Bestandsprognose

Was ist Bestandsprognose?

Die Bestandsprognose ist der Prozess der Vorhersage des zukünftigen Bestandsbedarfs eines Unternehmens, um die Kundennachfrage zu erfüllen, ohne Überbestände oder Fehlbestände zu riskieren. Dabei werden historische Verkaufsdaten, Markttrends und weitere Faktoren analysiert, um zu schätzen, wie viel Bestand über einen bestimmten Zeitraum benötigt wird.

Durch eine präzise Bedarfsprognose können Unternehmen:

• Ihre Lagerbestände optimieren
• Lagerhaltungskosten senken
• Die gesamte operative Effizienz steigern

Die Bestandsprognose spielt eine zentrale Rolle im Lieferkettenmanagement. Sie stellt sicher, dass Produkte verfügbar sind, wenn Kunden sie wünschen, und erhöht so Kundenzufriedenheit und -bindung. Präzise Prognosen helfen Unternehmen, Lagerkosten und Servicelevel auszubalancieren und Risiken von Fehlbeständen oder Überbeständen zu minimieren. Durch das Verständnis und die Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen fundierte Entscheidungen über Einkauf, Produktionsplanung und Ressourcenzuteilung treffen.

Wie wird Bestandsprognose genutzt?

Unternehmen nutzen die Bestandsprognose, um ihre Lagerbestände an die Kundennachfrage anzupassen, optimale Verfügbarkeit sicherzustellen und Kosten zu kontrollieren. Die wichtigsten Anwendungsbereiche sind:

Minimierung von Fehlbeständen

• Fehlbestände entstehen, wenn ein Produkt für Kunden nicht verfügbar ist, was zu Umsatzeinbußen und Unzufriedenheit führt.
• Die Bestandsprognose hilft, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, damit Unternehmen ausreichende Lagerbestände vorhalten können.
• Durch die Analyse von Verkaufstrends und -mustern können Unternehmen erkennen, wann Produkte knapp werden und rechtzeitig nachbestellen.

Reduzierung der Lagerhaltungskosten

• Übermäßige Lagerbestände binden Kapital und verursachen Lagerkosten (Lagerung, Versicherung, Veralterung).
• Prognosen ermöglichen es Unternehmen, zur richtigen Zeit die richtige Menge zu bestellen und unnötige Bestände zu vermeiden.
• Optimierte Lagerbestände senken die Lagerkosten und verbessern den Cashflow.

Reduzierung von Produktverschwendung

• Übermäßige Bestände, insbesondere verderbliche Waren, führen zu Verschwendung, wenn Produkte vor dem Verkauf ablaufen.
• Prognosen identifizieren langsam drehende Artikel und sagen künftige Verkäufe voraus, sodass Unternehmen Bestellmengen anpassen können.
• Die Anpassung der Lagerbestände an die tatsächliche Nachfrage minimiert Verschwendung und erhöht die Rentabilität.

Zentrale Konzepte der Bestandsprognose

Das Verständnis dieser Konzepte ist für eine wirksame Bestandsprognose unerlässlich:

Bedarf während der Lieferzeit (Lead Time Demand)

• Lieferzeit (Lead Time): Zeitraum zwischen Bestellung und Wareneingang.
• Bedarf während der Lieferzeit: Absatzmenge eines Produkts während der Lieferzeit.

Formel:

bedarf_waehrend_lieferzeit = durchschnittliche_lieferzeit * durchschnittlicher_tagesabsatz

Beispiel:
Wenn die durchschnittliche Lieferzeit 5 Tage beträgt und der durchschnittliche Tagesabsatz 20 Einheiten ist:

bedarf_waehrend_lieferzeit = 5 * 20  # Ergebnis: 100 Einheiten

Das bedeutet, dass während der Lieferzeit 100 Einheiten verkauft werden.

Messung von Verkaufstrends

• Analyse historischer Verkäufe zur Identifikation von Mustern (Saisonalität, Wachstumstrends).
• Anpassung der Prognosen an erwartete Veränderungen (z. B. saisonale Spitzen).
• Werkzeuge: gleitende Durchschnitte, Jahresvergleiche, statistische Modelle.

Wiederbestellpunkt

• Der Lagerbestand, bei dem eine neue Bestellung ausgelöst werden sollte.
• Berücksichtigt den Bedarf während der Lieferzeit und den Sicherheitsbestand.

