Ständiger Zugriff auf Ihre Bestände

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Einführung in die Bestandsprognose
• Wie man die richtige Methode zur Bestandsprognose wählt
• Bestandsvorausschätzung (ausführlicher Leitfaden)
• Umsetzung von AutoStore™
• Wie wird die Datenintegrität sichergestellt?
• Vorhersage von neuen Daten und Markttrends

Was ist eine Bestandsprognose?

Bei der Bestandsprognose geht es um die Vorhersage der optimalen Bestandsmenge, die ein Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum hinweg vorhalten muss, um die erwartete Kundennachfrage zu befriedigen, ohne dass es zu einer Über- oder Unterbevorratung kommt. Dieser Prozess umfasst die Analyse von Verkaufsdaten aus der Vergangenheit, Markttrends, saisonalen Schwankungen und aktuellen Lagerbeständen, um die künftige Produktnachfrage zu schätzen. Auf diese Weise können Unternehmen im Voraus planen und sicherstellen, dass sie über genügend Produkte verfügen, um die Nachfrage zu decken.

Unterschied zwischen Bestandsprognose und Wiederauffüllung

Um das Konzept der Bestandsprognose vollständig zu verstehen, müssen wir es ein für alle Mal von dem verwandten Begriff der Bestandsauffüllung unterscheiden, der einen anderen Prozess im Rahmen des Lieferkettenmanagements darstellt:BestandsergänzungUm das Konzept der Bestandsprognose vollständig zu verstehen, müssen wir es ein für alle Mal von dem verwandten Begriff der Bestandsauffüllung unterscheiden, der einen anderen Prozess im Rahmen des Lieferkettenmanagements darstellt:

Vorhersage der BeständeVorhersage der Bestände: Auch hier handelt es sich um einen Vorhersageprozess, der dazu dient, die Menge und den Zeitpunkt des künftigen Bestandsbedarfs auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten, Trends und externer Faktoren zu bestimmen. Das Hauptziel ist die Vorhersage der Kundennachfrage, um sicherzustellen, dass das Unternehmen optimale Lagerbestände vorhält, um diese Nachfrage zu befriedigen, ohne die Bestände zu überfüllen.

Auffüllung der BeständeAuffüllung der Bestände: Bei diesem Prozess geht es um die tatsächliche Bestellung oder Produktion von Lagerbeständen zur Auffüllung der Bestände. Die Auffüllung basiert auf den Bestandsprognosen und den vorhandenen Lagerbeständen mit dem Ziel, die Bestände auf dem Niveau zu halten, das zur Deckung der erwarteten Kundennachfrage erforderlich ist, wobei auch Vorlaufzeiten und Meldebestände berücksichtigt werden.

Im Wesentlichen geht es bei der Bestandsprognose um die Vorhersage des künftigen Bedarfs, und bei der Bestandsauffüllung geht es darum, diesen Bedarf durch die Bestellung oder Herstellung weiterer Produkte zu decken.

Warum sind Bestandsvorausschätzungen wichtig?

Es kann nicht überraschen, dass die Bestandsprognose eine entscheidende Rolle für die operative und finanzielle Gesundheit eines Unternehmens spielt. Hier sind die wichtigsten Gründe, warum die Bestandsverfolgung von großem Nutzen ist:

• KostenoptimierungKostenoptimierung: Sie reduziert die Lagerkosten, indem sie eine Überbevorratung und die damit verbundene Verschwendung von Ressourcen verhindert.
• ‍Kundenzufriedenheit‍Kundenzufriedenheit: Es wird sichergestellt, dass die Produkte verfügbar sind, wenn die Kunden sie brauchen, und die Servicequalität wird verbessert.
• ‍Effizienz‍Effizienz: Rationalisierung von Einkauf und Produktionsplanung, was zu effizienteren Abläufen führt.
• ‍Risikomanagement‍Risikomanagement: Mindert das Risiko von Fehlbeständen und Umsatzeinbußen und sichert so Einnahmequellen.

Nachdem wir definiert haben, was Bestandsvorhersage bedeutet, wie sie sich von der Bestandsauffüllung unterscheidet und warum sie so wichtig ist, wollen wir uns nun mit den verschiedenen Methoden und Arten der Vorhersage und der Auswahl der richtigen Methode befassen - ein wichtiger erster Schritt.

Fünf Arten und Methoden der Bestandsprognose

Die Bestandsprognose kann in verschiedene Arten und Methoden unterteilt werden, die jeweils einen eigenen Ansatz zur Vorhersage des künftigen Bestandsbedarfs bieten. Im Folgenden werden die genannten Arten und Methoden aufgeschlüsselt, wobei der Schwerpunkt auf ihrer Anwendung in der Bestandsprognose liegt:

1. Quantitative Methoden

Bei der quantitativen Prognose werden historische Daten und mathematische Modelle verwendet, um den künftigen Lagerbedarf vorherzusagen. Sie ist datengestützt und beruht auf der Annahme, dass sich vergangene Muster fortsetzen werden. Zu den quantitativen Methoden gehören:

2. Quantitative Methoden

ZeitreihenanalyseBetrachtet die Verkaufsdaten der Vergangenheit, um zu identifizieren. Muster oder Trends im Zeitverlauf, die dann in die Zukunft extrapoliert werden....

Kausale ModelleKausale Modelle: Diese Modelle, wie z. B. die Regressionsanalyse, ermitteln Korrelationen zwischen Verkäufen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Wirtschaftsindikatoren, Marketingmaßnahmen), um die künftige Nachfrage vorherzusagen.

