Was ist Bedarfsprognose?

Bedarfsprognosen beziehen sich auf den Prozess der Planung und Vorhersage des Waren- und Materialbedarfs. Sie sollen Unternehmen helfen, eine möglichst hohe Rentabilität zu erzielen. Ohne aussagekräftige Bedarfsprognosen laufen Unternehmen Gefahr, unwirtschaftliche und kostspielige Überbestände zu führen – oder Umsatzchancen einzubüßen, weil sie Kundenbedarf, ‑präferenzen und Einkaufsabsichten nicht antizipieren konnten.

Fachkräfte für Bedarfsprognosen verfügen über spezielle Qualifikationen und Erfahrung. Werden diese Fähigkeiten durch moderne Supply-Chain-Technologien und vorausschauende Analysen ergänzt und erweitert, können Lieferketten wettbewerbsfähiger und effizienter werden als je zuvor.

Warum sind Bedarfsprognosen für moderne Lieferketten wichtig?

Die Bedingungen entlang der Lieferkette ändern sich heutzutage rasch und Unternehmen bewegen sich in einem außergewöhnlich schnelllebigen Geschäftsklima. Bedarfsprognosen kommt deshalb eine große Bedeutung zu. Sie helfen Unternehmen, sich auf verändernde Kundenanforderungen und -erwartungen sowie sich stetig wandelnde Marktbedingungen einzustellen. Präzise Prognosen sorgen dafür, dass Teams immer auf dem aktuellen Stand sind und entsprechend fundierte Entscheidungen bezüglich Material- (über DDMRP), Produktions-, Logistik- und Budgetplanung treffen können.

Wie funktioniert die Bedarfsprognose?

Im Optimalfall kombiniert die Bedarfsprognose qualitative und quantitative Prognosen. Bei beiden müssen Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen entlang der Lieferkette gewonnen werden können. Qualitative Daten können aus externen Quellen wie Nachrichtensendungen, Trends in kulturellen und sozialen Medien sowie Wettbewerber- und Marktforschung bezogen werden. Intern beschaffte Daten – wie Kundenfeedback und ‑präferenzen – tragen ebenfalls wesentlich zu einem genauen Prognosebild bei.

Quantitative Daten sind in der Regel interne Daten und können aus Absatzzahlen, Zeiträumen mit hohen Einkaufsvolumen sowie Web- und Suchanalysen gewonnen werden. Moderne Technologien nutzen hochentwickelte Analyseverfahren, leistungsstarke Datenbanken und setzen künstliche Intelligenz (KI) sowie maschinelles Lernen ein, um tiefe und komplexe Datensätze zu analysieren und zu verarbeiten. Wenn für qualitative und quantitative Prognosen sowie vorausschauende Analysen moderne Technologie genutzt wird, kann das Logistikmanagement eine steigende Genauigkeit und Belastbarkeit bieten.

Methoden der Bedarfsprognose

Je nach Branche, Kundenstamm und Volatilität des Produkts verwenden Zuständige für die Absatzplanung folgende Prognosemethoden:

• Bedarfsprognosen auf Makroebene: Bei Bedarfsprognosen auf Makroebene werden allgemeine wirtschaftliche Bedingungen, äußere Faktoren und andere weitreichende Einflüsse berücksichtigt, die das Unternehmen stören oder beeinträchtigen können. Diese Faktoren liefern Unternehmen Informationen über regionale und globale Risiken oder Chancen sowie über allgemeine kulturelle und Marktveränderungen.
• Bedarfsprognosen auf Mikroebene: Die Bedarfsprognose auf Mikroebene kann sich auf ein bestimmtes Produkt, eine bestimmte Region oder ein bestimmtes Kundensegment beziehen. Sie ist speziell auf einmalige oder unerwartete Marktveränderungen ausgerichtet, die zu einem plötzlichen Anstieg oder Rückgang der Nachfrage führen können. Ein Beispiel: Ihr Unternehmen stellt portable Klimaanlagen her, und der Wetterbericht sagt eine Hitzewelle für den Großraum Berlin voraus. In dem Fall kann es sich lohnen, das kalkulierte Risiko einzugehen, die Lagerbestände in diesem Gebiet vorsorglich aufzustocken.
• Kurzfristige Bedarfsprognose: Die kurzfristige Bedarfsprognose kann auf Mikro- oder Makroebene erstellt werden. Sie erfolgt in der Regel für einen Zeitraum von weniger als zwölf Monaten, um eine Faktengrundlage für das Tagesgeschäft zu liefern. Das kann beispielsweise die Rücksprache mit den Vertriebs- und Marketingteams des Unternehmens einschließen, um zu ermitteln, ob diese Promotion- oder Verkaufsaktivitäten planen, die eine Nachfragespitze auslösen könnten.
• Langfristige Bedarfsprognose: Langfristige Bedarfsprognosen können ebenfalls Mikro- oder Makroprognosen sein, der Prognosezeitraum ist aber in der Regel länger als ein Jahr. Damit können Unternehmen fundiertere Entscheidungen über Expansion, Investitionen, Übernahmen oder neue Partnerschaften treffen. Unternehmen, die Marktanalysen und -tests über einen Zeitraum von einem Jahr und mehr ausdehnen, können sich ein besseres Bild davon machen, wie sich die Nachfrage voraussichtlich entwickelt, wenn sie in neuen Ländern oder Regionen Geschäfte eröffnen oder Produkte auf den Markt bringen.

