Was ist Bedarfsprognose?

Der Bedarfsprognoseprozess verbessert die Prognosegenauigkeit in Echtzeit, hilft Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Lagerbestände und unterstützt datengestützte Geschäftsentscheidungen. Zukunftsorientierte Unternehmen setzen bei ihrer Bedarfsprognose zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), vorausschauende Analyse und Automatisierung.

Der Einsatz dieser neuen Technologien veranlasst Unternehmen, proaktiv über das Lieferkettenmanagement nachzudenken und ermöglicht genauere Vorhersagen der Kundenbedürfnisse. Der Ansatz zur Prognoseerstellung verändert und entwickelt sich weiter, da auch andere Unternehmensbereiche von KI beeinflusst werden, darunter KI-gestützte Analytik, Vertriebsinformationen und KI-gestütztes Bestandsmanagement.

Ein aktueller Bericht des IBM Institute for Business Value unterstreicht die entscheidende Rolle, die KI in den kommenden Jahren im Bereich der Lieferketten spielen wird. Tatsächlich geben 64 % der befragten Chief Supply Chain Officers (CSCOs) an, dass generative KI ihre Supply-Chain-Workflows vollständig transformiert. Der Bericht prognostiziert außerdem, dass digitale Assistenten die Entscheidungsfindung bis 2026 um 21 % erhöhen werden.

„Es geht nicht nur darum zu erklären, wie Materialien von Punkt A nach Punkt B gelangen. Es geht auch darum, die Kosten der Lieferkette für jede unternehmerische Entscheidung zu messen – und sicherzustellen, dass diese Kosten von Anfang an berücksichtigt werden“, heißt es in dem Bericht.

Mithilfe von Bedarfsprognosen verfügen Unternehmen über die Werkzeuge und Datensätze, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und intelligentere Entscheidungen zu treffen, die dem Unternehmen Zeit und Geld sparen können.

Durch detaillierte Datenanalysen und Mustererkennung können Unternehmen genaue Vorhersagen über Verkaufsprognosen und Cashflow treffen und so fundierte Entscheidungen über die Zukunft ermöglichen. Der Bedarfsprognoseansatz gibt Unternehmen und ihren Stakeholdern mehr Kontrolle und Überblick über die täglichen Abläufe.

Genaue Prognosen stellten die korrekten Lagerhaltungseinheiten (SKUs) und einen ausreichenden Produktbestand sicher, indem sie auf verschiedene Datenquellen wie Datenbanken, frühere Verkäufe und Tabellenkalkulationen zurückgreifen konnten. Ohne diesen Ansatz besteht die Gefahr, dass Unternehmen ihre Bestände über- oder unterbestücken, was zu Auftragsrückständen oder Fehlbeständen führen kann.

Eine präzise Bedarfsprognose kann zu höherer Kundenzufriedenheit führen und eine strategischere Geschäftsstrategie fördern.

Bedarfsprognosen können auf viele verschiedene Arten angegangen werden. Welche Methode der Bedarfsprognose ein Unternehmen wählt, hängt vom Umfang und den Zielen für die Zukunft ab. Die meisten Methoden lassen sich in zwei Kategorien einteilen: qualitative und quantitative Ansätze.

Ziel der qualitativen Bedarfsprognose ist es, die Situation vor Ort zu erfassen und Expertenmeinungen einzuholen. Sie sammelt Umfragen und Daten von Mitarbeitern, Stakeholdern und Kunden, um zukünftige Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens vorherzusagen.

• Delphi-Methode: Ein Expertengremium arbeitet eigenständig daran, eine Frage zu beantworten, und kommt zusammen, um seine Ergebnisse zu teilen. Nach dem Teilen erstellt das Gremium eine Antwort, der alle Experten zustimmen. Diese qualitative Methode kann mehrere Feedbackrunden erfordern, bis ein Konsens erreicht ist.
• Zusammensetzung des Vertriebsteams: Vertriebsmitarbeiter sind eine wichtige Quelle, um die Kundenzufriedenheit zu verstehen und zu erfahren, wonach potenzielle Kunden suchen. Bei dieser Methode werden die Vertriebsteams nach ihrer erwarteten Verkaufsrate innerhalb eines festgelegten Zeitraums gefragt. Die Methode ist beliebt und ist sogar in einige Bestandsverwaltungssysteme integriert.
• Experten- oder Insiderwissen: Obwohl historische Daten und quantitative Kennzahlen die Nachfrage genau vorhersagen, können sie die Instinkte und das Insiderwissen, das Feldexperten liefern, nicht replizieren. Ziel dieser Methode ist es, Ausnahmen zu den Mustern zu finden und sie in die Prognosen einzubauen.
• Umfragen: Eine Umfrage ist eine hervorragende Möglichkeit, etwas über die Kundschaft und deren Aktivitäten zu erfahren. Wenn ein Unternehmen neugierig ist, ob ein bestimmtes Produkt erneuert werden soll, ist es am einfachsten, die Kunden direkt zu fragen. Eine einzelne Umfrage liefert möglicherweise nicht die effektivste Erkenntnis, aber im Laufe der Zeit können Unternehmen Umfragen vergleichen und so Muster oder Zusammenhänge erkennen.
• Fokusgruppen: Unternehmen, die detaillierteres Feedback suchen, können auf Interviews oder Fokusgruppen zurückgreifen. Diese Methode ist eine Gelegenheit, gezieltes Feedback und Details zu bestimmten Produkten oder Dienstleistungen in einem privateren Ansatz zu erhalten.

