Industries

Großhandel

Großhändler stehen vor einigen der schwierigsten Herausforderungen, wenn es um die Themen Bedarf und Auftragserfüllung geht. OEMs erweitern ihr Produkt- und Ersatzteilportfolio, während die Kundenerwartungen anspruchsvoller und unmittelbarer geworden sind. Der Einkauf über das Internet hat die Margen gedrückt, da Kunden nun mehr Möglichkeiten haben, auf die Konkurrenzprodukte zuzugreifen und direkt zu kaufen. Viele Unternehmen müssen sogar mit Amazon konkurrieren, einem Branchenriesen mit großen Vertriebsressourcen, geringen Margen und der Fähigkeit, Bestellungen innerhalb von Stunden zu bearbeiten.

Eine zunehmend herausfordernde Umgebung

Da nicht berücksichtigte Bestellungen in der Regel zu Umsatzeinbußen führen, die sich direkt auf das Endergebnis auswirken, ist ein hohes Serviceniveau für Großhändler entscheidend. Aber der Umgang mit einer diskontinuierlichen oder „Long-Tail“-Nachfrage stellt hier eine große Herausforderung dar. Großhändler müssen diese Nachfrage trotz saisonaler Schwankungen, kürzerer Produktlebenszyklen, zunehmender SKUs, Veralterungsrisiken und Offshore-Lieferungen, die zu längeren Vorlaufzeiten führen, erfüllen. Allzu oft sind Großhändler mit unzureichenden Planungssystemen ausgestattet und fokussieren sich zu sehr auf Lieferung und Kurzfristigkeit. Und das, ohne eine Optimierung des Bestandes und des Services zu berücksichtigen oder einen S&OP-Prozess einzuschließen.

 

Daher fällt es ihnen oft schwer, eine volatile Nachfrage zu prognostizieren und Bestände kosteneffizient zu verwalten.

ToolsGroup stellt sich dieser Herausforderung und bietet ein integriertes System, um Nachfrage und Angebot gekonnt zu synchronisieren. Das System umfasst hierbei folgendes:

  • Demand Modelling und Machine Learning, um interne und externe Nachfrageschwankungen wie Markttrends, saisonale Nachfrageprofile und Werbeprognosen zu berücksichtigen.
  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen, die die Wahrscheinlichkeit von Nachbestellungen durch die Untersuchung von Auftragszeilendaten bewerten. Anstatt die Nachfrage zu aggregieren, wird die Anzahl der Bestellzeilen verfolgt, um die Gesamtmenge zu erreichen.
  • Demand Collaboration, die Bedarfs- und Prognosedaten aus verschiedenen Quellen in einer webbasierten Konsensplattform zusammenführt und sogar den Forecast Value Added (FVA) misst.
  • Inventory Optimization, um Sicherheitsbestände und andere Bestandsparameter für einen optimalen Mix über bis zu Millionen von SKU-Locations zu berechnen. Dabei werden auch Produktverfall, Substitution und Transportbeschränkungen wie Mindestbestellmengen berücksichtigt.
  • Einen „Single Model“-Ansatz, der über optimale Bestandsniveaus den Service im gesamten Netzwerk garantiert.

Was unsere Kunden im Großhandel typischerweise erreichen:

20-30%
Reduzierung der Lagerbestände
99%
Verfügbarkeit ihrer Produkte
10pp
Steigerung der Prognosegenauigkeit
Customer Success Story

Connect E&C

Die Bedarfsplaner des Bildungsgroßhändlers Connect E&C durchforsteten riesige Kalkulationstabellen mit 16.000 aktiven Artikeln, um den ungewöhnlich saisonalen Bedarf des Schuljahres zu planen. Das Unternehmen hatte keine Möglichkeit, den Trade-Off zwischen Bestand und Service zu bewerten, was sowohl zu servicegefährdenden Fehlbeständen als auch zu kostspieligen Überbeständen führte. Das Problem wurde deutlich, nachdem das Unternehmen begann, immer mehr Waren aus Asien zu beziehen. Obwohl die Stückkosten niedriger waren, bedrohten die längeren Vorlaufzeiten und die geringere Flexibilität der Lieferkette das Serviceniveau. Das Unternehmen wusste, dass seine Systeme nicht mehr in der Lage waren, mit diesem wettbewerbsintensiven und komplexen Umfeld Schritt zu halten.

 

Connect E&C entschied sich daher für die Software von ToolsGroup, um besser mit seinen „Long Tail“-Produktportfolios und extremen Nachfrageschwankungen umzugehen. Zudem wollte man die Möglichkeit haben, eine wahrscheinlichkeitsbasierte, verfeinerte Prognose zu generieren, die auf eine große Anzahl von Faktoren wie neue Produkte, Werbeaktionen und End-of-Life-Informationen zugreifen konnte.

 

Die Projektimplementierung erfolgte in nur drei Monaten. Die Planung verbesserte sich dramatisch, da das Unternehmen seine Komplexität viel besser managen konnte. Dank der Prognosen auf Ebene der Auftragslinien und der SKU-Locations konnte Connect E&C den optimalen Bestandsmix in den Lagerstandorten besser festlegen. Zu den spezifischen KPI-Verbesserungen gehörten:

98%
Erreichen des angestrebten Serviceniveaus
10pp
Steigerung der Prognosegenauigkeit

In weniger als zwei Jahren verbesserten wir unser Serviceniveau in der Spare-Parts-Abteilung um 32 % bei gleichzeitiger Reduzierung des Lagerbestandes und das trotz einer Ausweitung der Produktpalette um 20 %.

Sports Car Co.

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