Fortgeschrittene Prognose zur Reduzierung der Lagerkosten

In der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftsumgebung ist ein effizientes Lagermanagement ein Schlüsselfaktor zur Reduzierung von Kosten und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit. Eine der effektivsten Methoden, dies zu erreichen, ist durch fortgeschrittene Vorhersagen.

Die Begründung für fortgeschrittene Vorhersagen

Die Argumentation für fortgeschrittene Vorhersagen ist überzeugend. Es handelt sich um einen strategischen Ansatz, der modernste Technologien und Methoden nutzt, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen, was Unternehmen ermöglicht, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Operationen zu optimieren.

Statistiken bilden das Rückgrat jedes Vorhersagemodells. Fortgeschrittene Vorhersagen gehen jedoch über traditionelle statistische Methoden hinaus. Sie verwenden komplexe statistische Techniken wie multivariate Analyse, Bayessche Inferenz und Monte-Carlo-Simulationen. Diese Techniken ermöglichen ein nuancierteres Verständnis von Daten, indem sie mehrere Variablen und ihre Wechselwirkungen berücksichtigen.

Fortgeschrittene Analysen sind eine weitere Säule der fortgeschrittenen Vorhersagen. Sie beinhalten den Einsatz von ausgefeilten Algorithmen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen können. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der fortgeschrittenen Analysen, ermöglicht es Modellen, ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie aus ihren Fehlern lernen und ihre Vorhersagen verfeinern.

Big-Data-Modelle sind integraler Bestandteil fortschrittlicher Prognosen. Die Ankunft von Big Data hat Unternehmen eine Fülle von Informationen zur Verfügung gestellt. Fortgeschrittene Prognosen nutzen diese Daten, indem sie Big-Data-Modelle verwenden, um große und vielfältige Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Modelle können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und bieten so einen ganzheitlicheren Blick auf die Faktoren, die zukünftige Trends beeinflussen.

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Prognostik revolutioniert. KI-Algorithmen, wie neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle, können komplexe, nicht-lineare Beziehungen modellieren, die mit traditionellen statistischen Methoden nicht darstellbar sind. Sie können sich an neue Daten und verändernde Bedingungen anpassen, was sie besonders nützlich für Prognosen in dynamischen und unsicheren Umgebungen macht.

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Die Vorteile fortschrittlicher Prognosen sind offensichtlich. Laut einer McKinsey-Studie verbessert die Ermöglichung fortschrittlicher Prognosen, die auf den zugrunde liegenden Treibern der Nachfrage statt auf vergangenen Ergebnissen basieren, die Prognosegenauigkeit um 10 bis 20 Prozent. Dies führt zu einer potenziellen Reduzierung der Lagerkosten um 5 Prozent und zu Umsatzsteigerungen von 2 bis 3 Prozent (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Diese Vorteile unterstreichen den Wert fortschrittlicher Prognosen in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt. Durch die Nutzung von Statistiken, fortgeschrittener Analytik, Big-Data-Modellen und KI können Unternehmen nicht nur die Zukunft vorhersagen, sondern sie auch gestalten.

Fallstudie: IKEA und KI-basierte prädiktive Prognose

IKEA, ein globaler Einzelhandelsriese, hat ein fortschrittliches Werkzeug entwickelt, das die Genauigkeit seiner Bedarfsprognosen erheblich verbessert. Dieses Werkzeug, bekannt als „Demand Sensing“, nutzt künstliche Intelligenz und verwendet sowohl bestehende als auch neue Daten, um hochgenaue Prognoseeinsichten zu bieten.

Vor der Implementierung von Demand Sensing stand IKEA vor Herausforderungen wie Überbeständen oder Unterbeständen, verpassten Umsatzchancen und ineffizienter Ressourcenzuweisung. Diese Probleme waren besonders gravierend angesichts des Umfangs von IKEAs Betrieb, der die Schätzung der Produkte umfasst, die von mehr als 450 IKEA-Geschäften und E-Commerce-Plattformen in 54 Märkten benötigt werden.

Die Implementierung des auf KI basierenden prädiktiven Analyse-Systems führte zu einer signifikanten Verbesserung der Genauigkeit bei der Verkaufsprognose und einer Reduzierung der Prognosefehler. Das System kann bis zu 200 Datenquellen für jedes Produkt nutzen, um Prognosen zu berechnen und zukünftige Nachfrage intelligenter und effektiver vorherzusagen. Zu den vom System berücksichtigten Einflussfaktoren gehören Einkaufspräferenzen während Festivals, der Einfluss von saisonalen Veränderungen auf Kaufmuster und Wettervorhersagen.

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Die Ergebnisse waren beeindruckend. Mit dem Demand Sensing-Tool hat IKEA eine Akzeptanzrate der Prognose von nahezu 98% erreicht, mit nur 2% Korrektur. Dies ist eine signifikante Verbesserung gegenüber der vorherigen Akzeptanzrate von 92% und 8% Korrektur.