2. Qualitative Methoden

Qualitative Prognosen stützen sich eher auf Expertenurteile als auf numerische Daten. Sie wird häufig verwendet, wenn nur wenige Daten vorliegen oder wenn neue Produkte prognostiziert werden.

Die Methoden umfassen:

• MethodeDelphi-Methode: Eine strukturierte Kommunikationstechnik, bei der ein Expertengremium anhand einer Reihe von Fragebögen Beiträge zu den Bestandsniveaus liefert, wobei zwischen den Runden ein Feedback erfolgt.
• Tipp 1: MarktforschungMarktforschung: Hier geht es darum, von potenziellen Kunden Erkenntnisse über ihre künftigen Kaufabsichten zu gewinnen.

3. Trendanalyse

Bei der Trendanalyse handelt es sich um eine quantitative Methode, bei der die Muster in den Daten im Laufe der Zeit ermittelt werden. Sie konzentriert sich auf die Erstellung einer Trendlinie, die die allgemeine Richtung darstellt, in die sich die Lagerbestände bewegen, um die künftige Nachfrage vorherzusagen.

4. Grafische Methoden

Grafische Methoden verwenden visuelle Hilfsmittel wie Linien- oder Balkendiagramme, um historische Daten darzustellen und Trends, Muster oder saisonale Schwankungen bei den Lagerbeständen zu erkennen. Diese Methoden helfen den Prognostikern bei der intuitiven Vorhersage der künftigen Nachfrage durch Extrapolation der visuellen Trends.

5. Analyse der Saisonalität

Bei der Saisonanalyse werden regelmäßige, vorhersehbare Muster oder Schwankungen in den Lagerbeständen ermittelt, die in bestimmten Zeitabständen auftreten, z. B. wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich. Diese Methode hilft Unternehmen, sich auf saisonale Nachfragespitzen oder -rückgänge vorzubereiten, indem sie die Lagerbestände entsprechend anpassen.

Jede dieser Methoden hat ihre Stärken und Anwendungsmöglichkeiten, und oft verwenden Unternehmen eine Kombination aus mehreren Ansätzen, um genauere Bestandsprognosen zu erhalten. Die Wahl der Methode hängt von der Art des Bestands, der Verfügbarkeit von Daten und der spezifischen Dynamik des Marktes und der Branche ab.

Die Wahl der richtigen Methode zur Bestandsprognose

Die Wahl der effektivsten Methode zur Bestandsprognose hängt von der Kenntnis der besonderen Merkmale und Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Branche ab. Manche Unternehmen sind besser dran, wenn sie Trends im Zeitverlauf betrachten, andere nutzen einfache mathematische Verfahren und wieder andere setzen fortschrittliche Computerprogramme ein, um Vorhersagen zu treffen. Jede Methode hat ihre eigenen Vorteile, also lassen Sie uns einen Blick aus der Perspektive des Unternehmens und der Branche werfen:

• EinzelhandelsgeschäfteEinzelhandelsunternehmen: Wenn Sie im Einzelhandel mit saisonalen Umsatzmustern tätig sind, sollten Sie der Saisonanalyse Vorrang einräumen, um den Bestand zu den Haupteinkaufszeiten zu verwalten. Einzelhändler mit stabilen, ganzjährigen Umsätzen können sich auf die Trendanalyse stützen, um konsistente Lagerbestände zu erhalten.HaupteinkaufszeitenEinzelhandelsunternehmen: Wenn Sie im Einzelhandel mit saisonalen Umsatzmustern tätig sind, sollten Sie der Saisonanalyse Vorrang einräumen, um den Bestand zu den Haupteinkaufszeiten zu verwalten. Einzelhändler mit stabilen, ganzjährigen Umsätzen können sich auf die Trendanalyse stützen, um konsistente Lagerbestände zu erhalten.

• E-commerceE-Handel: Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen sind, insbesondere eines mit einer breiten Palette von Artikeln, sollten Sie quantitative Methoden wie die Zeitreihenanalyse in Betracht ziehen, um die unterschiedliche Nachfrage nach Produkten zu verwalten. Mit grafischen Methoden lassen sich Trends bei schnell umschlagenden Artikeln schnell erkennen.

• HerstellungFertigung: Wenn Sie in der Fertigung tätig sind, insbesondere bei Produkten mit langen Vorlaufzeiten, können Kausalmodelle helfen zu verstehen, wie sich verschiedene Faktoren (wie die Verfügbarkeit von Rohstoffen oder wirtschaftliche Trends) auf Ihren Lagerbedarf auswirken.

• Startups/new product launches: Startups/Neue Produkteinführungen: Wenn Ihr Unternehmen neue Produkte auf den Markt bringt oder ein Start-up-Unternehmen ist, das in den Markt eintritt, können Sie sich auf qualitative Methoden wie Marktforschung oder die Delphi-Methode verlassen, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn keine historischen Daten vorliegen.

• Dienstleistungssektor:Dienstleistungsbranche: In dienstleistungsorientierten Branchen (z. B. Gastgewerbe oder SaaS), in denen der physische Bestand nicht im Mittelpunkt steht, sondern die Vorhersage der Nachfrage nach Lieferungen oder Ressourcen, können qualitative Erkenntnisse aus Marktanalysen oder Expertenmeinungen die Bestandsentscheidungen beeinflussen.

