Die Prognose der Lieferkette ist das zentrale Element des Lieferkettenmanagements. Durch eine Kombination aus historischen Fakten, Daten und ein wenig Instinkt analysieren Unternehmen das zurückliegende und aktuelle Angebot, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Wenn Sie wissen, wie Sie Ihre Lieferkette richtig vorhersagen, können Sie die Beziehungen zu Ihren Lieferanten verbessern und sicherstellen, dass Sie die richtige Menge an Fracht buchen, um so unnötige Kosten zu vermeiden. Und was am wichtigsten ist: Sie wissen, wie Sie sich am besten auf unerwartete und erwartete Unterbrechungen vorbereiten.
Was Sie in diesem Artikel lernen werden:
Was Lieferkettenprognosen sind
Warum Lieferkettenprognosen wichtig sind
Verschiedene Methoden der Lieferkettenprognose
Was Lieferkettenprognosen so schwierig macht
Als Geschäftsinhaber müssen Sie sich permanent mit der schwankenden Kundennachfrage auseinandersetzen und stehen unter ständigem Druck, Ihre Kosten zu senken und Ihre Gewinnmargen zu verbessern. Angesichts der aktuellen Situation in der Schifffahrt mit Überlastungen, Engpässen beim Equipment (d. h. bei Containern) für Ihre Seefracht und der Pandemie, die viele Unternehmen rund um den Globus betrifft, sind Prognosen für die Lieferkette heute wichtiger denn je.
Was sind Lieferkettenprognosen?
Die Prognose der Lieferkette kombiniert Daten aus dem vergangenen Angebot mit Erkenntnissen über die Nachfrage, um Ihnen zu helfen, die besten Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen – ganz gleich, ob es um den Lagerbestand, die Buchung von Fracht, die Budgetplanung oder die Expansion in neue Märkte geht.
Die Analyse des Angebots macht den größten Teil der Lieferkettenprognose aus. Dazu gehört, dass Sie sich Daten über Ihre Lieferanten ansehen, um herauszufinden, wann Sie Produkte bei ihnen bestellen müssen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um fertige Produkte oder um Rohstoffe handelt, die erst später in der Lieferkette verarbeitet werden.
Die Analyse der Nachfrage ist auch wichtig, um herauszufinden, wie stark die Nachfrage Ihrer Kunden nach Ihrem Produkt in einer bestimmten Woche, einem bestimmten Monat oder einem bestimmten Quartal ist. Dies wird durch eine Reihe von Faktoren beeinflusst, die vorhersehbar sein können, wie Jahreszeiten und Feiertage, oder unvorhersehbar, wie globale Ereignisse und Naturkatastrophen. Solche Ereignisse können sich oft auf verschiedene Transportmöglichkeiten auswirken, z. B. auf die Seefracht oder den Inlandstransport.
Warum sind Lieferkettenprognosen wichtig?
Prognosen für die Lieferkette können einen wichtigen Beitrag zu einer effizienten Lieferkette und einem florierenden Geschäftsbetrieb leisten:
Strategische Planung – Die Strategien, die ein Unternehmen verfolgt, wie z. B. die Expansion in neue Märkte, die Budgetplanung oder die Risikoeinschätzung, können über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden. Prognosen geben Ihnen den nötigen Einblick, um solche Entscheidungen mit Bedacht zu treffen und sicherzustellen, dass Ihre Lieferanten Ihre Nachfrage befriedigen können.
Überblick über den Bestand behalten – Wenn Sie wissen, wie hoch die Nachfrage nach Ihren Produkten in den verschiedenen Märkten ist, können Sie besser und einfacher mit Lieferanten zusammenarbeiten, um Ihren Bestand das ganze Jahr über konstant zu halten. So können Sie Engpässe auf ein Minimum reduzieren, was Ihre Kunden freut, und die Lagergebühren unter Kontrolle halten, ohne dass Sie nicht benötigte Lagerbestände vorhalten müssen.
Verbesserte Kundenerfahrung – Die Kundenerfahrung wird die Lieferketten in den kommenden Jahren prägen. Wenn Sie in der Lage sind, die Kundennachfrage vorherzusagen, können Sie Ihr Angebot so steuern, dass die Bestellungen pünktlich ausgeführt werden und Sie nie zu wenige Waren auf Lager haben. Dadurch wächst das Vertrauen zwischen Ihren Kunden und Ihrem Unternehmen.
Prognosemethoden – Quantitativ
Es gibt zwei wesentliche Methoden zur Erstellung von Prognosen für die Lieferkette: Die quantitative und die qualitative Prognose. Quantitative Prognosen stützen sich auf historische Daten, um zukünftige Verkaufszahlen vorherzusagen, wobei komplexe Algorithmen und Computerprogramme zum Einsatz kommen.
Bei quantitativen Prognosen können Sie auf die unten aufgeführten Methoden stoßen. Jede hat ihre Vor- und Nachteile und Sie sollten sorgfältig abwägen, wie Sie sie am besten einsetzen:
Die Prognose mit dem gleitenden Durchschnitt ist eine der einfacheren Prognosemethoden, die sich auf historische Durchschnittswerte bezieht. Dabei werden jedoch alle Daten gleich behandelt und es wird nicht berücksichtigt, dass neuere Daten ein besserer Indikator für kommende Trends sein können als beispielsweise Daten von vor drei oder fünf Jahren – und es werden weder Saisonalität noch Trends berücksichtigt.
Die exponentielle Glättung basiert ebenfalls auf historischen Daten, legt aber mehr Wert auf die jüngsten Daten und berücksichtigt auch die Saisonalität. Dadurch ist diese Methode ideal für kurzfristige Prognosen geeignet.