Ein quantitativer Ansatz zur Nachfrageprognose ist das Herzstück des gesamten Prozesses. Die Methoden beinhalten in der Regel grundlegende Prognosen aus historischen Verkaufsdaten und ausgeklügelte Modelle verwenden KI-gestützte prädiktive Analysen.

• Gleitende Durchschnitte: Diese Methode berechnet den Mittelwert einer Zahl über einen längeren Zeitraum. Zum Beispiel wäre ein gleitender Sieben-Tage-Durchschnitt der Verkäufe der Durchschnitt der letzten sieben Tage. Obwohl es sich um einen rückwärtsgerichteten Ansatz handelt, hilft er dabei, lesbare Muster und zugängliche Trendlinien zu bilden.
• Statistisch: Eine Möglichkeit, statistische Methoden anzuwenden, ist die Trendvorhersage und Regressionsanalyse. Die Trendprojektion betrachtet die Vergangenheit (historische Datensätze), um zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Die Regressionsanalyse analysiert die Beziehung zwischen bestimmten Variablen, wie E-Mail-Kampagnen oder Konversionsraten.
  
• Saisonale Durchschnittswerte: Viele Faktoren spielen bei der Nachfrage eine Rolle, darunter der Wochentag, die Zeit des Monats (Feiertage) und die Wetterbedingungen. Beispielsweise steigen die Verkaufszahlen von Badeanzügen in den Sommermonaten, insbesondere im Juli. Im Oktober oder November sinken sie dann stark ab. Es ist wichtig, diese bekannten Faktoren mit anderen Trendanalysen zu kombinieren, um ein ganzheitliches Bild zu erhalten.
• Ökonometrische Modellierung: Dieses Modell berücksichtigt wirtschaftliche Faktoren und Daten. Das Modell verwendet statistische und mathematische Modelle, um theoretische Darstellungen ökonomischer Theorien zu erstellen. Einige der gängigen Techniken sind Regression, Zeitreihenanalyse und Strukturgleichungsmodellierung.
• Barometrie: Diese Prognosemethode verwendet drei verschiedene Arten von Indikatoren: Frühindikatoren, Spätindikatoren und Gleichlaufindikatoren. Die Frühindikatoren versuchen vorherzusagen, was die Zukunft bringt. Die Spätindikatoren analysieren die Vergangenheit und untersuchen entweder Umsatzrückgänge oder Spitzen, die genauer verfolgt werden müssen. Gleichlaufindikatoren betrachten Echtzeitdatenpunkte, um den aktuellen Zustand eines Unternehmens zu messen.

Einem Unternehmen stehen verschiedene Strategien zur Bedarfsprognose zur Verfügung. Sie umfassen jeweils viele verschiedene Ansätze, Modelle und Formeln, abhängig von Größe und Umfang der Bedarfsprognosestrategie.

Die Definition eines kurzfristigen Ansatzes variiert je nachdem, was das Unternehmen als „kurz“ einstuft. Die übliche Zeitspanne reicht jedoch vom kommenden Quartal bis zum gesamten Jahr. Vielleicht gibt es sogar eine bestimmte Reihe von Terminen, die das Unternehmen anvisiert.

Langfristige Bedarfsprognose wird in Jahren gemessen und ist aufgrund der Art des Zeitrahmens, in dem Prognosen gemacht werden, weniger genau.

Unternehmen haben Mühe, Annahmen über die Zukunft in 10 oder sogar 5 Jahren zu treffen, unabhängig davon, wie intensiv sie mit Prognostikern arbeiten. Die Daten aus der Prognose sind jedoch weiterhin nützlich und können Unternehmen, die verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchdenken, als Orientierungshilfe dienen.

Bei diesem Ansatz der Bedarfsprognose werden externe Faktoren sowohl auf der Makro- als auch auf der Mikroebene betrachtet. Diese externen Faktoren können wirtschaftliche Bedingungen, Wettbewerber oder sich verändernde Verbrauchertrends sein.