• Saisongeschäfte:Saisonale Geschäfte (z. B. Weihnachtsartikel, Gartenbedarf): Die Analyse der Saisonalität ist für Unternehmen, die stark von saisonalen Faktoren beeinflusst werden, von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Lagerbestände an die Nachfragespitzen angepasst werden.

• Hochtechnologie und schnelldrehende Konsumgüter (FMCG):Hochtechnologie und schnelllebige Konsumgüter (FMCG): Unternehmen in schnelllebigen Märkten sollten eine Mischung aus quantitativen und qualitativen Methoden anwenden. Der schnelle Innovationszyklus in der Technologiebranche oder der rasche Umsatz auf den FMCG-Märkten bedeutet, dass man mit einer Mischung aus datengestützten Prognosen und Markteinblicken die Nase vorn haben muss.

Insgesamt sollte die Wahl der Methode zur Bestandsprognose die spezifischen Umstände Ihres Unternehmens widerspiegeln, einschließlich Branchentrends, Kundenverhalten und Reifegrad Ihrer Marktpräsenz. Die Anpassung Ihres Ansatzes an die Entwicklung Ihres Unternehmens ist auch der Schlüssel zur Aufrechterhaltung der Bestandseffizienz.

Sobald Sie die richtige Methode für Ihre geschäftlichen Anforderungen ausgewählt haben, ist es an der Zeit, sich damit zu befassen, worum es eigentlich geht: Wie Sie den Bestand so genau wie möglich prognostizieren können.

Wie man den Bestand prognostiziert

Eine effektive Bestandsprognose erfordert einen strukturierten Ansatz, der Datenanalyse, Branchenkenntnisse und strategische Planung miteinander verbindet. Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Formeln und Instrumenten, die üblicherweise verwendet werden, gefolgt von einem einfachen Beispiel zur Veranschaulichung des Prozesses.

Schritt-für-Schritt-Anleitung für Bestandsprognosen

1. Erfassen historischer Verkaufsdaten

Die Grundlage für jede gute Bestandsprognose sind zuverlässige Verkaufsdaten. Sammeln Sie die Verkaufszahlen der letzten Jahre, um Muster und Trends zu erkennen. Diese historischen Daten dienen als Grundlage für Ihre Prognosen.

2. Analyse von Trends und Saisonalität

Sobald Sie über Ihre Verkaufsdaten verfügen, müssen Sie diese auf erkennbare Trends hin untersuchen, wie z. B. saisonale Schwankungen oder beständiges Wachstum bzw. Rückgang der Verkäufe. Das Verständnis dieser Muster ist entscheidend für die Vorhersage des künftigen Bestandsbedarfs.

3. Berücksichtigung von Markt und externen Faktoren

Neben Ihren Verkaufsdaten können auch externe Faktoren wie Markttrends, wirtschaftliche Bedingungen und bevorstehende Ereignisse die Nachfrage erheblich beeinflussen. Wenn Sie diese Erkenntnisse in Ihr Prognosemodell einbeziehen, erhöht sich dessen Genauigkeit.

4. Auswahl einer Prognosemethode

Wählen Sie auf der Grundlage Ihrer Datenanalyse und der Art Ihres Unternehmens die am besten geeignete Prognosemethode aus, wie wir oben in einigen Abschnitten erläutert haben. Wie bereits erwähnt, kann Ihre Wahl von einfachen quantitativen Modellen bis hin zu differenzierteren qualitativen Ansätzen reichen, je nach Komplexität Ihres Bestands und der Vorhersagbarkeit Ihrer Verkäufe.

5. Anwendung des Prognosemodells

Wenn Sie eine Methode in der Hand haben, wenden Sie diese auf Ihre Daten an, um Ihre Bestandsprognose zu erstellen. Dabei können Sie Berechnungen von Hand durchführen, Tabellenkalkulationsformeln verwenden oder eine spezielle Software einsetzen.

6. Überprüfen und Anpassen

Prognosen sind keine Aufgabe, die man einfach abhaken und vergessen kann. Vergleichen Sie regelmäßig Ihre prognostizierten Umsätze mit den tatsächlichen Zahlen, um eventuelle Abweichungen zu ermitteln. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihr Prognosemodell für künftige Genauigkeit zu verfeinern.

Formeln für Prognosen

Es gibt verschiedene Formeln, die für die Prognose verwendet werden können. Dazu gehören:

Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA)

Mit dieser Formel wird der durchschnittliche Umsatz über einen bestimmten Zeitraum berechnet, wobei Schwankungen geglättet werden, um Trends zu erkennen. Sie ist besonders nützlich für Unternehmen mit stabilen, vorhersehbaren Umsatzmustern.

Beispiel:

Stellen Sie sich vor, ein Geschäft erfasst seine monatlichen Umsätze (in US-Dollar) über vier Monate:

• Januar: $200
• Februar: $240
• März: $180
• April: 300 Dollar

Um einen Dreimonats-SMA für April zu berechnen, würden Sie den Durchschnitt der Verkäufe von Februar, März und April ermitteln, da der SMA die letzten drei Monate berücksichtigt:

Der Dreimonats-SMA für April liegt also bei 240 $. Dies glättet die Verkaufsdaten und zeigt einen Trend ohne die monatlichen Schwankungen.

Exponentielle Glättung (ES)

ES passt Prognosen an, um neuere Verkaufsdaten zu berücksichtigen, und verleiht ihnen mehr Gewicht als älteren Daten. Es ist eine effektive Methode, um sich schnell an Änderungen der Verkaufstrends anzupassen.

