Optimiertes Forecasting senkt Kosten

Robert Aderan Manager, Barkawi Management Consultants www.barkawi.com

Das erklärte Ziel einer perfekt funktionierenden Supply Chain ist es, den Kunden jederzeit ohne Verzögerung beliefern zu können. Häufig bewerkstelligen Unternehmen dies durch eine großzügige Bedarfsbestimmung, die ein hohes Maß an Liefersicherheit bietet. Dies mündet jedoch in einem üppigen Vorhalten von Material – und damit leider auch in hohen Kapitalkosten. Ein Zustand, den sich Unternehmen (besonders in kritischen Zeiten) nicht leisten können.

Besagtes Unternehmen, im Folgenden einfach „Hersteller“ genannt, stand diesem Problem gegenüber. In Zusammenarbeit mit dem Münchner Beratungshaus Barkawi Management Consultants ging das Unternehmen dieses Problem an. Um die Lagerhaltungskosten nachhaltig zu senken, sollte die Forecast-Methodik optimiert beziehungsweise die Prognosegenauigkeit erhöht werden. Dazu wurden vier Hauptthemen betrachtet:

Bereits bei der Untersuchung des ursprünglichen Prognoseprozesses fand sich ein grundsätzliches Problem: Es stellte sich heraus, dass die einzelnen Unternehmensbereiche verschiedenartige Vorhersagemethoden anwandten, die zu äußerst unterschiedlichen Ergebnissen führten.

So plant zum Beispiel das Produktmarketing die Absätze grundsätzlich aus der Produktsicht, nach Attraktivität seiner Produkte, Markttrends etc. Aber auch die Prognosen der Standorte in den einzelnen Ländern wichen mitunter weit voneinander ab. Das nationale Sales Management kalkuliert – abhängig vom Kundensegment bzw. von einzelnen Kunden – die möglichen Absätze und bezieht dabei offene Aufträge und im Zulauf befindliche Lieferungen (in transit) mit ein. Die Planung muss zudem die Entwicklung und Aktivitäten der Mitbewerber am Markt und strategische Vertriebsentscheidungen einbeziehen.

Um die unterschiedlichen Vorhersagen zu einer gültigen Prognose zusammenzuführen, bekamen die notwendigen Prozesse ein neues Design, wobei der Aspekt der Effizienzsteigerung sowie das Beschleunigen der Forecast-Abstimmung und -Harmonisierung im Vordergrund standen.

Zunächst wurden dieser Top-down-Prozess und die daran beteiligten Bereiche (wie die bereits erwähnten Segmente Produktmarketing und Sales Manager, aber auch Finanzen, Promotion und Logistik) identifiziert, deren Rollen beschrieben und der Gesamtprozess inklusive Schnittstellen unter Berücksichtigung der verschiedenen Ansätze optimiert.

Im nächsten Schritt begann der Hersteller, alle vertriebs- und marketingunterstützenden Aktivitäten im Bereich Sales Operations europaweit zu konzentrieren und mit dieser zentralen Servicefunktion zu koordinieren. Die für das Forecasting nötigen Prozesse wurden harmonisiert, um eine für alle Beteiligten gültige und zuverlässige Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Die Ist-Prozesse wurden mittels einer umfangreichen Checkliste gegenüber bewährten „Best-practice“-Ansätzen verglichen, Abweichungen und Schnittstellenprobleme identifiziert und notwendige Änderungen priorisiert. Darüber hinaus wurden Channel-Forecasts sowie regelmäßige Meetings der Beteiligten etabliert. Zudem schuf das Unternehmen Anreize für eine möglichst große Vorhersagegenauigkeit durch ein entsprechendes Incentive-System.

Bei der Betrachtung des Forecast-Prozesses kamen die Experten außerdem einem weiteren grundsätzlichen Problem auf die Spur: Wie auch die anderen beteiligten Bereiche berücksichtigen Produktmarketing und Sales Management lediglich den „Sales-in“-Prozess, also den Verkauf der Produkte in die nächste Vertriebskanalebene. Die wichtigste Neuerung des Forecasting-Konzepts: Alle wesentlichen Daten werden in die Planung mit einbezogen, also auch die „Sales-through“- und „Sales-out“-Informationen. Diese zeigen nicht nur, welche Produkte in den nächsten Vertriebs-Level gelangt sind, sondern auch, wie viele davon in welcher Zeit weiterverkauft werden konnten. Darüber hinaus wurde ein Bottom-up-Forecast eingeführt – erstellt zusammen mit den wichtigsten Resellern und abgeglichen mit dem Top-down-Forecast.

Ob die getroffenen Maßnahmen den gewünschten Erfolg haben, lässt sich mithilfe eines Kennzahlen-Systems (KPI) überprüfen. Dazu gehört beispielsweise die Messung der Verkaufszahlen durch Benchmarking. Das zugehörige Berichtssystem analysiert Daten entsprechend bestimmter KPI-Cluster und ist für Trendanalysen zuständig. Hier wird festgestellt, ob Abweichungen zwischen den gesetzten Zielen und der tatsächlichen Performance bestehen. Gibt es Probleme, veranlasst das System im letzten Schritt Gegenmaßnahmen.

Das Unternehmen entschloss sich, das bisher in der Zentrale zum Einsatz kommende Forecast-Tool auch in Europa einzusetzen – angepasst an die Bedürfnisse. Die Verbindung von Top-down- und Bottom-up-Forecast und die damit einhergehende enge Zusammenarbeit zwischen dem Hersteller und dem Fachhandel hatte den gewünschten Effekt: Die Vorhersagegenauigkeit verbesserte sich durch das praxisnahe Feedback aus den Märkten. So konnten die Bestände und somit die Lagerhaltungs- und Kapitalkosten nicht nur beim Hersteller, sondern auch bei seinen Fachhandelspartnern gesenkt werden.

Positive Effekte des Analyseprozesses waren neben der Reduktion der Kapitalkosten die Harmonisierung des Sales-Forecast-Prozesses und eine verbesserte Produktionsplanung, Transportplanung. Die Verkaufszahlen stiegen und die Kundenzufriedenheit. Nicht zuletzt konnte der Hersteller seine Marktposition insgesamt stärken.