Neue Produktkonfigurationen und die „Long-Tail“-Nachfrage erhöhen das Risiko für Prognosefehler. Nachfragemodellierende Einflüsse (Medien, Werbeaktionen, Produktentwicklung) und das Kaufverhalten im Internet machen das Ganze noch komplexer. Die Lieferkettenplanung ist zerstreuter – mit mehreren Kanälen und konkurrierenden Zielen, die es zu berücksichtigen gilt. In einigen Unternehmen hat sich die Prognosegenauigkeit daher bereits verringert. Viele Unternehmen sind auf der Suche nach Antworten: Wie kann der Bedarf für Online-Verkäufe prognostiziert werden? Wie sollte der Bestand am besten organisiert sein? Wie sollte der Sicherheitsbestand gehandhabt werden? Sollten wir Bestände zwischen verschiedenen Kanälen aufteilen?
Viele Unternehmen reagieren bereits auf die Notwendigkeit nach einem automatisierten Entscheidungsprozess und wollen die Produktivität von Planern steigern. Einige fragen sich sogar, warum sie so viele Planer mit Routineaufgaben beschäftigen, die keinen Mehrwert generieren. Und ob gerade das ihr Unternehmen davon abhält, ein höheres Planungsniveau zu erreichen.
In einem Umfeld, das von kurzen Haltbarkeitszeiten und starkem Werbedruck geprägt ist, musste Granarolo Bestände optimal managen und dabei Nachfrage, Vertrieb und Produktion transparent halten. Granarolo führt jährlich tausende Werbeaktionen durch – das sind 34.000 Werbeartikel-Prognosekombinationen. Die dadurch verursachten Nachfragespitzen sind 30-Mal höher als Handelsumsätze. Diese Bedingungen erfordern ein optimiertes Bestandsmanagement und eine bessere Reaktionsfähigkeit.
Um wichtige Werbeaktionen zu verwalten und Nachfragespitzen richtig einzuschätzen, hat Granarolo das innovative Promotions Forecasting von ToolsGroup eingeführt, das mithilfe von Machine Learning und historischer Daten zuverlässige Schätzungen für zukünftige Werbeaktionen erstellt. ToolsGroup Promotions Forecasting generiert basierend auf früheren Werbeaktionen automatisch Angebote, die mit den Werbespitzen übereinstimmen. Das System schlägt dynamische Sicherheitsbestände vor, die die Genauigkeit der Vorhersagen für jede Produktklasse und die Nachschubhäufigkeit berücksichtigen, damit Granarolo angesichts der sich ändernden Nachfrage hohe Servicgrade aufrechterhalten kann.
Granarolo erhöhte die durchschnittliche Prognosezuverlässigkeit von 80 auf 85 Prozent, mit einem Spitzenwert von rund 95 Prozent bei frischer Milch und Sahne und 88 Prozent bei Joghurt und Desserts. Die Lagerbestände reduzierten sich um mehr als 50 Prozent, Kapitalbindung und Lead Time wurden halbiert. Dank Reduzierung der Lieferzeit um 50 Prozent sind die Produkte von Granarolo frischer und veraltete Bestände können minimiert werden. Darüber hinaus hat Granarolo Servicegrade verbessert, der Umsatz ist gestiegen und die Transportkosten sind gesunken.
Dank ToolsGroup konnten wir den gesamten S&OP-Prozess viel effizienter und mit viel mehr Anwendern als bisher standardisieren und zentralisieren. Die Kombination einer führenden Systemkomponente mit leistungsstarken Algorithmen und einer einfach zu bedienenden Webschnittstelle für die Zusammenarbeit mit unseren europäischen Vertriebsteams schöpft das volle Potenzial aus, um vollständig nachfrageorientiert zu arbeiten.
Ibrahim Cebban, Supply Chain Manager Europe
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