Beispiel:

Wenn wir die gleichen monatlichen Verkaufsdaten verwenden, aber ES anwenden, wählen wir der Einfachheit halber einen Glättungsfaktor(α) von 0,5. Dieser Faktor bestimmt, wie viel Gewicht den jüngsten Verkaufsdaten beigemessen wird.αWenn wir dieselben monatlichen Umsatzdaten verwenden, aber die Exponentialglättung anwenden, wählen wir der Einfachheit halber einen Glättungsfaktor (α) von 0,5. Dieser Faktor bestimmt, wie viel Gewicht den jüngsten Verkaufsdaten beigemessen wird.

Die Formel für die erste Vorhersage (ausgehend vom Februar und unter der Annahme, dass der Januar die Basis ist) wäre folgende:

Da es sich um den Anfang handelt, entspricht die Februar-Prognose nur den Umsätzen vom Januar, also gehen wir zum März über:

Bei dieser Methode wird der jüngste Monat (Februar) stärker und die älteren Daten weniger stark gewichtet, wobei eine dynamische Anpassung erfolgt, sobald neue Daten eintreffen.

Lineare Regression

Diese komplexere Methode prognostiziert künftige Verkäufe, indem sie die Beziehung zwischen den Verkäufen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen, wie Marketingausgaben oder Wirtschaftsindikatoren, analysiert.

Beispiel:

Angenommen, ein Unternehmen möchte auf der Grundlage seiner Marketingausgaben künftige Umsätze vorhersagen. Über mehrere Monate hinweg hat es die folgenden Daten aufgezeichnet (in Tausend US-Dollar):

• Marketing-Ausgaben: 1, 2, 3, 4, 5
• Umsatz: 1,5, 2,5, 3,5, 4,5, 5,5

Mithilfe der linearen Regression versuchen wir, eine Linie zu finden, die den Umsatz auf der Grundlage der Marketingausgaben am besten vorhersagt. Die Gleichung für eine Linie lautet y = mx = b, wobei y für den Umsatz, x für die Marketingausgaben, m für die Steigung der Linie (Auswirkung der Marketingausgaben auf den Umsatz) und b für den y-Achsenabschnitt (Basisumsatz ohne Marketing) steht.y = mx = b,wobeiy ist der Verkauf,xMarketing-Ausgaben: 1, 2, 3, 4, 5m Mithilfe der linearen Regression versuchen wir, eine Linie zu finden, die den Umsatz auf der Grundlage der Marketingausgaben am besten vorhersagt. Die Gleichung für eine Linie lautet y = mx = b, wobei y für den Umsatz, x für die Marketingausgaben, m für die Steigung der Linie (Auswirkung der Marketingausgaben auf den Umsatz) und b für den y-Achsenabschnitt (Basisumsatz ohne Marketing) steht.b ist der y-Achsenabschnitt (Basisumsatz ohne Marketing).

Das Ziel ist es, die Werte vonmEinzigartig und standardisiertb Ziel ist es, die Werte von m und b zu finden , die die Differenz zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Verkäufen minimieren. Der Einfachheit halber nehmen wir an, dass unsere Geradengleichung wie folgt ausfällt:

Das bedeutet, dass für jede Erhöhung der Marketingausgaben um 1.000 $ der Umsatz um 1.000 $ steigt, zuzüglich eines Basisumsatzes von 500 $.

Jede Methode eignet sich für unterschiedliche Szenarien: SMA für stabile Trends, ES für sich schnell ändernde Trends und lineare Regression für das Verständnis von Beziehungen zwischen Variablen.

Werkzeuge für die Vorhersage

Zur Unterstützung von Unternehmen bei Prognosen stehen verschiedene Tools und Software zur Verfügung, die jeweils für unterschiedliche Bedürfnisse und Komplexitäten geeignet sind. Im Folgenden werden die wichtigsten Tools vorgestellt, die Unternehmen dabei helfen können, die Zukunft präziser zu prognostizieren:

• TabellenkalkulationenTabellenkalkulationen: Excel und Google Sheets sind vielseitige Werkzeuge für die Implementierung grundlegender Prognosemodelle, die sich für kleine Unternehmen oder für diejenigen eignen, die gerade erst mit Prognosen beginnen.

• Spezifische PrognosesoftwareDedizierte Prognosesoftware: Fortgeschrittene Plattformen bieten ausgefeilte Funktionen für tiefgreifende Analysen, die komplexe Geschäftsmodelle und eine breite Palette von Variablen berücksichtigen können.

• BestandsverwaltungssystemeBestandsverwaltungssysteme: Diese Systeme enthalten häufig Prognosefunktionen, die auf die Besonderheiten der Bestandsverwaltung zugeschnitten sind, und integrieren Verkaufsdaten, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.

Beispiel für eine saisonale Prognose im Einzelhandel

Schauen wir uns ein weiteres Beispiel im Zusammenhang mit der Saisonalität im Einzelhandel an.

Szenario: Ein Spielwarengeschäft untersucht die Verkaufsdaten der letzten dreiUrlaubssaisonenSzenario: Ein Spielwarengeschäft prüft die Umsatzdaten der letzten drei Weihnachtssaisons und stellt einen Trend fest: Jedes Jahr steigen die Umsätze im Dezember um etwa 20 % gegenüber dem Vorjahr. Das Unternehmen führt dieses Wachstum auf eine Kombination aus wirksamen Weihnachtsmarketingkampagnen und einem wachsenden Kundenstamm zurück.