Formel:

wiederbestellpunkt = (durchschnittlicher_tagesabsatz * lieferzeit) + sicherheitsbestand

Beispiel:
Lieferzeit: 5 Tage, durchschnittlicher Tagesabsatz: 20 Einheiten, Sicherheitsbestand: 50 Einheiten

wiederbestellpunkt = (20 * 5) + 50  # Ergebnis: 150 Einheiten

Bei einem Bestand von 150 Einheiten sollte nachbestellt werden.

Sicherheitsbestand

• Zusätzlicher Bestand, um Fehlbestände durch Unsicherheiten zu verhindern.
• Dient als Puffer bei Schwankungen.

Formel:

sicherheitsbestand = (maximaler_tagesabsatz * maximale_lieferzeit) - (durchschnittlicher_tagesabsatz * durchschnittliche_lieferzeit)

Beispiel:
Maximaler Tagesabsatz: 30 Einheiten, maximale Lieferzeit: 7 Tage, durchschnittlicher Tagesabsatz: 20 Einheiten, durchschnittliche Lieferzeit: 5 Tage

sicherheitsbestand = (30 * 7) - (20 * 5)  # Ergebnis: 110 Einheiten

Halten Sie 110 Einheiten als Sicherheitsbestand, um unerwartete Spitzen oder Verzögerungen abzudecken.

Formeln der Bestandsprognose

Berechnung des Bedarfs während der Lieferzeit

bedarf_waehrend_lieferzeit = durchschnittliche_lieferzeit * durchschnittlicher_tagesabsatz

Eine genaue Berechnung stellt sicher, dass während der Nachbestellung genügend Bestand vorhanden ist.

Berechnung des Sicherheitsbestands

sicherheitsbestand = (maximaler_tagesabsatz * maximale_lieferzeit) - (durchschnittlicher_tagesabsatz * durchschnittliche_lieferzeit)

Berücksichtigt Schwankungen bei Nachfrage und Lieferzeit.

Berechnung des Wiederbestellpunkts

wiederbestellpunkt = bedarf_waehrend_lieferzeit + sicherheitsbestand

Stellt sicher, dass Bestellungen ausgelöst werden, bevor der Bestand unter einen sicheren Wert fällt.

Arten von Methoden der Bestandsprognose

Es gibt verschiedene qualitative und quantitative Ansätze:

Qualitative Prognose

• Beruht auf Expertenmeinungen, Marktforschung und subjektiven Einschätzungen.
• Geeignet, wenn nur wenige historische Daten vorliegen oder bei neuen Produkten.

Methoden:

• Marktforschung: Umfragen, Interviews, Fokusgruppen.
• Delphi-Methode: Konsens aus Expertenbefragungen.

Quantitative Prognose

• Nutzt mathematische Modelle und historische Daten.
• Geht davon aus, dass sich vergangene Muster fortsetzen.

Methoden:

• Zeitreihenanalyse: Untersucht Datenpunkte über die Zeit auf Muster.
• Kausalmodelle: Analysiert Zusammenhänge zwischen Nachfrage und beeinflussenden Faktoren.

Trendprognose

• Identifiziert Muster in Verkaufsdaten über die Zeit.
• Nützlich, um Anstiege, Rückgänge oder Stabilität bei der Nachfrage vorherzusagen.
• Beispiel: Ein Aufwärtstrend bei Bio-Produkten signalisiert höheren Bestandsbedarf.

Grafische Prognose

• Darstellung von Verkaufsdaten in Diagrammen/Grafiken zur Visualisierung von Trends und Mustern.
• Beispiel: Liniendiagramme zeigen saisonale Spitzen und Tiefs.

Anwendungsfälle und Beispiele

Einsatz von KI und Automatisierung bei der Bestandsprognose

Fortschritte in KI und Automatisierung haben die Bestandsprognose revolutioniert:

Maschinelles Lernen

• Machine-Learning-Modelle analysieren große Datensätze, erkennen komplexe Muster und verbessern sich fortlaufend.
• Berücksichtigen viele Variablen: historische Verkäufe, Markttrends, Werbeaktionen und externe Faktoren (Wetter, Wirtschaft).
• Kontinuierliches Lernen aus neuen Daten steigert die Prognosegenauigkeit.

