Prognosemodelle im Einkauf: Die Kunst, die Zukunft vorherzusagen

Die Corona-Krise hat es eindrucksvoll gezeigt: Ohne eine präzise Materialdisposition geraten selbst etablierte Lieferketten schnell ins Wanken. Prognosemodelle bieten hier die Lösung. Sie helfen, Bedarfe vorherzusagen, Lagerbestände optimal zu planen und Produktionsprozesse reibungslos zu gestalten.

Dabei unterscheidet man zwischen zwei Hauptkategorien:

• Qualitative Prognosen: Diese basieren auf Expertenmeinungen, Marktanalysen und Szenariomodellen. Sie sind besonders wertvoll, wenn historische Daten fehlen oder schwer quantifizierbare Faktoren wie neue Technologien oder geopolitische Entwicklungen eine Rolle spielen.

• Quantitative Prognosen: Diese stützen sich auf statistische Modelle und historische Daten. Methoden wie Zeitreihenanalysen, kausale Modelle oder sogar maschinelles Lernen ermöglichen eine präzise und datengestützte Vorhersage.

Beide Ansätze haben ihre Berechtigung, und die beste Strategie kombiniert oft die Stärken beider
Welten.

Ein besonders praxisnaher Ansatz für die Einkaufsplanung ist die verbrauchsgesteuerte Prognose. Sie konzentriert sich auf historische Verbrauchsdaten, um Muster zu erkennen und daraus die zukünftigen Bedarfe abzuleiten. Besonders bei stabilen Verbrauchsmustern oder saisonalen Schwankungen zeigt diese Methode ihre Stärken.

Hier sind einige der wichtigsten Werkzeuge, die Unternehmen nutzen können:

• Durchschnitt: Der einfachste Ansatz, ideal bei konstantem Verbrauch ohne größere Schwankungen.

• Gleitender Durchschnitt: Glättet kurzfristige Schwankungen, indem nur die letzten Datenpunkte einbezogen werden.

• Gewichteter gleitender Durchschnitt: Verleiht, je nach Vorliebe, gewissen Daten mehr Gewicht, um aktuelle Trends besser abzubilden.

• Lineare Regression: Analysiert die Beziehung zwischen Verbrauch und Zeit, um mögliche Trends zu erkennen.

• Exponentielle Glättung: Ein hochdynamisches Modell, das neuen Entwicklungen die größte Bedeutung beimisst.

Bei einem unserer Kunden hieß es, auftretende Schwankungen machen eine Planung nur schwer möglich und die Beschaffung müsse hohe Vorräte absichern. Bei genauer Betrachtung ließen sich jedoch definitive Trends erkennen. Somit konnten sowohl die Jahresplanung des Einkaufs als auch die Lieferrhythmen angepasst werden und Bestände reduziert. Diese Analyse wird nun automatisiert durch das System durchgeführt – ein klarer Wettbewerbsvorteil.

Kein Werkzeug ist perfekt, und auch Prognosemodelle haben ihre Herausforderungen:

• Datenqualität: Schlechte oder unvollständige Daten können die Genauigkeit erheblich beeinträchtigen.

• Volatile Märkte: In instabilen Zeiten kann selbst das beste Modell an seine Grenzen stoßen. Sogenannte Black Swan Events wie die Covid-Pandemie treiben Systeme an den Rand des Möglichen.

• Komplexität: Die Wahl des richtigen Modells und dessen Anpassung erfordert Fachwissen.

Doch die Vorteile überwiegen deutlich:

• Effizientere Lagerhaltung: Reduzierte Bestände bedeuten geringere Kosten.

• Bessere Entscheidungen: Datenbasierte Prognosen schaffen eine solide Grundlage.

• Höhere Kundenzufriedenheit: Die rechtzeitige Verfügbarkeit von Produkten erhöht die Zufriedenheit Ihrer Kunden.

Prognosemodelle sind mehr als nur ein nettes Add-on. Sie sind der zentrale Baustein einer erfolgreichen Einkaufsstrategie. Egal, ob Sie auf qualitative oder quantitative Methoden setzen – die richtige Prognose kann den Unterschied zwischen Erfolg und Stillstand ausmachen. Keiner will anhand seines gebundenen Working Capitals Verluste machen.

Sind Sie bereit, die Zukunft Ihres Einkaufs proaktiv zu gestalten? Dann setzen Sie auf die Macht der Prognosemodelle – und machen Sie sich fit für die Herausforderungen von morgen.