Berechnungsmethode mit WertenBerechnungsmethode: Um die Nachfrage für die bevorstehende Weihnachtssaison zu prognostizieren, berechnet das Geschäft die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate auf der Grundlage der vergangenen Dezember-Verkaufsdaten. Sie verwenden die Formel für die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR):nwobei n die Anzahl der Jahre ist. Bei Anwendung dieser Formel bestätigen sie eine konstante Wachstumsrate von 20 %.

Palettieren in AktionAktion: Auf der Grundlage dieser Analyse beschließt das Unternehmen, seine Lagerbestellungen für die kommende Weihnachtssaison in den umsatzstärksten Spielzeugkategorien um 20 % zu erhöhen. Außerdem planen sie, ihre Weihnachtsmarketingkampagne zwei Wochen früher als im Vorjahr zu starten, um frühe Käufer zu gewinnen.

Automatische Bestandsvorhersage

Die Automatisierung der Bestandsprognose ist ein entscheidender Faktor, der es Unternehmen ermöglicht, den künftigen Bedarf an Lagerbeständen genau und mit minimalem manuellen Aufwand vorherzusagen. Hier erfahren Sie, wie Sie Ihren Bestandsprognoseprozess mithilfe von Automatisierung rationalisieren können:

Schritt 1: Einführung eines Bestandsverwaltungssystems

Entscheiden Sie sich für ein System, das sich in Ihre Vertriebskanäle integrieren lässt und Funktionen für Trendanalysen und Bedarfsprognosen bietet. Dieses System sollte automatisch Verkaufsdaten sammeln und analysieren, um eine solide Grundlage für Ihre Prognosen zu schaffen.

Schritt 2: Einsatz von maschinellem Lernen

Moderne Inventarsysteme verwendenmaschinelles LernenModerne Inventarsysteme nutzen maschinelles Lernen, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Diese Systeme lernen aus fortlaufenden Verkaufsmustern und passen die Vorhersagen an, um die Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Schritt 3: Integration von externen Daten

Die Einbeziehung externer Faktoren, wie Markttrends und saisonale Einflüsse, in Ihr Prognosemodell kann dessen Genauigkeit erheblich verbessern. Wählen Sie ein System, das diese Integration ermöglicht, damit Sie einen umfassenden Überblick über die potenzielle Nachfrage erhalten.

Schritt 4: Nachbestellung automatisieren

Um Ihre Prognosen zu nutzen, können Sie automatische Nachbestellungen auf der Grundlage des prognostizierten Bedarfs einrichten. Dies stellt sicher, dass Sie optimale Lagerbestände aufrechterhalten und die Bestellungen automatisch an die prognostizierte Nachfrage anpassen.

Schritt 5: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung

Auch die besten automatisierten Systeme brauchen eine Kontrolle. Vergleichen Sie regelmäßig die prognostizierten Ergebnisse mit den tatsächlichen Verkäufen, um die Genauigkeit Ihres Systems zu optimieren und eventuelle Diskrepanzen oder unvorhergesehene Marktveränderungen auszugleichen.

Prognosen für neue Produkte

Die Einführung eines neuen Produkts bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, nicht zuletzt die Prognose der Nachfrage ohne historische Verkaufsdaten. Mit strategischen Ansätzen kann Ihr Unternehmen jedoch vorhersagen, wie viel Bestand Sie benötigen werden:

Tipp 1: Marktforschung

Beginnen Sie mit einer gründlichen Marktforschung, um das potenzielle Kundeninteresse an Ihrem neuen Produkt zu ermitteln. Umfragen, Fokusgruppen und Analysen ähnlicher Produkte auf dem Markt können wertvolle Erkenntnisse über die Kundennachfrage liefern.

Tipp 2: Analoge Produkte

Schauen Sie sich die Verkaufsdaten von Produkten an, die dem neuen Artikel ähnlich sind, insbesondere wenn sie die gleiche Zielgruppe haben oder einen ähnlichen Bedarf decken. Anhand dieser Daten kann die Nachfrage nach dem neuen Produkt geschätzt werden.

Tipp 3: Vorbestellungen

Wenn das Produkt zur Vorbestellung angeboten wird, kann das Kundeninteresse direkt gemessen und die anfängliche Nachfrage greifbar gemacht werden. Diese Strategie sorgt auch für eine frühe Verkaufsdynamik.

Tipp 4: Pilotstarts

Ziehen Sie eine begrenzte Markteinführung in einem bestimmten Markt oder Kanal in Betracht, bevor Sie das Produkt in vollem Umfang einführen. Auf diese Weise können Sie die Nachfrage unter realen Bedingungen testen und die Lagerbestände vor einer breiteren Verteilung anpassen.

Tipp 5: Iterativer Ansatz

Beginnen Sie mit einem konservativen Lagerbestand auf der Grundlage Ihrer Marktforschung und passen Sie ihn an, sobald die ersten Verkaufsdaten eintreffen. Dieser flexible Ansatz ermöglicht es Ihnen, auf die tatsächliche Nachfrage zu reagieren, ohne das Risiko eines erheblichen Überbestands einzugehen.

Umgang mit saisonalen Produkten

Saisonale Produkte erfordern aufgrund ihrer Nachfragespitzen in bestimmten Zeiträumen des Jahres einen differenzierten Ansatz bei der Prognose. Effektive Prognosen stellen sicher, dass Unternehmen ihre Umsätze während dieser Spitzenzeiten maximieren können, ohne bei abnehmender Nachfrage einen Überbestand zu haben.

