Eine genaue Prognose zukünftiger Umsätze steht wahrscheinlich ganz oben auf der Liste der Dinge, die einem Unternehmen dabei helfen, besser für die Zukunft zu planen. Aus Sicht der Lieferkette führen Faktoren wie anspruchsvolle Kunden, lange Vorlaufzeiten, unvorhersehbare Nachfrageschwankungen, knappe Kapazitäten, die Notwendigkeit einer Erweiterung usw. dazu, dass bessere Prognosen erforderlich sind. Auch andere Abteilungen haben ihre eigenen Bedürfnisse.
Dieser Bedarf an besseren Prognosen hat in den letzten mehr als 30 Jahren zu erheblichen Investitionen in Tools geführt. Heutzutage gibt es eine Vielzahl von Werkzeugen, die eine Kombination verschiedener Techniken nutzen, darunter auch Arkieva. Dennoch hat der Wunsch nach Ergebnissen mit besserer Prognosegenauigkeit nicht nachgelassen. Da Unternehmen immer mehr Produkte auf den Markt bringen, ihre Lieferkette verlängern und sich für geringere Investitionen in Lagerbestände entscheiden, ist das Problem viel schlimmer statt besser geworden.
Dafür gibt es jede Menge Treiber. Durch die Weiterentwicklung der Tools mit ausgefeilteren Methoden und Terminologien kann der Eindruck entstehen, dass alle Unsicherheiten modelliert werden können und ein einheitliches Modell dann eine perfekte Prognose erstellen könnte. Die Rechengeschwindigkeit, sowohl auf lokaler als auch auf Cloud-Ebene, ermöglicht die Berechnung von Zahlen mit einer Geschwindigkeit, bei der diese Art von Prognosen innerhalb von Sekunden oder Minuten berechnet werden können, wodurch wir genauere, wenn nicht völlig genaue Prognosen erhalten.
Die meisten, wenn nicht alle Unternehmen haben das Tempo bei der Einführung neuer Produkte erhöht, der Wunsch von Kunden auf der ganzen Welt sowie das Bestreben, den kostengünstigsten Lieferanten zu finden, auch wenn dies mit langen Vorlaufzeiten und erhöhter Unsicherheit verbunden ist, sind spürbar für alle sichtbar. Die jüngsten globalen Ereignisse wie die Pandemie und die anhaltenden geopolitischen Spannungen haben nicht geholfen. Der Aufstieg nationalistischer Politik und die Angleichung von Vorschriften an die damit verbundenen Richtlinien haben die globalen Lieferketten weiter destabilisiert und die Unsicherheiten verstärkt.
Der Bedarf an besseren Prognosen wird also nicht verschwinden, die Unsicherheiten werden wahrscheinlich weiter zunehmen und es besteht immer noch keine Hoffnung auf ein perfektes Modell. Gibt es in diesem Szenario einige Techniken, die ein Unternehmen oder ein Bedarfsplaner verwenden kann, um genauere Prognoseergebnisse zu generieren? Gibt es irgendwelche Dos und Don'ts, die man befolgen sollte? Wie viel davon kann in einem Tool kodifiziert werden? und wie viel davon stammt vom menschlichen Prognostiker, der sachkundigen Input liefert? Was können wir als Verbesserung erwarten, wenn es gut gemacht wird?
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