Unternehmen müssen externe Kräfte berücksichtigen, die den Handel stören könnten, sie müssen herausfinden, welche Angebote sie ausbauen müssen und mögliche Engpässe vorhersehen.

Interne Faktoren sind genauso wichtig wie externe. Eine interne Bedarfsprognose ist notwendig, damit die interne Kapazität des Unternehmens dem prognostizierten Geschäftswachstum gerecht werden kann. Bei dieser Art der Bedarfsprognose werden die eigenen Daten des Unternehmens zur Prognose des Bedarfs verwendet. Die internen Daten können Verkaufshistorie, Lagerbestände, Kapazität und andere Datenpunkte umfassen, die sich auf interne Abläufe konzentrieren.

Wenn das Unternehmen in den nächsten zwei Jahren mit einer Verdopplung der Kundennachfrage rechnet, muss der Geschäftsbetrieb diesem Bedarfs gerecht werden. Daher würde die interne Bedarfsprognose den Bestand, die Personalausstattung und die Budgetierung berücksichtigen, um einen besseren Einblick zu erhalten, ob das Unternehmen den Bedarfs befriedigen kann. Um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, müssen Unternehmen auf ihre Mitarbeiter achten und sicherstellen, dass sie über die internen Kapazitäten verfügen, um zukünftige Erwartungen zu erfüllen.

Unternehmen, die einen minimalinvasiven Ansatz anstreben, sollten eine passive Bedarfsprognose in Betracht ziehen. Es handelt sich um einen Prognoseprozess, der durch die Verwendung historischer Daten aus dem Unternehmen automatisiert wird.

Dieser Ansatz eignet sich am besten für Unternehmen mit stabilem Umsatz und Wachstum. Die passive Ausrichtung dieses Bedarfsprognosemodells basiert auf der Annahme, dass sich das Unternehmen im Laufe der Zeit nicht wesentlich verändern wird. Diese Eigenschaft macht diesen Ansatz zu einem weniger idealen Ansatz für Unternehmen, die sich in disruptiven Märkten befinden oder schnell wachsen.

Dieser Ansatz richtet sich an schnell wachsende Unternehmen, die eine schnelle Expansion erwarten (zum Beispiel Startups). Die aktive Bedarfsprognose verfolgt einen proaktiven Ansatz, um die zukünftige Produktnachfrage zu messen und vorherzusagen. Dazu gehören interne Geschäftsaktivitäten wie Marketingkampagnen und Marktforschung.

Der Ansatz berücksichtigt auch externe Faktoren wie die wirtschaftlichen Aussichten und Trends im aktuellen Markt.

Die Bedarfsprognose entwickelt sich mithilfe von KI- und Machine-Learning-(ML-)Methoden weiter. Insbesondere ist die KI-Nachfrageprognose der Einsatz von künstlicher Intelligenz, um die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen abzuschätzen.

Diese Analysen können historische Daten analysieren und umsetzbare Erkenntnisse für Prognostiker liefern, was sie zu fundierteren Entscheidungsfindung führt. Diese neue Methode revolutioniert die Prognose, da sie in der Lage ist, riesige Datensätze zu verarbeiten und sich in Echtzeit an die Marktbedingungen anzupassen.

Obwohl die KI-Bedarfsprognose als passiv gilt, kann man argumentieren, dass sie ein Hybrid ist, der sowohl passive als auch aktive Prognosemethoden umfasst.

Es gibt keine einheitliche Methode zur Bedarfsprognose. Es hängt alles von der Situation ab, in der sich das Unternehmen befindet und was es erreichen will. Obwohl es viele Methoden zu berücksichtigen gilt, gibt es einige beständige Funktionen, die auf die meisten Bedarfsprognoseteams zutreffen.

1. Legen Sie die Ziele der Prognose fest: Definieren Sie, was das Unternehmen vorhersagen möchte und warum. Machen Sie genaue Angaben darüber, wie die Prognose verwendet werden soll und wie die Ausgabe aussehen wird.
2. Bestimmen Sie die benötigten Informationen: Identifizieren Sie die Datenelemente, die für die Durchführung eines Bedarfsprognoseprozesses erforderlich sind, und versuchen Sie, die Daten einzugrenzen, die für die Erreichung des Prognoseziels am nützlichsten sind.
3. Erstellen Sie einen Datenerfassungsplan: Sammeln Sie Daten von genehmigten Systemen und Stakeholdern. Validieren Sie die Vollständigkeit, beheben Sie Anomalien und dokumentieren Sie alle Transformationen, um konsistente, vertrauenswürdige Eingaben zu gewährleisten.
4. Prognosemethoden anwenden: Wählen Sie Prognosemethoden aus, die saubere, qualitativ hochwertige Daten verwenden. Testen Sie verschiedene Techniken, vergleichen Sie die Ergebnisse und wählen Sie die Methode, die den Bedürfnissen des Unternehmens am besten entspricht.
   
