Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Ermittlung der Bedarfe: der Beginn einer jeden Planung
Die Prognoserechnung ist ein elementarer Bestandteil der unternehmerischen Beschaffungs- und Absatzplanung. Neben Bedarfsinformationen, die auf die Markt- und Branchenkenntnisse einzelner Mitarbeitenden zurückgehen, dienen vor allem historische Bedarfszahlen als Informationsgrundlage zur Prognose der zukünftigen Nachfrage. Hierzu haben sich unterschiedliche mathematische Prognoseverfahren etabliert, die von APS- oder SCM-Systemen unterstützt werden (bspw. gleitender Mittelwert, lineare Regression oder exponentielle Glättung). Gleichzeitig werden immer mehr Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (u. a. Random Forest, Support Vector Maschine) eingesetzt, um die wachsende Komplexität in der Bedarfsmustern entgegenzuwirken.
Unsere Untersuchungen haben gezeigt, dass die Auswahl und Parametrierung von Prognoseverfahren einen wesentlichen Einfluss auf die erzielbare Prognosequalität haben. Auch ist zu beachten, dass bei der Auswahl eines Prognoseverfahrens der Bedarf auf Artikel-Standort-Ebene differenziert betrachtet werden muss: So machen die verschiedenen Bedarfsverläufe der einzelnen Artikel (Schnelldreher, Langsamdreher, Saisonartikel usw.) den Einsatz unterschiedlicher Prognoseverfahren erforderlich. Ebenso hat die zeitliche Granularität der Bedarfsprognose (bspw. wochen-, monats- oder quartalsgenaue Prognosewerte) einen Einfluss auf die erzielbare Prognosequalität und muss bei der Auswahl der Prognoseverfahren berücksichtigt werden.