Faktoren mit Einfluss auf Bedarfsplanung und ‑prognose

Silos sind der Feind einer präzisen Bedarfsplanung und ‑prognose. Damit die Supply-Chain-Planung so genau und effizient wie möglich erfolgen kann, müssen die unterschiedlichsten Unternehmensbereiche in Echtzeit miteinander verbunden sein und kontinuierlich Daten und Erkenntnisse liefern. Wenn sie über möglichst viele Daten verfügen, können die Fachkräfte bei der Bedarfsprognose folgende Fakten besser berücksichtigen:

Saisonalität und Bestandsprognose

Es liegt auf der Hand, dass der Absatz von Produkten wie Sonnencreme oder Weihnachtsbäumen saisonale Spitzen hat. Saisonalität kann aber auch auf alles zutreffen, was das Verhalten der Kunden im Laufe des Jahres verändert. Dazu gehören unerwartete Wetterereignisse oder auch so etwas wie eine Pandemie. COVID-19 führte ja dazu, dass die Menschen zu Hause blieben und auch in den Sommermonaten mehr Zeit als sonst üblich im Haus verbrachten.

Wettbewerb und sein Bezug zur Bedarfsprognose

Der Wettbewerb im Supply Chain Management wird heutzutage durch rasche Veränderungen bei den Kundenerwartungen, die Modernisierung der Branche sowie die Einführung von KI-Tools für die Unternehmensplanung bestimmt. Unternehmen agieren schneller, um kürzere Produktlebenszyklen zu liefern, in Echtzeit zu reagieren und Kunden individuelle Erlebnisse zu bieten. Das stellt alle Beteiligten vor neue Herausforderungen.

Zudem gehören Cloud-Geschäftsnetzwerke und Planungsplattformen der nächsten Generation mittlerweile zum Standard und verstärken den Wettbewerbsdruck, da viele Unternehmen derzeit ihre Transparenz, Agilität und Entscheidungsfindung optimieren. In diesem Geschäftsklima kann die Bedarfsprognose den entscheidenden Unterschied machen: Sie hilft Unternehmen, Marktveränderungen früh zu erkennen, Ressourcen entsprechend zu optimieren und intelligenter als Wettbewerber zu reagieren.

Warenarten und Bedarfsprognosen

Die Bedarfsprognose kann von Produkt zu Produkt sehr unterschiedlich sein, auch innerhalb einer Produktkategorie. Beispielsweise kann sich die Nachfrage nach schwarzen T-Shirts ändern und plötzlich die nach weißen T-Shirts übersteigen. Entscheidend ist nicht, zu erkennen, dass sie sich geändert hat, sondern, warum das passiert ist. Der Kundenwert, der durchschnittliche Bestellwert und die Kaufkombinationen von Produkten variieren ebenfalls stark und ändern sich mitunter plötzlich.

Mit Bedarfsprognose-Tools können Sie diese Trends und deren Ursachen besser verstehen und vorhersagen. So lernen Unternehmen, wie sie Artikel anpassen, bewerben oder bündeln sollten, um mehr wiederkehrende Umsätze zu erzielen und besser zu erkennen, wie eine SKU die Nachfrage nach einer anderen beeinflusst oder erhöht.

Geografie

In der Vergangenheit unterhielten viele Unternehmen nur eine kleine Zahl regionaler Lager und Verteilzentren, die große geografische Gebiete abdeckten. Vor allem durch den Amazon-Effekt erwarten Kunden heute aber eine Lieferung noch am selben oder spätestens am nächsten Tag. Das bedeutet, dass Unternehmen im ganzen Land Fulfillment-Zentren einrichten mussten, um die dafür erforderliche örtliche Nähe zu schaffen. Zudem ist diese Herausforderung nicht mehr ausschließlich auf den B2C-Bereich beschränkt. Auch B2B-Unternehmen spüren zunehmend den Druck hoher Liefergeschwindigkeiten.