Die ARIMA-Methode (auto-regressiver integrierter gleitender Durchschnitt) ist eine Prognosemethode, die für ihre hohe Genauigkeit bekannt ist, sie ist aber auch sehr zeit- und kostenaufwändig. Sie ist gut geeignet für Prognosen von bis zu 18 Monaten oder kürzer.
Die MAPA-Methode (multipler aggregierter Prognosealgorithmus) ist eine neuere Methode der quantitativen Prognose, die speziell für die Saisonalität entwickelt wurde – und damit perfekt für Unternehmen geeignet ist, die saisonale Artikel produzieren.
Prognosemethoden – Qualitativ
Wenn historische Daten schwer zu finden sind, z. B. bei der Einführung eines neuen Produkts, brauchen Sie einen neuen Ansatz – und hier kann die qualitative Prognose nützlich sein. Sie stützt sich neben detaillierteren Untersuchungen auf die Erkenntnisse, das Fachwissen und die Erfahrung von Branchenexperten:
Historische Analogien prognostizieren Verkaufszahlen, indem sie davon ausgehen, dass die Verkaufszahlen neuer Produkte ein bestehendes Produkt widerspiegeln, das Sie oder ein Wettbewerber herstellen. Das kann zwar langfristig funktionieren, ist aber für kurzfristige Prognosen nicht zu empfehlen.
Interne Erkenntnisse sind ein grundlegender Ansatz für die Erstellung von Prognosen. Dabei nutzen Sie die Erkenntnisse und Meinungen erfahrener Mitarbeiter, um Vorhersagen zu treffen. Wie Sie vielleicht schon vermuten, ist diese Methode nicht gerade für eine hohe Genauigkeit bekannt, aber sie ist eine Option, wenn quantitative Methoden nicht möglich sind.
Marktforschung ist vielen Unternehmen ein Begriff. Dabei handelt es sich um einen – manchmal zeit- und kostenaufwändigen – Prozess, bei dem eine bestimmte demografische Gruppe untersucht, befragt oder interviewt wird.
Was ist die beste Methode zur Prognose der Lieferkette?
Es gibt keine pauschale Lösung für Lieferkettenprognosen. Ganz gleich, für welche Methode Sie sich letztendlich entscheiden, Ihre Prognosen werden nie zu 100 % genau sein, denn zumindest ein Teil der Prognosen basiert auf Annahmen. Und es wird immer unvorhergesehene Ereignisse geben, die diese Annahmen über den Haufen werfen, wie zum Beispiel eine Pandemie!
Auch wenn qualitative Prognosen in Situationen, in denen keine oder nur unzuverlässige historische Daten verfügbar sind, durchaus ihre Berechtigung haben, sind quantitative Prognosen nach einhelliger Meinung die beste Methode. Dabei kommen konkrete Informationen und statistische Techniken zum Einsatz, die das Risiko von Verfälschungen beseitigen und gleichzeitig klarere und genauere Ergebnisse liefern.
Was macht Lieferkettenprognosen so schwierig?
Lieferkettenprognosen eröffnen Ihrem Unternehmen eine Welt voller Möglichkeiten, da sie Einblicke in die zukünftige Nachfrage, Trends und Lieferinformationen bieten. Aber es gibt mehrere Faktoren, die das System beeinträchtigen können.
Gesetzesänderungen und globale Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie – Gesetzesänderungen zwischen Nationen und Kontinenten können oft die Prognosen stören, da sich Lieferketten an neue Gesetze anpassen müssen und Daten aus der Vergangenheit an Bedeutung verlieren. Im Zuge der COVID-19-Pandemie wurden auf der ganzen Welt Notstandsgesetze erlassen, um Grenzen zu schließen, den Reiseverkehr zu stoppen und den Handel zu verzögern – die Auswirkungen sind weitreichend und anhaltend, mit Engpässen an den Grenzen und Staus in den Häfen. Nimmt man dann noch den Brexit hinzu, kann man leicht erkennen, wie Änderungen in der Gesetzgebung Lieferketten und Lieferkettenprognosen stören können.
Sich ändernde Trends und Verbrauchergewohnheiten – Während der Wandel von Trends und Gewohnheiten eine Konstante in der Welt der Lieferketten ist, stellt er aufgrund seiner Unvorhersehbarkeit eine Gefahr für die Prognosen dar. Im Jahr 2020 zum Beispiel, als die Welt zum Stillstand kam, haben die Verbraucher vermehrt online gekauft und weltweit mehr als 4,2 Billionen Dollar ausgegeben. Während das Online-Shopping immer weiter gewachsen ist, zwang die plötzliche Verschiebung viele kleine Unternehmen dazu, sich schnell anzupassen, um Engpässe oder Verzögerungen zu vermeiden.
Saisonalität und Vorlaufzeiten der Lieferanten – Wenn Sie saisonale Schwankungen und Spitzenzeiten bei der Lieferkettenprognose nicht berücksichtigen, können Ihre Prognosen leicht falsch ausfallen. Diese Zeiträume im Kalender wirken sich häufig auf die Seefracht aus und sollten Monate im Voraus geplant werden – anderenfalls riskieren Sie, die Gelegenheit zu verpassen, von der gesteigerten Nachfrage zu profitieren.
Bei dieser Planung sollten Sie unbedingt berücksichtigen, dass verschiedene Lieferanten oder Hersteller unterschiedliche Vorlaufzeiten haben, nicht nur aufgrund der von ihnen angebotenen Leistungen, sondern auch aufgrund ihrer eigenen Saison- oder Feiertagskalender. Aus diesem Grund ist der Aufbau starker Beziehungen zu Lieferanten sehr wichtig.
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