Saisonalen Nachfrageschwankungen erfolgreich begegnen: Supply-Chain-Planungslösung Slim4 sorgt mit statistisch gesicherten Prognosen für optimale Lagerbestände und beugt Lieferengpässen sowie Überschüssen vor
Die Nachfragemuster vieler Produkte hängen stark von saisonalen Schwankungen ab. Es ist daher entscheidend, dies in der Supply-Chain- und Bestandsplanung zu berücksichtigen und die Saisonalitäten in die Nachfrageprognose einzubeziehen. Andernfalls sind Unternehmen entweder einem erhöhten Out-of-Stock-Risiko ausgesetzt oder laufen Gefahr, zu viele Ressourcen zu binden und am Ende der Saison durch Überbestände veraltete Ware abbauen und z. B. unrentabel reduzieren zu müssen. Wer hierbei nicht auf intelligente Softwareunterstützung setzt, steht erheblichen Herausforderungen gegenüber. Denn eine KI-gestützte Supply-Chain-Planungslösung wie Slim4 von Slimstock liefert präzise, auf saisonale Schwankungen abgestimmte Prognosen, so dass Unternehmen frühzeitig reagieren und jederzeit – vor, während und nach den saisonalen Peaks – optimale Lagerbestände vorhalten können.
Um dies zu gewährleisten, erstellt die Supply-Chain-Planungslösung von Slimstock saisonale Nachfrageprognosen mithilfe des Fisher-Tests. Dabei vergleicht die Software die historischen Verbrauchskurven von mindestens zwei Jahren und ermittelt durch die Überprüfung der statistischen Signifikanz, ob zwischen den Nachfragespitzen eine Abhängigkeit besteht. Ist dies der Fall, weist Slim4 den Disponenten automatisch darauf hin, dass es sich um einen Saisonartikel handelt und bezieht gleichzeitig den saisonalen Faktor des Produkts in die Bedarfsprognose mit ein. Darauf basierend schlägt die Slimstock-Software automatisch die optimalen Bestellmengen sowie -zeitpunkte vor und berücksichtigt dabei selbstverständlich auch weitere relevante Faktoren wie die Lieferzeit. Dies gilt auch für Artikel mit Saisonmuster, die nur einmal jährlich in der benötigten Jahresmenge disponiert werden. Ein Beispiel hierfür sind Ventilatoren für die heiße Jahreszeit, die pünktlich zu Beginn der warmen Tage in den Regalen verfügbar sein müssen. Damit die Ware dafür rechtzeitig geliefert wird, sorgt Slim4 durch die Möglichkeit, Vorplanungszeiträume zu definieren, dafür, dass Händler frühzeitig bestellen und keine wichtige Saisonbestellung mehr verpassen. Zum Ende der Hochsaison fährt die Software die Bestellmengen hingegen automatisch zurück, um der Entstehung von Überbeständen vorzubeugen.
Übernahme von Saisonmustern für die Einführung neuer Produkte
Für die Einführung eines neuen, eindeutig saisonalen Artikels bietet die Slimstock-Lösung zudem die Möglichkeit, ein bestehendes Saisonmuster auf das neue Produkt zu übertragen. So lässt sich festlegen, dass Slim4 die Nachfragekurve eines bereits länger im Sortiment befindlichen Produkts – zum Beispiel einer Ostertischdecke – auch für die neuen Deko-Eier übernehmen soll. Darüber hinaus lässt sich für eine größere Anzahl ähnlicher Artikel, wie etwa verschiedene Fruchteissorten, eine Gruppen-Saisonalität definieren. Denn für Produkte, die z. B. noch nicht lange genug im Sortiment sind oder aufgrund mangelnder Lagerbestände längere Zeit nicht verkauft wurden, reichen die vorhandenen Daten oft nicht aus, um eine eigene Saisonkurve zu berechnen. In solchen Fällen profitieren die Artikel automatisch vom Saisonmuster der übergeordneten Gruppe, das der Disponent ihnen einfach zuordnen kann, um sie entsprechend im Bestandsmanagement zu berücksichtigen. Trotz klarer saisonaler Muster kann es bei derartigen Ereignissen zu Nachfrageschwankungen kommen, wenn Feiertage – wie Ostern – von Jahr zu Jahr auf unterschiedliche Wochen oder Monate fallen. Doch auch diesen kann mit Slim4 flexibel begegnet werden: Hierzu dient die Event-Funktion, mit der sich besondere Absätze rund um Feiertage – etwa der Verkauf des Osterlamms wenige Tage vor Ostern – präzise planen lassen.
Neben den offensichtlichen Saisonartikeln wie Sommergetränken oder Weihnachtsdekoration sind aber auch subtile saisonale Schwankungen nicht zu vernachlässigen: Werden z. B. die Sommerferien häufig für Renovierungsarbeiten genutzt, die bei einzelnen Produkten zwar keine dramatische Spitze, aber dennoch einen erhöhten Absatz zur Folge haben, muss dies ebenfalls in der Bestell- und Bestandsplanung berücksichtigt werden. Geschieht dies nicht und der Händler bestellt weiterhin auf Basis stabiler Absatzzahlen, kann es zu Lieferengpässen kommen. Doch Slim4 wirkt auch dem entgegen, da die automatische Saisonerkennung auch solche Entwicklungen berücksichtigt und so keine saisonalen Muster unentdeckt bleiben.
Bereinigung der saisonalen Muster um den Einfluss von Promotionseffekten
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Bereinigung der saisonalen Muster um den Einfluss durch Promotions. Denn wenn eine Verkaufsförderungsaktion nur einmalig oder im Folgejahr zu einem anderen Zeitpunkt stattfindet, wird die Prognose ohne Datenbereinigung vermutlich zu hoch ausfallen. In der Folge sieht sich das Unternehmen mit Überbeständen konfrontiert. Doch nicht so mit Slim4: Wird eine Promotion in der Softwarelösung angegeben, erkennt Slim4 sie automatisch als einmalige Aktion, schließt die Wirkung bei der Berechnung folgender Prognosen aus und plant auf Basis der regulären Nachfrage weiter. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, den Effekt von kurzfristigen Großbestellungen mit einem Klick auszuklammern. So wird die dadurch erhöhte Nachfrage nicht als Grundlage für die weitere Prognoseberechnung verwendet, wodurch die Saisonkurve unverfälscht bleibt.
Nicht zuletzt gilt es neben dem saisonalen Einfluss auch kurzfristige Änderungen des Nachfrageverhaltens zu berücksichtigen, die beispielsweise durch das Wetter verursacht werden. So kann ein besonders warmer März bereits die Barbecue-Saison einläuten und die Nachfrage nach Grillgut im Lebensmittelhandel erhöhen. Dank täglicher Berechnungen und Abgleiche erkennt Slim4 automatisch den steigenden Verbrauch und macht gemäß des „Management by Exception“-Prinzips auf die Prognoseausnahme aufmerksam. Das Unternehmen ist somit direkt informiert und kann auf Grundlage der Daten aus Slim4 sowie des Fachwissens der Disponenten entscheiden, ob entsprechende Maßnahmen ergriffen werden sollen oder es sich beispielsweise nur um einen kurzfristigen Peak handelt. Die Möglichkeit, anhand von Simulationen und unter Berücksichtigung der Servicelevel-Ziele die Auswirkungen verschiedener Parameteränderungen auf Bestände und Kosten zu analysieren, unterstützt die Entscheidungsfindung dabei zusätzlich.
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