Historische Verkaufsdaten

Analysieren Sie Verkaufsdaten aus früheren Saisons, um Nachfragemuster zu erkennen. Berücksichtigen Sie alle Faktoren, die die Vergleichbarkeit beeinträchtigen könnten, z. B. wirtschaftliche Bedingungen oder Marketingmaßnahmen.

Trendanalyse

Schauen Sie über Ihre Daten hinaus auf Branchentrends und breitere Marktanalysen. So können Sie Veränderungen im Verbraucherverhalten vorhersagen, die sich auf die Nachfrage nach Ihrem saisonalen Produkt auswirken könnten.

Saisonale Indizes

Entwickeln Sie saisonale Indizes, um zu quantifizieren, wie stark die Nachfrage im Laufe des Jahres schwankt. Dies bedeutet, dass Sie Ihre Prognosen an die jeweilige Jahreszeit anpassen und dabei bekannte Nachfragespitzen und -tiefs berücksichtigen.

Anpassungen der Vorlaufzeit

Kalkulieren Sie die Vorlaufzeit ein, die für die Produktion und Lieferung Ihres Saisonprodukts erforderlich ist. Beginnen Sie mit der Planung lange vor der Hochsaison, um sicherzustellen, dass Sie über einen ausreichenden Lagerbestand verfügen, wenn die Nachfrage zu steigen beginnt.

Analyse nach der Saison

Überprüfen Sie nach jeder Saison die Genauigkeit Ihrer Prognosen und die Leistung der Bestandsverwaltung. Ermitteln Sie etwaige Diskrepanzen zwischen prognostizierter und tatsächlicher Nachfrage, um Ihren Ansatz für die nächste Saison zu verfeinern.

Prognosen für neue und saisonale Produkte sind sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft, denn sie erfordern ein Gleichgewicht zwischen datengestützten Erkenntnissen und Marktintuition. Mit diesen Strategien können Sie die Unwägbarkeiten bei der Einführung neuer Produkte und der Steuerung saisonaler Nachfrageschwankungen meistern und sicherstellen, dass sie die Kundenbedürfnisse erfüllen und gleichzeitig optimale Lagerbestände aufrechterhalten.

Fehler in der Bestandsprognose

Um ehrlich zu sein, ist die Bestandsprognose mit Herausforderungen behaftet, die selbst die effizientesten Systeme stören können. Nichts ist einfach, vor allem nicht, wenn es um Prognosen geht, da es sich um Vorhersagen handelt. Die Variabilität der Kundennachfrage stellt eine der größten Hürden dar, denn Veränderungen der Verbraucherpräferenzen und neue Markttrends treten oft schneller auf, als die Lagerhäuser ihre Bestände anpassen können. Zu dieser Unvorhersehbarkeit kommt noch das allgegenwärtige Risiko von Unterbrechungen der Lieferkette, bei denen Verzögerungen seitens der Lieferanten oder unerwartete globale Ereignisse zu leeren oder überfüllten Regalen führen können.

Die bereits erwähnte Saisonabhängigkeit fügt eine weitere Ebene der Komplexität hinzu und erfordert eine präzise Planung, um die Ebbe und Flut von Spitzen- und Nebenzeiten zu bewältigen. Ohne genaue saisonale Prognosen riskieren Lagerhäuser entweder Ausfälle in kritischen Verkaufszeiten oder übermäßige Bestände in schwächeren Monaten. Erschwerend kommt die Qualität der Daten hinzu, auf die sich die Lagerhäuser bei ihren Prognosen verlassen. Ungenaue Verkaufsdaten können zu falschen Bestandsentscheidungen führen, während ein Mangel an historischen Daten für neue Produkte oder Unternehmungen eine fundierte Prognose nahezu unmöglich macht.

Der Lebenszyklus von Produkten stellt ebenfalls eine besondere Herausforderung dar, insbesondere bei der Einführung neuer Artikel ohne vorherige Verkaufsdaten oder beim Management des Rückgangs älterer Produkte. Lagerhäuser müssen die Einführung neuer Artikel sorgfältig mit der Ausmusterung älterer Artikel abwägen, um Überschüsse oder Engpässe zu vermeiden. Darüber hinaus können physische Beschränkungen innerhalb des Lagers, wie z. B. begrenzte Lagerkapazitäten, die Möglichkeit einschränken, die Lagerbestände als Reaktion auf prognostizierte Nachfrageänderungen anzupassen. Betriebliche Beschränkungen, sei es in Bezug auf das Budget, die Arbeitskräfte oder die Technologie, schränken die für die Anpassung an diese Prognosen erforderliche Flexibilität weiter ein.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der fortschrittliche Prognoseinstrumente, flexible operative Strategien und ein tiefes Verständnis der Marktdynamik kombiniert, wie bereits in einigen Abschnitten erwähnt.

Eine weitere Herausforderung, die es zu bewältigen gilt, ist der Umgang mit Fragen der Datenqualität, was uns zum nächsten Abschnitt führt.

