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Autor: Dr. Johanna Småros
Leiterin, Skandinavien, Dr.-Ing.
johanna.smaros@relexsolutions.com

In Herstellungsunternehmen werden Beschaffung, Produktion, Lager und Kapazitäten von Absatzprognosen gesteuert. Aus diesem Grund wirkt sich die Prognosegenauigkeit stark auf die Wirtschaftlichkeit des Geschäfts und das Serviceniveau aus. Zahlreiche Unternehmen setzen daher auch hohe Anstrengungen in die Erhöhung der Prognosegenauigkeit. Dies hat oft eine Vervielfachung des Zeitaufwands für die Erstellung von Prognosen zur Folge – Prognosen werden umfassender erörtert, öfters aktualisiert, präziser und langfristiger erstellt als vorher. Die Verbesserung der Prognosegenauigkeit setzt aber nicht unbedingt eine Erhöhung des Arbeitsaufwands im Prognosewesen voraus. Mit klugen Entscheidungen kann der Arbeitsaufwand gesenkt und die Leistung dennoch erhöht werden. Auch im Prognosewesen!

Wie zahlt sich der Arbeitsaufwand für Prognosen aus?

Absatzprognosen kosten Zeit und binden Expertenressourcen. Der von den Experten für die Erstellung von Prognosen eingesetzte Zeitaufwand sollte daher ein möglichst gutes Ergebnis hervorbringen, das mindestens dem entsprechen sollte, was ein Verkaufsleiter in der entsprechenden Zeit bei der Durchführung von Verkaufsarbeiten erreichen würde oder ein Planungsleiter bei der Produktionsterminierung für Saisonprodukte.

In bestimmten Situationen wird für die Prognosenerstellung Expertenknow-how benötigt. Das Prognosewesen umfasst jedoch zum größten Teil Routinearbeiten, die effizienter verrichtet werden können. Es muss nicht sein, dass Verkaufs- oder Planungsleiter ihre Zeit mit dem Ausfüllen von Prognosetabellen verbringen müssen. Mit Hilfe rechnerischer Prognosemodelle können grundlegende Aufgaben von Computern durchgeführt werden, was in Folge des geringeren Zeitaufwandes zu einer Effizienzsteigerung und Verbesserung der Prognosegenauigkeit führt. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wird die Arbeit im Prognosewesen auch allgemein angenehmer.

Wann sind rechnerische Prognosemodelle von Nutzen?

Je größer die Artikelmenge ist, für die Prognosen erstellt werden müssen, und je spezifischer die Absatzprognosen sein müssen, desto höher ist der Nutzen aus rechnerischen Prognosemodellen. Bei hohen Artikelmengen ist der Prognosenexperte nicht mehr in der Lage, sämtliche Artikel genau zu bearbeiten, was natürlich die Prognosegenauigkeit beeinträchtigt. Andererseits muss für die Prognosenerstellung übermäßig viel Zeit aufgewendet werden und dieser Arbeitsaufwand fehlt dann in anderen Bereichen. Der Computer kann dagegen sämtliche Artikel auf allen Prognosenebenen wöchentlich oder täglich effizient und präzise bearbeiten.
Rechnerische Prognosemodelle basieren auf der Annahme, dass sich Zukünftiges aus der Vergangenheit vorhersagen lässt, weshalb rechnerische Modelle sich am besten für wiederholbare Situationen eignen wie Saisonzeiten, Trends und Kampagnen. Für die Nutzbarkeit der Ergebnisse der Prognosemodelle ist auch nicht erforderlich, dass sich die Situationen exakt wiederholen. Rechnerische Prognosemodelle können effizient die Abnahme eines Trends oder Zu- bzw. Abnahme der Nachfrage eines Saisonprodukts berücksichtigen.

Wann wird Expertenhilfe für die Erstellung von Prognosen benötigt?

Die Vorteile von rechnerischen Prognosemodellen zeigen sich besonders dann, wenn der Absatz Wiederholungsmerkmale aufweist. Für die Prognose neuartiger Situationen wird jedoch häufig die Kompetenz von Experten benötigt. Derartige Situationen sind zum Beispiel Produkteinführungen, neue Produktkampagnen oder bedeutende Veränderungen von Markt- und Wettbewerbslage.

Die Vorteile beider Methoden können am wirkungsvollsten kombiniert werden, indem rechnerische Prognosemodelle für die Erstellung von Basisprognosen verwendet werden, die wenn nötig von Experten geändert und situationsspezifisch angepasst werden können. Rechnerische Prognosen sollten jedoch nur aus begründeter Überlegung heraus geändert werden. Untersuchungen zufolge erhöhen Expertenkorrekturen gewöhnlich die Prognosegenauigkeit nur dann, wenn diese signifikant sind, d. h. wenn die Experten über Informationen verfügen, die nicht der Absatzgeschichte entnommen werden können oder die das Prognosemodell nicht verwerten kann. Geringere Korrekturen, besonders nach oben, können jedoch die Prognosegenauigkeit beeinträchtigen.

Ein gewisser Umfang an Personalressourcen wird auch für das Prognosemonitoring und die Administration der Prognosemodelle benötigt. Der Arbeitsaufwand für die Verwaltung des Prognosewesens kann mit einem effizienten System um ein Vielfaches gesenkt werden. Situationen, die Maßnahmen erfordern, wie Abnahme der Prognosegenauigkeit oder deutliche Veränderung der Absatzsituation, werden automatisch erfasst und dem Nutzer zur Prüfung vorgelegt. Ein gutes System kann auch für jeden Artikel das der Nachfrage dieses Artikels optimal entsprechende Prognosemodell einschließlich Parameter identifizieren und vorschlagen.

Welchen Nutzen erhält man mit rechnerischen Prognosen?

Mit rechnerischen Prognosemodellen erhält man folgende Vorteile:

  1. Effizienz: Rechnerische Prognosen übernehmen Routineaufgaben, die vorher von Experten durchgeführt wurden. Die freigesetzten Ressourcen können nun im Verkauf und für die Verwaltung von Sondersituationen, z. B. Produkteinführungen, genutzt werden.
  2. Präzision: Rechnerische Prognosemodelle nutzen sämtliche über den realisierten Absatz verfügbare Informationen für die regelmäßige und objektive Aktualisierung der Prognosen. Dies bedeutet häufig schnelleres Reagieren auf Änderungen der Nachfrage, weniger überspitzte Prognosekorrekturen und somit präzisere Prognosen.
  3. Kontinuität: Die Qualität von Expertenprognosen ist individuell unterschiedlich. Es besteht auch das Risiko, dass der Experte seine Tätigkeit wechselt, in dessen Folge die Prognosegenauigkeit gewöhnlich abnimmt, bis der Nachfolger sich eingearbeitet hat. Mit Hilfe von rechnerischen Prognosemodellen kann sichergestellt werden, dass die Prognosenerstellung und deren ausreichend gute Qualität in allen Situationen gewährleistet ist.

Und was nun?

Wir von RELEX besitzen langjährige Erfahrungen in der Entwicklung von Prognosemodellen für Unternehmen. Gemeinsam mit unseren Kunden haben wir erfolgreich Verkaufsplanungs- und prognoseprozesse und die Einführung und Nutzung von rechnerischen Prognosemodellen realisiert. Sie möchten Ihr Prognosewesen verbessern? Nehmen Sie den ersten Schritt und kontaktieren Sie uns: timo.ala-risku@relexsolutions.de, oder +49 (0)151 10 27 49 69. In einem einstündigen Treffen können wir Ihre Situation kartieren und erste Schritte festlegen!