5. Analysieren und interpretieren Sie die Ergebnisse: Überprüfen Sie die Ergebnisse, heben Sie Trends hervor und bewerten Sie die Abweichungen im Vergleich zu historischen Mustern. Nach der Analyse werden Erkenntnisse in klare, umsetzbare Ergebnisse umgewandelt.
6. Ergebnisse überwachen und bei Bedarf ändern: Verfolgen Sie die Genauigkeit der Prognosen anhand von Metriken und bewerten Sie veränderte Bedingungen. Passen Sie den Planungsprozess gegebenenfalls an und berücksichtigen Sie Änderungen der Gewinnmarge. Aktualisieren Sie Annahmen und verfeinern Sie die vom Unternehmen festgelegten Parameter, um eine kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten.

Die Bedarfsprognose bietet einem Unternehmen mehrere wichtige Vorteile. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, den langfristigen Geschäftswert zu steigern und die Abläufe in der Lieferkette durch strategische Initiativen zu optimieren.

Die Bedarfsprognose ermöglicht einen klaren Überblick über den künftigen Ressourcenbedarf und erlaubt es Unternehmen, ihre Geschäftstätigkeit proaktiv auszuweiten, anstatt auf Engpässe oder Marktveränderungen zu reagieren. Mit der Bedarfsprognose können Lieferkettenteams Produktionskapazität, Belegschaftsniveau und technologische Anforderungen sicher anpassen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und anderer Bedarfsprognosetechniken können Unternehmen die Verschwendung durch übermäßige Expansion reduzieren und Verzögerungen aufgrund von Unterbeschaffung vermeiden.

Durch einen disziplinierten Ansatz können Unternehmen während der Wachstumszyklen eine konsistente Leistung erzielen und auf Nachfragespitzen vorbereitet sein. Mit den richtigen Prognose-Tools können Teams ihre Markteinführungszeit beschleunigen und strategisch neue Produkte und Dienstleistungen zur richtigen Zeit anbieten.

Die Bedarfsprognose kann die Finanzplanung stärken, indem sie Budgets auf Daten statt auf Annahmen stützt. Teams können auch Umsatz, Kosten und Cashflow mit größerer Genauigkeit abschätzen.

Im Finanzwesen spielt die Bedarfsprognose eine wichtige Rolle bei der Entwicklung einer Finanzierungsstrategie, die den betrieblichen Erfordernissen entspricht. Eine präzise Bedarfs- und Verkaufsprognose verringert das Risiko von Überausgaben in schwachen Phasen oder Unterinvestitionen vor Wachstumsphasen.

Der Prozess fördert zudem intensivere Gespräche mit Investoren, Kreditgebern und Stakeholdern, da Prognosen mit Beweisen untermauert werden können. Mit einer besseren Budgetgenauigkeit können Unternehmen ihre Kapazitäts- und Bestandsplanung besser durchführen und sich auf Störungen vorbereiten.

Die Bedarfsprognose hilft Unternehmen, das Bestandsmanagement zum richtigen Zeitpunkt aufrechtzuerhalten und Schwankungen, Fehlbestände und Lagerkosten zu minimieren. Durch Bedarfsplanung können Betriebsteams Aktivitäten in Bereichen wie Beschaffung, Produktion und Vertrieb ausrichten und Saisonalität sowie Vorlaufzeiten berücksichtigen.

Der Prozess der Bedarfsprognose verbessert die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette während des gesamten Lebenszyklus und trägt dazu bei, dass Produkte die Kunden ohne Verzögerung erreichen. Der Ansatz ermöglicht zudem eine bessere Einsicht in neue Marktpotenziale und Nachfrageschwankungen, was eine intelligentere Planung der Sicherheitsbestände und eine engere Abstimmung der Lieferkette ermöglicht.

Strategisches Bestandsmanagement und Lieferkettenmanagement steigern ebenfalls die Kundenzufriedenheit, indem sie eine einheitliche Produktverfügbarkeit gewährleisten.

Bedarfsprognosen geben Führungskräften verwertbare Erkenntnisse an die Hand, die über die üblichen Tabellenkalkulationen hinausgehen. Sie erhalten endgültige Informationen, die Entscheidungen verdeutlichen und Unsicherheiten verringern. Unternehmen können Szenarien vergleichen, Risiken bewerten, die Preisgestaltung und Optionen auswählen, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Außerdem können sie schneller auf Markttrends reagieren, da sie Echtzeit- und historische Daten nutzen, anstatt Vermutungen anzustellen. Absichtliche und detaillierte Marktforschung liefert klare Prognosen und hilft Teams, Ressourcen präzise zuzuweisen.