Demand Sensing erlaubt es detaillierte Nachfrage-Daten in Kurzzeit-Vorhersagen aufzunehmen, um dadurch die Fehlerquote bei Vorhersagen um 50% zu verringern, die Genauigkeit des Lagerbestandes um 20% zu erhöhen und nachgelagerte Bestände (z.B.Vertriebszentren) optimal aufzustellen.

Downstream-Daten, wie Kunden- und Channeldaten, werden eingesetzt um Nachfrage-Trends zu identifizieren, Probleme frühzeitig zu erkennen und um die Lücke zwischen dem Plan und dem was wirklich in der Supply-Chain passiert, zu schließen. Je schneller Abweichungen erkannt werden können, desto schneller und vernünftiger kann ein Unternehmen darauf reagieren.

Demand Sensing importiert aktuelle tägliche Daten, erfasst Änderungen unmittelbar beim Nachfragesignal durch den Vergleich mit einem detaillierten statistischen Nachfragemuster und wertet die statistische Signifikanz der Änderung aus. Es analysiert den tatsächlichen Bedarf in einer Teilperiode um automatische Kurzzeit-Vorhersageanpassungen vorzunehmen, in dem es Wahrscheinlichkeits-Mustererkennung und Predictive Analytics verwendet. Dadurch könnenMuster bei den Wiederauffüllungsbestellungen gefunden und plötzliche Änderungen des Kundenverhaltens identifiziert und darauf reagiert werden.

Das Demand Sensing von ToolsGroup kann für ein Demand Signal folgenden Quellen zur Analyse verwenden:

  • Der nächsten Downstream-Schritt in ihrer Nachfragekette, wie der Versand zum Laden oder zum Lager
  • Point-of-Sales Daten oder Daten des elektronischer Datenaustausches, wodurch sich  die Fähigkeit, die erweiterte Supply-Chain zu beobachten, erhöht.
  • Fortschrittlichere Quellen von unstrukturierten “Big Data” in Demand Signal Repositorien (DSRs), wie makroökonomische Trends, Soziale Medien und das Kundenverhalten im Internet.

Unternehmen sind jetzt in der Lage den ganzen Prozess der Erfassung der Nachfragesignale sowohl bei strukturierten als auch bei unstrukturierten Quellen, für Kurzzeit- und Langzeit-Vorhersagen, zur Steigerung der Verkaufserlöse und zur Verringerung der Lagerbestandskosten zu managen.