Widerstandsfähigkeit der Lieferkette beginnt mit besseren Prognosen

Widerstandsfähigkeit der Lieferkette beginnt mit besseren Prognosen

Bei Quyntess haben wir schon früh gelernt, dass die Zusammenarbeit bei Prognosen die Grundlage für die Stabilität der Lieferkette ist. Deshalb war unser Forecast Collaboration Network (FCN) die zweite App, die wir nach Order Collaboration eingeführt haben.

Der Grund dafür ist einfach: Viele unserer Kunden weiten ihre Sales & Operations Planning (S&OP) oder Integrated Business Planning (IBP) Prozesse auf ihre Lieferanten aus. Auf diese Weise kann die vorgelagerte Lieferkette dem Tempo ihrer Geschäftspläne besser folgen.

Von der gemeinsamen Nutzung von Daten zur echten Zusammenarbeit

In ihrer ersten Version war die FCN-App recht einfach. Sie teilte Prognosedaten auf Einzelpostenbasis mit einer über einen Zeitplan verteilten Nachfrage. Von den Lieferanten wurde erwartet, dass sie diese Daten in ihre eigenen S&OP-Prozesse integrieren und sie dann weiter nach unten weiterleiten.

Um dies zu unterstützen, fügten wir Funktionen hinzu, die die Änderungen im Vergleich zur vorherigen Prognoseversion hervorhoben. Dies ging bereits weiter als das, was viele Einkäufer und sicherlich die meisten Wettbewerber anboten. Traditionell erhalten die Lieferanten einfach die neueste Version einer Prognose, ohne einen Hinweis darauf, was sich geändert hat. Das ist ein bisschen so, als würde man ein "Finde den Unterschied"-Rätsel spielen, ohne zu wissen, nach wie vielen Unterschieden man suchen muss.

Doch selbst mit diesen Verbesserungen blieb ein Problem bestehen: Die Prognosen selbst wurden immer unbeständiger.

Vorhersage der Volatilität im Gefolge von Covid-19

Seit Covid-19 haben wir einen systematischen Anstieg der Vorhersageabweichungen um 30 % oder mehr beobachtet. Dies warf eine grundsätzliche Frage auf: Reicht es aus, die Rohdaten der Prognosen zu teilen?

In vielen Fällen haben die Lieferanten weder die Zeit noch die Ressourcen, um die Kundendaten eingehend zu prüfen. Große Lieferanten können sich dies vielleicht leisten, aber die meisten kleineren importieren die Prognosen einfach in ihre eigene Planung. Diese Praxis führt jedoch zu dem bekannten Bullwhip-Effekt, bei dem geringfügige Änderungen in der Nachfrage die gesamte Lieferkette durchdringen und große Schwankungen in der Produktion, im Bestand und in der Auftragsabwicklung verursachen. Uns war klar, dass es an der Zeit war, das Paradigma zu ändern.

Verschiebung des Paradigmas für die Zusammenarbeit bei Prognosen

• Zerlegt die Prognose und stellt die Schwankungen im Zeitverlauf dar.
• Bietet klare grafische Einblicke in Schwankungen.
• hebt die Standardabweichung und Prognoseschwankungen hervor und ermöglicht es den Lieferanten, optimale Sicherheitsbestände zu berechnen.

Transparenz, die Resilienz schafft

Auf den ersten Blick mag diese Transparenz den Käufern unangenehm sein. Schließlich werden dadurch die inhärenten Schwankungen in ihren Plänen aufgedeckt. Doch in einer ausgereiften Lieferkettenbeziehung ist dies eher eine Stärke als eine Schwäche.

• Besser vorhersehbare Lieferzeiten
• Weniger Lieferengpässe
• Weniger Unterbrechungen bei der Kundenbelieferung

Schlussfolgerung