Die Implementierung von KI in IKEAs Lieferkette durch das Demand Sensing-Tool zeigt die transformative Kraft fortschrittlicher Prognosesysteme bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Kundenzufriedenheit.

Elemente der Lagerkosten, die durch fortschrittliche Prognosen reduziert werden

Fortschrittliche Prognosen reduzieren hauptsächlich zwei Elemente der Lagerkosten (Abbildung 1):

Lagerhaltungskosten und Fehlmengenkosten

1. Lagerhaltungskosten Lagerhaltungskosten, auch bekannt als Tragekosten, sind die Kosten, die mit der Lagerung unverkaufter Bestände verbunden sind. Diese Kosten können erheblich sein und umfassen mehrere Komponenten:

Lagerkosten: Dies umfasst die Kosten für Lagerfläche, Nebenkosten und Sicherheit. Je mehr Inventar ein Unternehmen hat, desto mehr Platz benötigt es zur Lagerung.

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Versicherung und Steuern: Unternehmen müssen ihr Inventar gegen Verlust oder Beschädigung versichern. Sie müssen möglicherweise auch Steuern auf ihr Inventar zahlen, abhängig von den lokalen Vorschriften.

Abschreibung: Mit der Zeit können einige Arten von Inventar an Wert verlieren. Dies gilt insbesondere für verderbliche Waren, saisonale Artikel oder Produkte mit einem kurzen Lebenszyklus.

Opportunitätskosten: Das in Inventar gebundene Geld hätte für andere Zwecke verwendet werden können, wie zum Beispiel die Investition in neue Geschäftsmöglichkeiten oder die Tilgung von Schulden. Dies wird als Opportunitätskosten der Lagerhaltung bezeichnet.

In der Bilanz erscheinen die Lagerhaltungskosten typischerweise unter Vorräte im Abschnitt Umlaufvermögen. Einige Bestandteile der Lagerhaltungskosten (wie Abschreibungen, Versicherungen und Steuern) können jedoch unter verschiedenen Überschriften erscheinen, wie zum Beispiel Aufwendungen.

2. Fehlmengenkosten: Fehlmengenkosten entstehen, wenn einem Unternehmen ein bestimmter Artikel ausgeht und es die Nachfrage der Kunden nicht erfüllen kann. Diese Kosten können direkt oder indirekt sein:

Verlorene Verkäufe: Wenn Kunden die Produkte, die sie suchen, nicht finden können, entscheiden sie sich möglicherweise dafür, anderswo einzukaufen, was zu verlorenen Verkäufen führt.

Kundenzufriedenheit: Stockouts können zu Unzufriedenheit bei den Kunden führen und den Ruf eines Unternehmens schädigen. Über die Zeit kann dies zu einem Verlust der Kundentreue und zu sinkenden Verkäufen führen.

Zusätzliche Versandkosten: In einigen Fällen kann sich ein Unternehmen dazu entscheiden, den Versand auf eigene Kosten zu beschleunigen, um einen Kundenauftrag zu erfüllen und einen Stockout zu vermeiden.

Stockout-Kosten erscheinen typischerweise nicht direkt in der Bilanz. Sie können jedoch indirekt mehrere Bereiche der Finanzberichte beeinflussen. Beispielsweise können häufige Stockouts zu einem Rückgang des Umsatzerlöses führen. Über die Zeit könnte dies das Nettoeinkommen und das Gesamteigenkapital des Unternehmens beeinflussen.

Fortgeschrittene Prognosesysteme können Unternehmen dabei helfen, ihre Lagerbestände zu optimieren, indem sie sowohl die Lagerhaltungs- als auch die Stockout-Kosten reduzieren. Durch die genaue Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen sicherstellen, dass sie genau die richtige Menge an Lagerbestand haben - nicht zu viel und nicht zu wenig. Dies kann zu Kosteneinsparungen, erhöhten Verkäufen und verbesserter Kundenzufriedenheit führen.

Implementierung fortgeschrittener Prognosen

Die Implementierung fortgeschrittener Prognosen umfasst 5 Schritte (Abbildung 2):

1. Datensammlung: Der erste Schritt bei der Implementierung fortschrittlicher Prognosen besteht darin, historische Verkaufsdaten sowie andere relevante Daten wie Werbeaktivitäten, Wirtschaftsindikatoren und Markttrends zu sammeln. Mit dem Aufkommen von Big Data können Unternehmen nun riesige Datenmengen in Echtzeit erfassen und verarbeiten. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie Transaktionsaufzeichnungen, Kundeninteraktionen, sozialen Medien und externen Datenbanken. Die gesammelten Daten werden dann bereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt.

