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Beispielbericht zur Inventaroptimierung
Diese Seite zeigt und erläutert einen von Salescast erstellten Beispielbericht zur Verkaufsprognose. Dieser Beispielbericht veranschaulicht den tatsächlichen Output von Salescast. Die Berichte können selbstverständlich ihren Bedürfnissen individuell angepasst werden. Wenn Sie Fragen haben oder die gesuchten Informationen hier nicht finden, können Sie sich mit uns in Verbindung setzen.
Beispielbericht herunterladen: salescast-northwind-sample.xlsxÜberblick
Salescasts Zeitplanung ist üblicherweise täglich, wöchentlich oder monatlich. Salescast beginnt mit der Anforderung der aktuellsten Informationen aus Ihrem bereits vorhandenen IT-System - primär die historischen Verkaufsdaten. Danach werden die Prognosen erstellt. Als letzten Schritt erzeugt Salescast einen konsolidierten Bericht, der nicht nur Verkaufsprognosen umfasst, sondern auch die wesentlichen Kennwerte für die Inventaroptimierung.
Auf dieser Webseite stellen wir Ihnen einen typischen, von Salescast erstellten, Exelbericht vor. Jeder Abschnitt wird im Folgenden näher erläutert. Ihre Laufzeit hängt von den in Ihrem IT-System vorhandenen Informationen ab. Salescast kann Berichte mit Zusatzspalten erstellen (hier nicht weiter erläutert) oder weniger Spalten. Wir passen den Integrationsprozess üblicherweise so an, um die in Ihrem IT-System vorhandenen Informationen vollends auszuschöpfen.
Kontextdaten
Die Datenspalten (in der obigen Abbildung in grau dargestellt) stehen für den „Kontext“, d.h. all diejenigen Informationen, die aus Ihrem System gezogen werden.
a) Item-ID: Kennzeichner für jedes Produkt oder SKU.
b) Produktname: visuell lesbarer Titel für das Produkt.
c) Vorhandener Bestand: Anzahl der sofort verfügbaren Einheiten.
d) Durchlaufzeit (
Wikipedia): Verzögerung in „Tagen“ zwischen der erneuten Bestellung und der erneuten Verfügbarkeit auf Lager. Dieser Wert hängt in den meisten Fällen von Ihrem Zulieferer ab.
e) Service-Level (
Wikipedia): „erwünschte“ Wahrscheinlichkeit der Nicht-Lieferunfähigkeit. Dieser Wert stellt das Leistungsziel für die Verfügbarkeit auf Lager dar. Weitere Informationen finden Sie unter:
Auswahl des richtigen Service-Level.
f) Historie: aggregatierte Umsätze (pro Tag oder Monat) über die vergangenen 12 Perioden. Diese Werte dienen der schnellen Überprüfung der Umsatzprognosen.
Prognose-, und Optimierungskennzahlen
Die Prognosen werden von Lokad erstellt. Basierend auf diesen Prognosen schließt Lokad auf einige Kennzahlen zur Inventaroptimierung. Diese werden in der obigen Abbildung über einem orangefarbenen Hintergrund dargestellt.
1) Lieferunfähigkeit: die Anzahl der verbleibenden „Tage“ vor der Lieferunfähigkeit, wenn nicht nachbestellt wird. Dieser Wert wird anhand der Bedarfsprognose und des vorhandenen Bestands ermittelt.
2) Leitnachfrage (kurz für
Bedarf nach Durchlaufzeit): Die Anzahl der Einheiten, die während der Durchlaufzeit verkauft werden. Dieser Wert wird anhand der Bedarfsprognose in Kombination mit der Durchlaufzeit ermittelt.
3) Reorder-Point: Die Anzahl der Einheiten, die eine Nachbestellung auslösen sollten, wenn der Bestand „erheblich geringer“ wird als der Reorder-Point. Dieser Wert wird anhand der Bedarfsprognose in Kombination mit der Durchlaufzeit und dem Service-Level erzeugt. Der Reorder-Point ist die Summe der Durchlaufzeit zuzüglich des Sicherheitsbestandes.
4) Genauigkeit: Die erwartete Genauigkeit der von Lokad bereitgestellten Prognosen. Dieser Wert wird in Prozent ausgedrückt und bewegt sich zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto genauer die Prognose. Es besteht die folgende Beziehung:
Genauigkeit= 1 - MAPE mit MAPE is the
Mean Absolute Percentage Error.
5) Prognosen: Die von Lokad bereitgestellte tatsächliche Bedarfsprognose.