Dieses Phänomen hat zu enormen Umbrüchen in den herkömmlichen Bedarfsprognoseprozessen geführt. Früher mussten sich die Supply-Chain-Planung nur um Lagerbestände an einigen wenigen Standorten kümmern. Jetzt müssen präzise Puffer und Lagerbestände in mitunter Hunderten kleiner Distributionszentren eingerichtet werden. Und das führt natürlich zu erhöhtem Risiko und potenziellem Verlust. Es bedeutet auch, dass Bedarfsplaner:innen mehr denn je auf cloudvernetzte Supply-Chain-Lösungen angewiesen sind, die ihnen Informationen und fundierte Echtzeitdaten liefern, damit sie mit ihren nun kleineren und stärker verteilten Beständen eine hohe Präzision erzielen.

Drei Schritte für den Einstieg in die Bedarfsprognose

Im Folgenden werden drei einfache Schritte beschrieben, mit denen Sie gute Strategien für die Supply-Chain-Planung und Best Practices für Bedarfsprognosen entwickeln können:

1. Lassen Sie die Bedarfsprognose das sein, was sie ist. Bedarfsprognosen sind ein wichtiger Stützpfeiler im Supply-Chain-Planungsprozess und Grundlage für viele weitere Prozesse. Daher kann es für Unternehmen verlockend sein, die Bedarfsprognose auf Biegen und Brechen auf alles Mögliche anzuwenden, um verschiedene andere Supply-Chain-Planungsfunktionen zu unterstützen. Bei richtiger Verwendung hat die Bedarfsprognose einen klaren Zweck: Sie prognostiziert, was, wie viel und wann Kunden kaufen werden. Andere Supply-Chain-Funktionen – wie Sales and Operations Planning (S&OP), Bestandsoptimierung sowie Reaktions- und Beschaffungsplanung – bieten ergänzende Funktionen innerhalb eines integrierten Unternehmensplanungssystems. Werden diese Tools für die spezifischen Funktionen verwendet, für die sie entwickelt wurden, können die Tools für die Bedarfsprognose sich auf das konzentrieren, was sie am besten können.
2. Bedarfsprognosesoftware liebt Daten, Daten und noch mehr Daten. Wenn Supply-Chain-Technologien – insbesondere die, die sich mit Bedarfs- und Bestandsprognosen befassen – auf KI und maschinellem Lernen basieren, werden sie umso besser, präziser und aussagekräftiger, je mehr Daten Sie ihnen liefern. Verlassen Sie sich nicht nur auf retrospektive Daten wie historische Absatzzahlen oder frühere Produktperformance. Ziehen Sie zusätzliche Quellen wie Nachrichten, Politik, gesellschaftliche Entwicklungen und Kundeneinblicke heran. Daten müssen heutzutage nicht linear und einfach strukturiert sein, um effektiv analysiert werden zu können. Moderne Datenmanagement-Tools können große und komplexe Datensätze kuratieren und verarbeiten. Und KI und maschinelles Lernen sorgen für Geschwindigkeit und Intelligenz. Das ermöglicht nicht nur komplexe und vorausschauende Analysen, sondern auch ein Lernen aus Erfahrung und kumulativer Dateneingabe.
3. Planen und budgetieren Sie entsprechend, um die Bedarfsprognose zu optimieren. Die Supply-Chain-Planung erfordert einen realistischen und strategischen Ansatz, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Veraltete Verfahren und Workflows lassen sich nur schwer anpassen – und die Menschen neigen dazu, sich gegen Veränderungen zu sträuben. Letztlich können Sie durch verbesserte Bedarfsprognosen und eine optimierte Supply-Chain-Planung aber die Rentabilität steigern, Risiken und Verluste mindern und gleichzeitig den Mitgliedern in Ihrer Lieferkette eine straffere und effizientere Arbeitserfahrung bieten. Durch die frühzeitige Bereitstellung von Budgets und Teamressourcen können Unternehmen eine bessere Akzeptanz und eine reibungslosere Einführung ihrer Pläne zur Optimierung der Lieferkette unterstützen.

Stärkere Wettbewerbsvorteile durch vorausschauende Analysen und Bedarfsprognosen

Jeder Schritt, den Sie auf dem Weg zur digitalen Transformation Ihrer Lieferkette gehen, bringt Sie der Transparenz und Effizienz, die Sie im heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftsklima benötigen, ein Stück näher. Arbeiten Sie mit Supply-Chain-Verantwortlichen und Teamleitungen im gesamten Unternehmen zusammen, um Datensilos zu beseitigen und zu analysieren, wo die größten Risiken liegen – und die größten Chancen auf kurz- und langfristigen Erfolg. Sprechen Sie dann mit Ihrem Softwareanbieter, um mehr über die Integration von Supply-Chain-Planungslösungen in Ihre Abläufe zu erfahren.