2. Modellauswahl: Der nächste Schritt besteht darin, ein Prognosemodell auszuwählen, das den Bedürfnissen Ihres Unternehmens entspricht. Dies könnte ein Zeitreihenmodell, ein maschinelles Lernmodell oder eine Kombination aus beidem sein. Zeitreihenmodelle sind statistische Techniken, die Daten, die über die Zeit gesammelt wurden, analysieren, um Trends und Muster zu identifizieren. Andererseits verwenden maschinelle Lernmodelle Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz (KI) kann verwendet werden, um den Prozess der Modellauswahl zu automatisieren, indem das am besten geeignete Modell basierend auf den Eigenschaften der Daten ausgewählt wird.

3. Modelltraining: Sobald ein Modell ausgewählt wurde, muss es mit historischen Daten trainiert werden. Dies beinhaltet die Anpassung der Parameter des Modells, um die Differenz zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlich beobachteten Werten zu minimieren. Fortgeschrittene Analysetechniken können verwendet werden, um diesen Prozess zu optimieren und sicherzustellen, dass das Modell die zugrundeliegenden Muster in den Daten genau erfasst.

4. Prognose: Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen für zukünftige Zeiträume zu generieren. Hier kommt das Demand Sensing ins Spiel. Demand Sensing ist eine Methode, die maschinelles Lernen und KI nutzt, um aktuelle Daten zu analysieren und zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Es geht über traditionelle Prognosemethoden hinaus, indem es Echtzeitdaten und kurzfristige Vorhersagen einbezieht, um genauere und zeitnahe Prognosen zu erstellen.

5. Überprüfung und Anpassung: Der letzte Schritt besteht darin, regelmäßig die Genauigkeit Ihrer Prognosen zu überprüfen und Ihr Modell bei Bedarf anzupassen. Dies ist ein fortlaufender Prozess, da sich die Genauigkeit von Prognosen im Laufe der Zeit aufgrund von Veränderungen in den Marktbedingungen, dem Kundenverhalten und anderen Faktoren ändern kann. Fortgeschrittene Analysen können verwendet werden, um die Leistung des Prognosemodells zu überwachen und bei Bedarf anzupassen.

Indem sie diesen Schritten folgen und große Datenmodelle, künstliche Intelligenz, fortgeschrittene Analysen und Demand Sensing nutzen, können Unternehmen fortgeschrittene Prognosesysteme implementieren, die die betriebliche Effizienz verbessern, Kosten reduzieren und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Diese Systeme versorgen Unternehmen mit den Einblicken, die sie benötigen, um informierte Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz voraus zu sein.

Schlussfolgerung

Fortgeschrittene Prognosen, die modernste Technologien und Methoden nutzen, haben sich als ein mächtiges Werkzeug für Unternehmen herausgestellt, um das Bestandsmanagement zu optimieren, wodurch Kosten gesenkt und die Kundenzufriedenheit erhöht wird. Durch den Einsatz komplexer statistischer Techniken, fortgeschrittener Analysen, großer Datenmodelle und künstlicher Intelligenz übertreffen fortgeschrittene Prognosen traditionelle Methoden und ermöglichen es Unternehmen, zukünftige Trends und Verhaltensweisen mit erhöhter Genauigkeit vorherzusagen.

Das Beispiel der Implementierung des auf KI basierenden „Demand Sensing“-Tools bei IKEA veranschaulicht die transformative Kraft fortgeschrittener Prognosen. Es führte zu signifikanten Verbesserungen in der Genauigkeit der Verkaufsprognosen, reduzierten Prognosefehlern und optimierten Bestandsniveaus, was das Potenzial solcher Systeme zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Kundenzufriedenheit demonstriert.

Fortgeschrittene Prognosen reduzieren hauptsächlich zwei Elemente der Bestandskosten: Haltekosten und Fehlmengenkosten. Durch die genaue Vorhersage der Nachfrage können Unternehmen optimale Bestandsniveaus sicherstellen, was zu Kosteneinsparungen, erhöhten Verkäufen und verbesserter Kundenzufriedenheit führt.

Die Implementierung von fortgeschrittenen Prognoseverfahren umfasst Schritte wie Datensammlung, Modellauswahl, Modelltraining, Prognoseerstellung sowie regelmäßige Überprüfung und Anpassung des Modells. Indem diese Schritte befolgt und große Datenmodelle, künstliche Intelligenz, fortgeschrittene Analysen und Demand Sensing genutzt werden, können Unternehmen fortgeschrittene Prognosesysteme implementieren, die ihnen die Einsichten liefern, die sie benötigen, um informierte Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz voraus zu sein.

Fortgeschrittene Prognosen sind ein strategischer Ansatz, der es Unternehmen nicht nur ermöglicht, die Zukunft vorherzusagen, sondern sie auch zu gestalten, was zu erhöhter Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt führt.