Umgang mit Problemen der Datenqualität bei der Bestandsprognose

Einer der kritischen "Fehler" bei der Bestandsprognose, der selbst die ausgefeiltesten Systeme stören kann, ist die Sicherstellung der Datenqualität. Ungenaue, unvollständige oder unzuverlässige Verkaufsdaten können zu falschen Bestandsentscheidungen führen und die Prognosegenauigkeit und betriebliche Effizienz erheblich beeinträchtigen. Im Folgenden finden Sie Strategien zur Verbesserung der Datenqualität und zur Behebung gängiger Datenprobleme bei Prognosen:

Festlegung von Data-Governance-Richtlinien

Die Umsetzung von Data-Governance-Richtlinien ist für die Erhaltung qualitativ hochwertiger Daten von entscheidender Bedeutung. Diese Richtlinien sollten Standards für die Datenerfassung, -speicherung und -pflege festlegen, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Regelmäßige Audits und Validierungen sollten Teil dieser Richtlinien sein, um Ungenauigkeiten sofort zu erkennen und zu korrigieren.

Nutzung von Datenbereinigungstools

Datenbereinigungstools können den Prozess der Erkennung und Korrektur von Fehlern in den Daten automatisieren. Diese Tools helfen bei der Identifizierung von Ausreißern, fehlenden Werten oder Inkonsistenzen und stellen sicher, dass die für Prognosen verwendeten Daten so genau wie möglich sind. Der regelmäßige Einsatz von Datenbereinigung kann die Zuverlässigkeit von Bestandsprognosen erheblich verbessern.

Implementierung von Datenintegrationslösungen

Oft sind die Daten auf verschiedene Systeme und Plattformen verteilt, was zu Inkonsistenzen und Informationslücken führt. Lösungen zur Datenintegration können Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und eine einheitliche Sichtweise bieten, die für genaue Prognosen entscheidend ist. Diese Lösungen stellen sicher, dass alle relevanten Datenpunkte im Prognoseprozess berücksichtigt werden, und verringern so das Risiko eines Versehens.

Nutzung fortschrittlicher Analysemethoden für Einblicke in die Datenqualität

Fortgeschrittene Analysen und Algorithmen des maschinellen Lernens können Einblicke in Probleme der Datenqualität geben, indem sie Muster erkennen, die auf Datenprobleme hinweisen können. Diese Technologien können Prognostikern dabei helfen, die Auswirkungen der Datenqualität auf die Prognosegenauigkeit zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu priorisieren.

Schulung und Sensibilisierung

Es ist von grundlegender Bedeutung, das für die Datenerfassung und -analyse zuständige Team über die Bedeutung der Datenqualität aufzuklären. In den Schulungen sollten die Auswirkungen der Datenqualität auf die Prognosen und die Gesamtleistung des Unternehmens hervorgehoben und die Einhaltung bewährter Verfahren im Datenmanagement gefördert werden.

Förderung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit

Die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen wie Vertrieb, Betrieb und Finanzen kann die Datenqualität verbessern. Jede Abteilung bietet eine andere Perspektive und kann einzigartige Einblicke in den Prozess der Datenerfassung und -analyse einbringen, was einen umfassenderen Ansatz für die Prognose gewährleistet.

Annahme eines Konzepts der kontinuierlichen Verbesserung

Schließlich ist es wichtig, das Datenqualitätsmanagement als einen fortlaufenden Prozess und nicht als eine einmalige Aufgabe zu betrachten. Eine kontinuierliche Überwachung, gepaart mit der Bereitschaft, Datenpraktiken anzupassen und zu verfeinern, gewährleistet, dass das Unternehmen dynamisch auf Veränderungen der Datenqualität reagieren kann. Dieser Ansatz minimiert die Auswirkungen von Datenqualitätsproblemen auf die Bestandsprognose.

Another way to go beyond these bugs and leverage your inventory forecasting capabilities is by investing in the AutoStore system — the world’s fastest automated storage and retrieval system (AS/RS). Let’s have a closer look at how AutoStore is truly a game changer, especially in Was ist B2B-Vertrieb?.  

Verbesserte Bestandsprognosen mit AutoStore: Ein Wendepunkt im B2B-Vertrieb

Eine effektive Bestandsprognose ist das Herzstück eines erfolgreichen B2B-Vertriebs und ermöglicht es den Unternehmen, den schmalen Grat zwischen Angebot und Nachfrage präzise zu meistern. In diesem Umfeld erweist sich AutoStore als revolutionäre Kraft, die mit ihrer Spitzentechnologie und Automatisierung die Normen der Bestandsverwaltung und -prognose neu definiert.

Wir stellen vor: AutoStore

AutoStore is cube-based AS/RS comprised of five hardware components — the Grid, Bins, Robots, Ports (workstations), and the Controller. It also includes two optional software; QubIt Fulfillment Platform™ for managing complex online order fulfillment and Unify Analytics™, a cloud-based platform that automates the traditional way of collecting and analyzing system log data.

Insgesamt bietet das System Platzeinsparungen (75 % im Vergleich zur herkömmlichen Lagerung), Geschwindigkeit und Effizienz, Zuverlässigkeit und Flexibilität. Durch die Möglichkeit der Integration in eine Bestandsverwaltungssoftware können Unternehmen die meistverkauften Artikel identifizieren und saisonale Nachfrageschwankungen mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Effizienz erkennen.

