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Forecasting

Forecasting ist der Prozess der Vorhersage von Ereignissen, Wahrscheinlichkeiten, Ergebnissen bzw. Werten der Zukunft, basierend auf Daten der Vergangenheit und Gegenwart sowie auf der Analyse von Trends mit unterschiedlichen quantitativen und qualitativen Methoden. Die Vorhersage eines zukünftigen Bedarfs (Demand Planning) in der Wirtschaft, in Unternehmen etc. wird auch als Prognose oder Forecast bezeichnet.

Der Begriff Forecasting umfasst alle Maßnahmen der Prognose und Vorhersage von zukünftigen Wahrscheinlichkeiten, die eine bestmögliche Planung in Unternehmen sicherstellen. Mehr Details hier!

1. Forecasting: Begriffsdefinition

Das Forecasting in einem Unternehmen trifft Aussagen über zukünftige Absätze und Umsätze, Warenmengen, Verkaufsmengen, Bedarfsmengen und ist somit ein entscheidendes Glied ganz am Anfang der gesamten Wertschöpfungskette.

Basis des Forceastings sind vielfach Werte und Beobachtungen aus der Vergangenheit, kombiniert mit theoretischen, objektiven Verfahren. Grundannahme war bislang überwiegend, dass bestimmte Werte wie z.B. die Nachfrage der Vergangenheit auch in der Zukunft unverändert wirken. Der Verbraucher wird jedoch immer mehr zur „unbekannten Variablen“, sodass einfache Fortschreibungen der Vergangenheit nicht mehr zeitgemäß sind.

Hohe Sicherheitsbestände, um eventuelle Schwankungen aufzufangen, binden Kapital und belasten Unternehmen kostenseitig massiv, sodass ein modernes Forecasting möglichst ohne diese auskommen will. Der perfekte Bestand spielt hierbei eine entscheidende Rolle! Zusätzliches Problem eines ungenauen Forecastings ist zudem, dass sich durch den sogenannten „Peitscheneffekt“ die Bestände und damit die Kosten über die gesamte Supply Chain aufschaukeln, sodass ein kleiner Planungsfehler am Beginn der Kette am Ende zu riesigen Schwankungen führen kann. Die Genauigkeit des Forecastings in der Nachfragevorhersage beeinflusst zudem entscheidend die Qualität der nachfolgenden Entscheidungen.

2. Forecasting: Anwendungsfälle

  • Nachfrageprognose für Endprodukte
  • Bedarfsermittlung für geringwertige Produkte z.B. Hilfsstoffe, Betriebsstoffe, C-Produkte
  • Untergeordnete Erzeugnisse, die in übergeordnete Baugruppen und Endprodukte eingehen

3. Forecasting : Voraussetzungen & Herausforderungen

Entscheidend für die Qualität des Forecastings sind die Festlegung der Größen, die vorhergesagt werden, die Quellen der Daten wie beispielsweise die Vergangenheitswerte, die Bestimmung von Prognoseverfahren sowie die regelmäßige Überprüfung der Stabilitätshypothese, also die Validierung der Grundannahme, dass sich Werte der Vergangenheit stabil weiterentwickeln. Als Herausforderungen erweisen sich in der Praxis:

  • Beschaffung der notwendigen Informationen
  • Unsicherheit in der Supply Chain
  • Variierende Durchlaufzeiten in der Produktion
  • Nachfrageunsicherheit (Differenz geplanter vs. tatsächlicher Absatz)
  • Integration unterschiedlicher Supply Chain Partnern in die Forecast-Erstellung im Rahmen der Collaboration
  • Einbindung unterschiedlicher Funktionsbereiche in das Forecasting

Der letzte Punkt zeigt deutlich, dass Voraussetzungen des Forecastings vielfach identisch mit den Herausforderungen sind, denn viele Zahlen, Daten, Einschätzungen stammen aus  unterschiedlichen Quellen und müssen über Abteilungen hinweg gesammelt und konsolidiert werden. Dazu zählen typischerweise:

  • Absatzvorhersage des Vertriebs
  • Erfassung der Marketingaktivitäten
  • Prognosen des Produktmanagements
  • Prognosen der Unternehmensführung
  • Erwartungen der Geschäftsentwicklung
  • Auswertungen Marktforschung
  • Managementperspektive
  • Einschätzung der Produktionsleitung
  • Planung des Supply Chain Management sowie der Logistikplaner

4. Forecasting und „Collaboration Management“:

Was haben Forecasting, der Schweinezyklus, das Bierspiel und der Bullwhip-Effekt miteinander zu tun?

Unternehmen haben im Forecasting mit vielen Problemen zu kämpfen: Mal sind Neon-Skijacken angesagt, kurz darauf wieder out und müssen billig verramscht werden. Kunden kaufen Produkte unregelmäßig, die Absatzmengen sind deshalb nur schwer vorhersagbar. Und auch im B2B-Geschäft weiß man nicht, wann eine Maschine kaputt geht und das teure Ersatzteil benötigt wird.

Hat ein Unternehmen alles auf Lager, ist es zu 100% lieferfähig, aber die Kosten explodieren! Tut es das nicht und es fällt z.B. eine teure Auto-Produktionsanlage wegen eines fehlenden Ersatzteils aus, drohen lange Stillstandzeiten, und auch das ist sehr teuer. Wie löst man diesen Konflikt?

Perfekte Logistik und Supply-Chain basieren auf mathematischen Berechnungen im Forecasting. Logistik und Bestände werden optimal geplant, die Lieferanten als Partner im Forecasting eingebunden und vieles mehr!

Diese komplexe Problematik haben wir hier verständlich erklärt:

Barkawi Management Consultants haben schon unzählige Forcasting-Projekte erfolgreich durchgeführt. Wir freuen uns, wenn wir Sie bei Ihrem Anliegen unterstützen können!

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