KI-gestützte Bestandsmanagementsysteme

Vorteile:

• Echtzeit-Bestandsüberwachung: Kontinuierliches Monitoring der Lagerbestände.
• Automatisierte Nachbestellung: Löst Bestellungen beim Erreichen des Wiederbestellpunkts aus.
• Prädiktive Analytik: Prognostiziert die Nachfrage durch umfassende Datenanalysen.

Integration mit KI-Automatisierung und Chatbots

• Chatbots für Kundeninformationen:
  Chatbots interagieren mit Kunden, sammeln Präferenzen und erkennen Trends.

  def kundenfeedback_einholen(): # Code für Chatbot-Interaktion zur Erfassung von Kundenpräferenzen pass

• Automatisierte Lieferantenkommunikation:
  Automatisiert Bestellungen und reduziert manuellen Aufwand und Verzögerungen.

  def bestellung_automatisch_erstellen(wiederbestellpunkt, aktueller_bestand): if aktueller_bestand <= wiederbestellpunkt: # Code zum Erstellen und Senden der Bestellung an den Lieferanten pass

• Integration von prädiktiver Analytik:
  Kombiniert KI mit Analysen:

  • Erkennt neue Trends
  • Passt Prognosen in Echtzeit an
  • Verbessert Entscheidungsprozesse

Beispiel: KI in der Bestandsprognose

Ein Handelsunternehmen integriert KI ins Bestandsmanagement, indem es Verkaufsdaten, Social-Media-Trends und Wirtschaftsdaten analysiert.

• Verkaufsdaten: Ermittelt Bestseller und saisonale Muster.
• Social-Media-Trends: Überwacht Hashtags/Erwähnungen, um steigendes Produktinteresse zu erkennen.
• Wirtschaftsdaten: Passt Prognosen an Veränderungen im Konsumverhalten an.

Das KI-System automatisiert Nachbestellungen und passt Wiederbestellpunkte dynamisch an Marktbedingungen an.

Erzielte Vorteile:

• Verbesserte Prognosegenauigkeit (weniger Fehl- und Überbestände)
• Höhere Reaktionsfähigkeit auf Marktänderungen
• Kosteneinsparungen (niedrigere Lagerkosten, weniger Umsatzausfälle)

Durch den Einsatz von KI und Automatisierung optimiert das Unternehmen seinen Bestand, passt sich der Nachfrage an und verschafft sich Vorteile im Wettbewerb.

Forschung zur Bestandsprognose

Die Bestandsprognose ist ein zentraler Aspekt des Lieferkettenmanagements mit dem Ziel, Bedarfe zu prognostizieren und Kosten zu minimieren. Jüngere Forschungsergebnisse umfassen:

1. Kombination probabilistischer Prognosen für intermittierende Nachfrage
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Beschäftigt sich mit Prognosen für intermittierende Nachfrage und betont probabilistische Methoden für Entscheidungen unter Unsicherheit.
   • Schlägt die Kombination von Prognosen vor, um Genauigkeit und Bestandskontrolle auszubalancieren.
   • Kombinierte Ansätze übertreffen einzelne Methoden, auch wenn es Zielkonflikte gibt.

2. Wertorientiertes Bestandsmanagement
   Grzegorz Michalski

   • Verknüpft Bestandsmanagement mit dem finanziellen Ziel der Unternehmenswertmaximierung.
   • Stellt einen modifizierten Ansatz vor, der Wertmaximierung integriert.
   • Hilft Unternehmen, die Bestandsstrategie an den finanziellen Gesamtzielen auszurichten.

3. Generisches Entscheidungsrahmenwerk für den Einzelhandel
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Schlägt einen ganzheitlichen Ansatz für Entscheidungsfindung im Einzelhandelsbestand vor.
   • Adressiert Komplexität durch Globalisierung und E-Commerce.
   • Integriert Produktsegmentierung und Bedarfsprognose zur Zielausbalancierung.

4. Feature-basierte Kombinationen intermittierender Nachfrageprognosen: Bias, Genauigkeit und Bestandsimplikationen
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Konzentriert sich auf Prognosekombinationen für intermittierende Nachfrage in Produktionssystemen.
   • Schlägt ein feature-basiertes Rahmenwerk zur Verbesserung von Prognosegenauigkeit und Bestandsauswirkung vor.

Für weitere Informationen zur Bestandsprognose, KI-Automatisierung und Best Practices besuchen Sie die FlowHunt-Ressourcen.