ihr Prinzip ist die Vermeidung von Verzerrungen.
• Marktforschung: Dazu gehören Kundenerfahrungsberichte, Fallstudien oder der Einsatz von Focus Groups.
• Konsens im Gremium: Es werden Daten und Meinungen von einer Gruppe von Experten gesammelt, die dann über das Thema abstimmen und eine Entscheidung oder Empfehlung abgeben.
• Visionäre Prognose: Eine Gruppe von Fachleuten teilt ihre Zukunftsvisionen in einem Bericht, um Entscheidungen zu treffen.
• Historischer Vergleich: Dabei werden vergangene Ereignisse betrachtet, um herauszufinden, was in Zukunft passieren könnte.

Quantitative Prognose:

Sie verwendet objektive Statistiken und Messgrößen. Sie ist sehr praktisch für die Optimierung der Lieferkette, die Bestandsplanung und die kurz- und langfristige Absatzplanung.

• Naive Prognose: Sie verwendet Daten aus der Vergangenheit, um die Zukunft vorherzusagen, berücksichtigt dabei aber keine neuen Trends oder Ereignisse.
• Saisonale Prognose. Sie basiert auf historischen saisonalen Zahlen, kann aber manchmal durch Ereignisse wie mögliche wirtschaftliche Rezessionen oder die Verfügbarkeit von Vergleichswerten beeinflusst werden.
• Historische Wachstumsrate: Zwar sind vergangene Leistungen keine Garantie für künftige Ergebnisse, aber diese Methode analysiert häufig das Wachstum eines Unternehmens in den letzten fünf Jahren und kann wertvolle Informationen liefern.
• Lineare Regression: Bei diesem Verfahren wird eine Reihe von Punkten verwendet, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu ermitteln, indem die Auswirkungen einer Variablen auf ein Ergebnis verglichen werden. Zum Beispiel kann man überprüfen, wie viele Anrufe in Verkäufe umgewandelt worden sind.

Eine weitere Form der quantitativen Prognose ist die Methode des einfachen Durchschnitts oder der einfachen Maße. Dabei wird ein Sicherheitsbestand oder ein Mindestbestand zur Bewältigung der Aufträge berechnet. Die Formel hierfür lautet wie folgt:

Die Abkürzungen beziehen sich auf eine maximale Lieferzeit (MLZ), die unter Berücksichtigung möglicher Verzögerungen, der normalen Lieferzeit (NLZ) und der erwarteten durchschnittlichen Nachfrage (DN) für ein bestimmtes Produkt berechnet wird. Dieser Wert wird durch Division der Anzahl der Einheiten durch die Anzahl der Tage ermittelt.

Zeitreihenanalyse

Ein potenzieller Bedarf wird anhand von Daten aus mehreren Jahren vorhergesagt. Diese sollten von hoher Qualität sein und klaren und einheitlichen Mustern folgen.

• Gleitender Durchschnitt: Ein Diagramm wird mit dem Durchschnitt einer Reihe von Daten gezeichnet. Die Richtung des Durchschnitts gibt den Trend an.
• Exponentielle Glättung: Ähnlich wie beim gleitenden Durchschnitt werden in diesem Fall mit zunehmender Veralterung abnehmende Gewichte zugewiesen, so dass aktuellere Informationen einen höheren Stellenwert erhalten.
• Trendprojektionen: Sie ermitteln zukünftige Trends oder Ereignisse, indem sie Zahlen aus der Vergangenheit extrapolieren.

Kausalitätsmodell

Es handelt sich dabei um die ausgefeiltesten Prognoseinstrumente, die für eine langfristige Perspektive geeignet sind.

• Regressionsmodell: Es handelt sich um ein statistisches Verfahren, das die Beziehungen zwischen den Variablen anhand einer Linie quantifiziert, die ihre Beziehung erfasst.
• Ökonometrisches Modell: Bei diesen Modellen handelt es sich um Wirtschaftsmodelle, die auf Annahmen beruhen, die anhand historischer Daten geschätzt werden.
• Erhebungen zur Kaufabsicht. Sie dienen als Entscheidungsgrundlage für die Geschäftsführung und das Marketing oder zur Ermittlung möglicher Chancen im Unternehmen.
• Input-Output-Modell: Eines der am weitesten verbreiteten Modelle analysiert die Wechselbeziehungen zwischen den Wirtschaftszweigen in einer Volkswirtschaft.
• Analyse des Produktlebenszyklus: Sie bewertet alles, von den benötigten Rohstoffen bis hin zu den entstehenden Nebenprodukten. 

Wie lässt sich die Genauigkeit der Nachfrageprognose verbessern?

Eine korrekte Nachfrageprognose ist nicht immer einfach, daher gibt es Hilfsmittel, die diesen Prozess für Unternehmen erleichtern. Die Digitalisierung der Lagerverwaltung, d. h. die Erfassung von Informationen über die Warenbewegungen in den Betrieben, liefert Daten über den Produktumschlag. Mit einer Lagerverwaltungssoftware (LVS) sind Sie jederzeit über den Bestand, seine Herkunft, seinen Standort und seinen Weg in Echtzeit im Bilde.

Wenn Sie Ihre Logistik besser kontrollieren und Ihre Lagerabläufe optimieren möchten, damit Sie Ihre Nachfrage vorhersagen können, wenden Sie sich an uns. Wir beraten Sie bei Mecalux, wie Sie Prozesse und Abläufe kontrollieren und koordinieren können, damit Ihr Unternehmen auf dem Markt konkurrenzfähiger wird.