Datenanalyse

Bedarfsprognose: Ihr Einkaufsbedarf auf einen Blick

Heute bewegt sich die Welt sehr schnell, und die Unternehmen müssen sich an die Bedürfnisse...

Businessperson using laptop computer in the meeting room

Heute bewegt sich die Welt sehr schnell, und die Unternehmen müssen sich an die Bedürfnisse des Marktes anpassen, ebenso wie ihre Teams, wenn sie in einem komplexen globalen Kontext wettbewerbsfähig sein wollen, verstärkt durch die Gesundheitskrise, die wir erleben und die das Produktionsgefüge im neuen wirtschaftlichen Aufschwung, der für das Ende dieses Jahres und 2022 erwartet wird, weiter auf die Probe stellen wird.

In diesem Zusammenhang ist, wie wir bereits bei anderen Gelegenheiten erwähnt haben, die Automatisierung von Prozessen unerlässlich, um an Effizienz und Rentabilität zu gewinnen. Neue Technologien ermöglichen es uns, in allen Geschäftsbereichen und in allen Abteilungen Unterstützung für die Unternehmensführung zur Verfügung zu stellen.

Die Entwicklung und Demokratisierung von Big Data, künstlicher Intelligenz und Algorithmen ermöglicht es uns, in jeder Unternehmensumgebung, unabhängig von der Größe, z. B. prädiktive Wartungssysteme, künstliches Sehen oder Nachfragevorhersagen zu implementieren. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf letztere, um die Möglichkeiten zu prüfen, die sie bietet, wie z. B. die Verschlankung von Aufgaben, die Vereinfachung von Entscheidungen, die Steigerung von Effizienz und Rentabilität und die Verringerung von Unsicherheit.

Zukunftsprognosen

Um einen Überblick zu bekommen, gehen wir zunächst von der Tatsache aus, dass Bedarfsprognose-, Bestandsmanagement- und Einkaufsplanungssysteme, die auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz basieren, vorhersagen, wie sich der Absatz in der Zukunft verhalten wird. Das heißt, sie zeigen uns, als hätten wir eine Kristallkugel, welche unserer Referenzen zu einem bestimmten Zeitpunkt in welchen Mengen nachgefragt werden.

Diese Informationen ermöglichen es uns, mit dem realen Kontext zu arbeiten, mit dem wir konfrontiert werden, und ermöglichen eine korrekte Lagerverwaltung, um Überbestände oder fehlende Einheiten zu vermeiden. Beide Situationen, können zu wirtschaftlichen Verlusten und Kundenverlusten führen. Die erste, ein Übermaß an Referenzen, lässt Kapital gebunden, erhöht das Risiko von Verlusten durch Veralterung und verbraucht Lagerfläche. Der zweite Fall kann zum Vertrauensverlust der Käufer führen, die nicht in der Lage sind, das von ihnen geforderte Produkt zu erhalten, zumindest nicht in der gewünschten Zeit.

Im Fall unseres eigenen Tools, das wir kennen und von dem wir Ihnen konkrete Beispiele nennen können, kontrolliert AIDÓO Purchases neben der Erstellung von Prognosen auch die Lagerbestände, die Vorlaufzeiten der Lieferanten und die laufenden Bestellungen, schlägt automatisch und geplant Käufe vor, die auf den oben genannten Parametern und der Vorhersage der Nachfrage basieren, und ermöglicht die Einstellung von parametrisierbaren Alarmen, um die wichtigsten Ereignisse zu kontrollieren und das Serviceniveau zu gewährleisten.

Einfache und intuitive Visualisierung

Die Nützlichkeit all dieser Informationen ist unbestreitbar, aber sie benötigt die Unterstützung einer freundlichen und einfachen visuellen Umgebung, die das Arbeiten mit diesen Parametern intuitiv und schnell macht. Um den Wert von Bedarfsprognosesystemen zu erhöhen, ist es notwendig, auf einen Blick zu wissen, was die Bedürfnisse der Compas-Abteilungen sind.

In unserem Fall ist die Visualisierung mit AIDÓO Purchases flexibel und passt sich den Bedürfnissen des Kunden an, dank eines Standards für die Informationsorganisation, der es uns erlaubt, relativ unabhängig vom gewählten Visualisierungsprogramm zu bleiben. Wir haben das Tool erfolgreich implementiert, indem wir es mit Visualisierungen in Power BI, Qlik Sense, Tableau…. gekoppelt haben, obwohl wir aufgrund des Preises und der Vielseitigkeit im Moment Power BI empfehlen.

Wie in der Abbildung dargestellt, können wir auf einen Blick, schnell und einfach, alle Informationen überprüfen, die für die Verwaltung eines bestimmten Produkts notwendig sind: die Entwicklung des erwarteten Verbrauchs in verschiedenen Märkten, die Entwicklung des Lagerbestands, den vorhergesagten durchschnittlichen Tagesverbrauch (ADC), die reale Durchlaufzeit (RRT), den Pufferbestand, den Sicherheitsbestand, die verbleibenden Tage bis zum optimalen Bestelldatum und das Bestelldatum selbst. Zusätzlich erscheint in dem von uns gewählten Beispiel eine Warnung, dass das Produkt nicht mehr vorrätig ist, so dass die Einkaufsteams aufgefordert werden, das konsultierte Produkt zu kaufen.

Wie wir sehen, wird mit einem Bedarfsprognosesystem und agilen Bedienfeldern die Arbeit vereinfacht, dank der Tatsache, dass alle Informationen an der gleichen Stelle gesammelt und verarbeitet werden, um eine vollständige Vision zu bieten, nicht nur über den aktuellen Zustand des Lagers, sondern auch über den zukünftigen Bedarf, und das ist der Schlüssel. Die Planung basiert also nicht mehr auf der Erfahrung und Intuition der Teams, sondern auf Gewissheiten, die es ermöglichen, den Betrieb an die tatsächlichen Bedürfnisse anzupassen, Zeit, Kosten und mögliche Verluste zu minimieren und den Nutzen und die Sicherheit zu maximieren.

Und das ist keine triviale Aussage:

  •     die geschätzte Bestandsreduzierung in der ersten Phase der Implementierung übersteigt 15 %.
  •     Durch die Bedarfsprognose wird eine größere Verhandlungsfähigkeit mit den Lieferanten erreicht
  •     ermöglicht die Umsetzung von direkten Lieferanten-Kunden-Belieferungsstrategien für diejenigen Referenzen, die ein höheres Risiko der Obsoleszenz aufweisen.
  •     Wie bereits erwähnt, werden das Ausmaß der Obsoleszenz und das Risiko reduziert, da diese Werkzeuge die Erkennung von Überbeständen in Referenzen mit niedriger Rotation ermöglichen.
  •     Die Automatisierung des Einkaufsmanagements bedeutet eine erhebliche Reduzierung der Zeit, die für die Analyse der Planung und die Definition des Einkaufsbedarfs aufgewendet wird, die zudem viel effizienter sind.
  •     Die Bedarfsprognose ermöglicht es auch, verwandte Artikel vom selben Lieferanten zu beziehen, wodurch das Transportnetz optimiert und die Lieferkosten verbessert werden.
  •     gibt Ihnen die Möglichkeit, auf Nachfrageschwankungen zu reagieren.

Die Arbeit mit Predictive Analytics liefert verlässliche Informationen (multivariabel), um zukünftige Entscheidungen zu verbessern, sowohl bei Verhandlungen mit Lieferanten als auch bei der Durchführung von Marketingkampagnen, Angeboten zum Abbau von Ladenhütern usw.