Kleidungsproduzenten erhalten feste Aufträge nur wenige Monate im Voraus, müssen aber Kapazität, Materialien und Produktion 6 bis 24 Monate im Voraus planen. Kurze Produktlebenszyklen halten langfristige Prognosen auf breiten Kategorieebenen, was Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Signale wie Markenpartnerschaften und historischen Trends erzwingt. Hier birgt ein Mangel an Transparenz das Risiko, Ressourcen zu stark oder zu schwach zu binden, was zu Überbeständen oder verpassten Chancen führt.

Der Modebedarf ändert sich schnell und unvorhersehbar. Stile können spät im Zyklus hinzugefügt, storniert oder skaliert werden, während regionale Veränderungen die Produktmischung verändern. Hersteller müssen gegen Markenentscheidungen, Saisonalität und Werbeaktionen prognostizieren, mit hohen Strafen bei Fehlern: beschleunigte Produktion, Nacharbeiten, verlorene Margen oder ungenutzte Kapazität.

Hersteller müssen eine hohe Werksauslastung aufrechterhalten und gleichzeitig die Kapazität flexibel nach oben oder unten skalieren, ohne die Margen zu schmälern. Dies erfordert die Orchestrierung des Bedarfs über Multi-Standort-Netzwerke – unter Berücksichtigung von Restriktionen, Kosten, Fähigkeiten und Serviceniveaus –, um jeden Stil über den profitabelsten Produktionsweg zu leiten.

Die strategische Planung beginnt mit groben Tech Packs, die nur die Grundkategorie, Zeitschätzungen und Standortanforderungen skizzieren, nicht detaillierte Stücklisten, Routen oder Spezifikationen. Wenn sich der erste Stichtag der Produktion nähert, treffen vollständige Informationen je nach Kunde und Stil zu unterschiedlichen Zeiten ein. Die Verwaltung dieses Übergangs von allgemeinen Annahmen zu finalisierten Spezifikationen auf Linienebene fügt dem Planungsprozess erhebliche Komplexität hinzu.

Allokationen müssen harte Restriktionen wie Kapazität und Akkreditierungen mit weichen Präferenzen wie Produktionsprioritäten, Kosten und Mindestauslastung ausgleichen. Mehrere Faktoren interagieren – Zölle, Fracht, Effizienz, technische Fähigkeiten, Kategorieprioritäten, Qualität und Nachhaltigkeitsanforderungen. Die manuelle Optimierung von Service, Gewinn und Anlagenauslastung über Standorte hinweg ist langsam und fehleranfällig.

Nählinien bestimmen die Rahmen der Produktion. Die Effizienz variiert je nach Linie, Stil und Produktionsreife, mit kostspieligen Umrüstungen und steilen Lernkurven. Die Verfügbarkeit nötigen Materials begrenzt weiter. Die Herausforderung besteht darin, lange Läufe für die Produktivität gegen Lieferfristen abzuwägen und gleichzeitig teure Überstunden zu vermeiden.

RELEX kombiniert ML-Prognosen mit Multi-Versions-Budgetierung, Szenariotests für Stornierungen und regionale Verschiebungen sowie Abweichungsanalysen im Vergleich zu Ist-Werten. Pläne können in Einheiten, Zeitschätzungen oder Werten über die gesamte Produkthierarchie erstellt werden. Effizienzfaktoren und Lernkurven übersetzen Produktionsschätzungen in realistische Kapazitäten, Kosten und Zeitpläne und verknüpfen Verkaufssignale direkt mit operativen und finanziellen Ergebnissen.

RELEX bietet eine einheitliche Echtzeitansicht der gesamten Supply Chain, indem Prognosen und Pläne kontinuierlich mit den neuesten Daten aktualisiert werden. Dies gibt Planern Transparenz über aktuelle Leistung, Bedarfsverschiebungen, potenzielle Engpässe und Wachstumschancen. Unsere Plattform richtet langfristige strategische Ziele an der operativen Umsetzung aus und stellt sicher, dass alle Planungshorizonte, von jährlich bis täglich, synchronisiert und reaktionsfähig bleiben.

Die Grobkapazitätsplanung zeigt Linien- und Standortengpässe Monate im Voraus auf. RELEX identifiziert Restriktionen bei Produktion, Materialien, Transport und Lagerung und simuliert gleichzeitig Personalaufstockungen, Überstunden und Subunternehmeroptionen. Dies ermöglicht es Herstellern, die Produktmischung anzupassen und frühzeitig umzuplanen, wodurch kostspielige Last-Minute-Überstunden und Beschleunigungen vermieden werden.

RELEX nutzt mathematische Optimierung, eine zentrale KI-Technologie, weist Volumen akkreditierten Fabriken zu und berücksichtigt dabei Restriktionen und Kostentreiber wie Arbeit und Fracht, Mindestauslastung und Überstundenregeln. Durch die Einbettung von Ertrag pro Stunde lenkt das System die Arbeit zu den ertragreichsten Standorten und erhöht die Margen, ohne den Kundenservice zu opfern.

Führungskräfte sehen szenariobasierte Rentabilitäts-, Kapazitäts- und Service-Trade-offs in einer integrierten Ansicht. RELEX hebt Überkapazitätsrisiken, Phasen geringer Nachfrage und ähnliche Stolpersteine nach Stil und Standort hervor. Entscheidungen über Allokation, Preisgestaltung und Kapazität sind mit Finanzkennzahlen einschließlich Ertrag pro Stunde verknüpft und ermöglichen flexible IBP-Zyklen und kollaborative Entscheidungsfindung bei Bedarf.

RELEX wendet KI-gesteuerte Automatisierung über Planungsfunktionen hinweg an, reduziert manuellen Aufwand und eliminiert Fehler. Dennoch bewahrt es volle Transparenz und Kontrolle für Planer, die sich auf Ausnahmebehandlung und strategische Entscheidungen konzentrieren können. Intuitive Workflows und Tools wie unser Rebot-Assistent steigern die Produktivität und ermöglichen intelligentere, schnellere Planung.