Vorlaufzeiten durch schnelle Bearbeitung verkürzen

Eine der immerwährenden Herausforderungen bei der Vorhersage von Lagerbeständen sind die Auswirkungen vonNachteile von langen DurchlaufzeitenEine der immerwährenden Herausforderungen bei der Bestandsprognose sind die Auswirkungen der Vorlaufzeiten - die Zeitspanne zwischen Bestellung und Lieferung. Traditionell zwingen längere Vorlaufzeiten die Unternehmen dazu, die Nachfrage weit in die Zukunft zu prognostizieren, eine Aufgabe, die mit Unsicherheiten und dem Risiko von Überbeständen oder Fehlbeständen behaftet ist. AutoStore geht dieses Problem mit seiner schnellen Bearbeitungszeit direkt an, verkürzt die Vorlaufzeiten drastisch und ermöglicht es den Unternehmen so, mit größerer Sicherheit optimale Lagerbestände zu halten. Diese Flexibilität im Kommissionierprozess bedeutet, dass Unternehmen schnell auf Marktveränderungen reagieren können und so sicherstellen können, dass sie weder die Nachfrage unterschreiten noch Kapital in überschüssigen Beständen binden.

Nutzung der Technologie für präzise Prognosen

Die Integration von AutoStore ermöglicht es Unternehmen, ihre Prognosegenauigkeit erheblich zu verbessern. Mit seinen High-Density-Speicherlösungen und unvergleichlichen Automatisierungsmöglichkeiten bietet AutoStore einen robusten Rahmen für Unternehmen, um den Lagerbedarf mit einem hohen Maß an Präzision vorherzusagen. Dieses System ermöglicht eine nahtlose Anpassung an schwankende Nachfragemuster und stellt sicher, dass Prognosen nicht nur ein reaktiver Prozess, sondern eine proaktive Strategie sind. Die fortschrittliche Technologie von AutoStore ermöglicht eine Datenanalyse in Echtzeit, die für fundierte Entscheidungen über den Lagerbestand unerlässlich ist.

Produktlebenszyklen mit erweiterten Erkenntnissen steuern

Das Verständnis des Produktlebenszyklus ist für eine genaue Bestandsprognose von zentraler Bedeutung. Von der Markteinführung eines neuen Produkts bis zu dessen Höhepunkt und letztem Rückgang bieten Verkaufsdaten unschätzbare Einblicke in Kundenpräferenzen und Markttrends. AutoStore bietet Unternehmen die Werkzeuge, um diese Trends genau zu überwachen und erleichtert strategische Bestandsentscheidungen während des gesamten Produktlebenszyklus. Durch die Bereitstellung eines detaillierten Überblicks über die Verkaufsleistung ermöglicht es AutoStore den Unternehmen, Nachfrageverschiebungen zu antizipieren und die Bestandsplanung auf den tatsächlichen Marktbedarf abzustimmen.

AutoStore - eine umfassende Gesamtlösung

In seinem Kern ist AutoStore mehr als nur eine Speicherlösung; es ist ein umfassender Ansatz zur Modernisierung der Bestandsprognose. Seine hohe Speicherdichte und Skalierbarkeit sorgen dafür, dass Unternehmen jeder Größe von seiner Implementierung profitieren können. Darüber hinaus ist AutoStore durch seine Kompatibilität mit bestehenden Systemen ein vielseitiges Werkzeug zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und Rentabilität. Durch die Revolutionierung der Art und Weise, wie Bestände gespeichert, abgerufen und verwaltet werden, mit der Cube Storage Solution, ermöglicht AutoStore den Unternehmen ein bisher unerreichtes Maß an Prognosegenauigkeit und Reaktionsfähigkeit.Skalierbarkeit gewährleisten, dass Unternehmen jeder Größe von seiner Implementierung profitieren können. Darüber hinaus ist AutoStore, da es mit bestehenden Systemen kompatibel ist, ein vielseitiges Werkzeug fürBetriebliche Effizienz. AutoStore revolutioniert die Art und Weise, wie Bestände gespeichert, abgerufen und verwaltet werden, und ermöglicht es Unternehmen, ein bisher unerreichtes Maß an Prognosegenauigkeit und Reaktionsfähigkeit zu erreichen.

FAQ

Wie lautet die Formel für die Bestandsvorausschätzung?

Häufig verwendete Formeln für die Vorhersage der Bestände sind der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) oder die exponentielle Glättung (ES).

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Für SMA:

Für ES (woαFür ES (wobei α die Glättungskonstante zwischen 0 und 1 ist):

Welches ist die beste Methode für die Bestandsvorausschätzung?

Welche Methode am besten geeignet ist, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Quantitative Methoden wie die Zeitreihenanalyse eignen sich für Produkte mit historischen Verkaufsdaten, während qualitative Methoden besser für neue Produkte oder bei sich schnell ändernden Marktbedingungen geeignet sind. Eine Kombination von Methoden führt oft zu den besten Ergebnissen.

Wie prognostizieren Sie den Bestand in Excel?

Für die Prognose von Beständen in Excel können Sie Formeln wie SMA oder lineare Regression verwenden. Die Funktion Prognoseblatt von Excel, die in neueren Versionen verfügbar ist, automatisiert dies, indem sie mit nur wenigen Klicks eine Prognose auf der Grundlage historischer Daten erstellt. Wählen Sie einfach Ihre Verkaufsdaten aus, gehen Sie auf die Registerkarte Daten, und klicken Sie auf die Schaltfläche Prognoseblatt, um ein Prognosemodell zu erstellen.

Was ist für die Bestandsvorausschätzung erforderlich?

Die Vorhersage von Lagerbeständen erfordert historische Verkaufsdaten, Kenntnisse über aktuelle Markttrends und Wissen über zukünftige Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen könnten. Darüber hinaus wird ein Prognosemodell oder eine Methode wie die exponentielle Glättung oder die Regressionsanalyse benötigt, um diese Daten zu analysieren und den künftigen Lagerbedarf vorherzusagen.