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Bedarfsprognosen für den Transport! Was bringt das?

Effiziente Flottenplanung mit Bedarfsprognosen

bedarfsprognosen

Der Transport ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil der Lieferkette. Kundenzufriedenheit und Kundentreue hängen zu einem großen Teil davon ab, ob ihr Einkauf innerhalb der geschätzten Lieferzeiten ankommt. Diese Bedeutung hat in den letzten Jahren zugenommen. Die Konsolidierung der Online-Marketing-Kanäle und ein bereits vollständig globalisierter Markt haben zu einem bemerkenswerten Wachstum der Operationen geführt. Der Höhepunkt wurde mit der durch die COVID-19 verursachten Gesundheitskrise erreicht. Wie können also Bedarfsprognosen im Transport helfen?

Wir entdecken nichts Neues, wenn wir sagen, dass in der Logistik viel Geld auf dem Spiel steht. Deshalb sind das Flottenmanagement und die Optimierung von Routen und Ladungen Schlüsselelemente, um in allen Bereichen geschäftliche Effizienz zu erreichen. Traditionell wurden diese Aufgaben auf Basis von nicht-objektiven Parametern durchgeführt. Dazu gehören z. B. das Ergebnis früherer Kampagnen, Personalschätzungen, Aktivitätshistorie usw., die viele bestimmende Faktoren dem Zufall überlassen.

Die Vervielfachung der Einkaufskanäle, die Variabilität der Referenzen und die Zunahme der Anzahl der Artikel im Lagerbestand erfordern, wenn Sie auf dem heutigen schwierigen Markt wettbewerbsfähig sein wollen, Transportmanagementprozesse, die die Unsicherheit minimieren. Ein großer Verbündeter in dieser Hinsicht sind Bedarfsprognosesysteme. Diese ermöglichen, den zukünftigen Absatz eines Produktes in einem bestimmten Zeitraum im Voraus zu kennen.

Effiziente Flottenplanung mit Bedarfsprognosen

Gehen wir etwas tiefer: Dank Advanced Analytics, künstlicher Intelligenz und Algorithmen können wir wissen, „was kurz- und mittelfristig passieren wird“. Das vereinfacht die Entscheidungsfindung und die Gestaltung von Abläufen, die auf objektiven Fakten beruhen werden. So wird die Effizienz erhöht. Der Schlüssel zum Prozess liegt in den Daten oder besser gesagt in der Nutzung aller internen (Lagerbestand, Bestellungen, Verkaufshistorie, Vorlaufzeit der Lieferanten …) und externen (Wirtschaftsindikatoren, Wetter, Tätigkeitsbereiche oder sogar die Stimmung in sozialen Netzwerken, zum Beispiel) Daten des Unternehmens. Diese werden unter einer datengesteuerten Philosophie zusammengestellt, behandelt und verknüpft. So wird ein zukünftiges Röntgenbild der Nachfrage nach den Produkten des Unternehmens geboten.

Dies ermöglicht die Vereinfachung und Rationalisierung der Lagerverwaltung, der Einkaufsprozesse, der Produktion… kurz gesagt, von jedem Glied der Lieferkette. Eine optimale Planung der Transportleistungen wird möglich. Wenn wir wissen, dass im Monat X N Einheiten einer bestimmten Referenz verkauft werden, Y von einer anderen und Z von einer dritten (Erweiterung des Beispiels auf das gesamte Inventar) und wir ihre geschätzten Liefergebiete kennen, können wir eine effiziente Planung der Flotten durchführen. Aber nicht nur das, wir können ebenso die Routen anpassen und Zeitpläne festlegen. Außerdem können Abgangszentren von Produkten bestimmt werden, das für jeden Transportvorgang benötigte Personal geschätzt werden, Lieferzeiten für neue Verkäufe angepasst werden uvm.

Jede Art von Nachfrageschwankung, sei es durch einen Anstieg oder einen Rückgang der Nachfrage, wirkt sich auf die Transportströme aus. Eine in das TMS oder den Planer des Unternehmens integrierte Absatzprognose vereinfacht also, wie wir sehen, die Gestaltung der Liefervorgänge. Zudem wird der Prozess optimiert, was zu Kosteneinsparungen und einem verbesserten Kundenservice führt.

Wird das System für Bedarfsprognosen zudem von einem Lastoptimierer begleitet, um jeden Millimeter der Flotteneinheiten auszunutzen, wird der Prozess abgerundet: mehr Effizienz, erhöhte Nachhaltigkeit und verbesserter Kundenservice, Kosteneinsparung und Gewinnsteigerung.

Fazit

In einer globalisierten Welt wird der Transport immer wichtiger. Die logistischen Abläufe werden durch das aktuelle Konsumsystem und den Aufstieg des Online-Shoppings immer komplexer. Angesichts dieser Realität ist die Technologie der beste Verbündete der Geschäftsstruktur.

Fortschrittliche Analytik, künstliche Intelligenz und Big Data geben Unternehmen Werkzeuge an die Hand, mit denen sie alle Glieder der Lieferkette optimieren können – mit unzähligen Vorteilen für die Transportströme. Insbesondere die Nachfrageprognosesysteme, auf die wir uns konzentriert haben, vereinfachen die Entscheidungsfindung, indem sie Schätzungen über die zu tätigenden Verkäufe und damit über die zu bewegenden Lasten liefern.