Wenn Sie denken, dass Sie eine Bestandsprognose benötigen

Joannes Vermorel

Mehrmals im Monat kommt ein Team zu Lokad mit einer bekannten Anfrage: “Wir brauchen eine Bestandsprognose. Idealerweise für 3 bis 12 Monate in die Zukunft. Und, wenn Sie schon dabei sind, auch eine Prognose unserer Bestellaufträge.”

Ich nehme diese Anfrage immer ernst, denn sie signalisiert in der Regel etwas Wichtiges: Das Unternehmen hat die Grenzen seiner Tabellenkalkulationen und Planungsrituale erreicht und sucht einen klareren Blick in die Zukunft. Aber ich weiß auch aus langjähriger Erfahrung, dass diese Formulierung fast immer in die falsche Richtung weist.

In meinem Buch Introduction to Supply Chain, argumentiere ich, dass supply chain vor allem davon handelt, unter Unsicherheit jeden einzelnen Tag bessere wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen: Entscheidungen darüber, was gekauft werden soll, wo es eingelagert wird, wie es bewegt wird und wie es bepreist wird. Eine Nachfrageprognose oder eine Bestandsprojektion ist nur insofern nützlich, als sie diesen Entscheidungen dient. Wenn die Prognose zum Star der Show wird, ist etwas schiefgelaufen.

Dieser Essay richtet sich an die Praktiker, die den Drang verspüren, nach “einer Bestandsprognose” oder “einer PO-Prognose” zu fragen. Meine Absicht ist es nicht, Sie für die Verwendung der falschen Worte zu tadeln, sondern Ihnen zu helfen, innezuhalten und neu zu überdenken, was Sie wirklich benötigen – bevor Sie Zeit, Geld und organisatorische Aufmerksamkeit in das Falsche investieren.

Der Reflex: “Zeig mir die Zukunft”

Wenn Leute von einer “Bestandsprognose” sprechen, stellen sie sich normalerweise eine Art Film ihrer Lagerhäuser und Geschäfte für die nächsten 12 Monate vor. Sie erwarten, für jede SKU und jeden Standort eine schön gezeichnete Kurve des verfügbaren Bestands zu sehen und daneben einen Kalender der Bestellaufträge, die sie angeblich dorthin bringen werden.

Hinter diesem Bild verbergen sich einige implizite Annahmen:

Sie gehen davon aus, dass es eine einzige “natürliche” Entwicklung für Ihren Bestand gibt, die nur darauf wartet, entdeckt zu werden, wenn die Prognosetechnologie nur klug genug ist. Sie nehmen an, dass, wenn Sie diese Entwicklung hätten, die Ausrichtung der Teams daran die meisten Ihrer Probleme lösen würde. Sie gehen davon aus, dass Bestands- und PO-Projektionen Hebel an sich sind – Objekte, auf die Sie direkt einwirken können.

Diese Sichtweise ist nicht zufällig. Es ist das Mainstream playbook der supply chain. Traditionelle Ansätze beginnen mit Plänen, Zielen und Einzelzahlenprognosen und verhalten sich, als ob die Welt lange genug stillstehen würde, damit diese Zahlen gültig bleiben. Die meisten Planungssoftwares, die meisten S&OP-Rituale und die meisten Lehrbücher wurden um dieses Bild herum aufgebaut.

Wenn Sie in dieser Welt ausgebildet wurden, ist die Anfrage nach einer “Bestandsprognose” kein Fehler; es ist der natürliche nächste Schritt. Aber es ist immer noch die falsche Frage.

Die unbequeme Wahrheit über zukünftige Bestände

Betrachten wir den Ausdruck “Bestandsprognose” wörtlich. Was Sie fragen ist:

“Sagen Sie mir, wie viel Bestand ich an jedem Standort in jeder zukünftigen Periode haben werde.”

Das erste Problem ist offensichtlich, wird aber oft heruntergespielt: Die Zukunft ist irreduzibel unsicher. Keine Menge an Daten oder maschinellem Lernen wird Ihnen eine deterministische Welt verschaffen. Unvorhersehbare Promotionen, Bewegungen der Wettbewerber, regulatorische Schocks, Lieferantenprobleme, makroökonomische Ereignisse – keines davon wird verschwinden. Lokads eigene Arbeit in den letzten zehn Jahren hat diese Schlussfolgerung nur bestärkt: Klassische Zeitreihenprognosen sind nicht nur ungenau; sie sind unvollständig. Sie quetschen die Unsicherheit in eine einzige Zahl und behandeln Ihr Unternehmen wie einen passiven Beobachter, ähnlich einem Astronomen, der Planetenbewegungen betrachtet.

Aber es gibt ein zweites, tieferliegendes Problem. Zukünftige Bestandswerte hängen nicht nur von der Außenwelt ab. Sie hängen von Entscheidungen ab, die noch nicht getroffen wurden. Zukünftige Lagerpositionen hängen sowohl von der irreduziblen Unsicherheit als auch von den Bestellaufträgen und Zuordnungen ab, die Sie zu erteilen beabsichtigen. Es ist daher unklug – und durchaus unrentabel – anzunehmen, dass eine einzige Projektion des zukünftigen Bestandszustands als ‘gut genug’ erachtet werden kann.

Eigentlich gibt es so etwas wie die Bestandsprognose gar nicht. Es gibt nur:

• “Wenn wir weiterhin Entscheidungen nach dieser Richtlinie treffen, hier ist die Verteilung der möglichen Bestandsniveaus, die wir erwarten sollten.”

Mit anderen Worten, zukünftige Bestände sind kein Naturphänomen, das prognostiziert werden sollte. Es ist das Ergebnis Ihrer Richtlinie im Zusammenspiel mit einer unsicheren Welt. Solange Sie die Richtlinie nicht definieren, stellen Sie eine Frage ohne stabile Antwort.

Die Prognose Ihrer eigenen Entscheidungen?

Die Situation ist bei “PO-Prognosen” noch seltsamer. Ein Bestellauftrag ist nicht etwas, das das Universum Ihnen in den Weg stellt. Es ist Ihre eigene Entscheidung: ein Bekenntnis von Geld, Kapazität und Reputation.

Wenn Sie um eine PO-Prognose bitten, fragen Sie im Wesentlichen:

“Bitte prognostizieren Sie, was wir entscheiden werden zu tun, mehrere Monate bevor wir es tatsächlich entschieden haben.”

Natürlich können Sie die Ausgabe einer Richtlinie simulieren. Sobald Sie einen klar definierten Entscheidungsmechanismus haben – eine Engine, die bei Zuführung von Daten Bestellaufträge generiert – können Sie viele mögliche Zukunftsszenarien von Nachfrage, Lieferzeiten usw. simulieren und sehen, welche Bestellaufträge diese Engine in jedem Szenario erteilen würde. Das ist eine absolut sinnvolle Übung.

Beachten Sie jedoch die Reihenfolge der Abläufe: Sie müssen zuerst den Entscheidungsmechanismus haben. Die PO-“Prognose” ist lediglich eine Sichtweise darauf, wie dieser Mechanismus unter Unsicherheit agiert. Es ist kein eigenständiges Objekt, das Sie isoliert optimieren können.

Der Mainstream-Ansatz kehrt diese Logik oft um. Er beginnt mit einer Punktprognose der Nachfrage, führt diese durch ein MRP- oder APS-System und behandelt die geplanten Aufträge als eine Art “Baseline-Zukunft”, die manuell über S&OP angepasst wird. Wenn ich dies als methodologisches Sackgasse bezeichne, meine ich nicht, dass nie etwas funktioniert; ich meine, dass dieses Paradigma enorme Energie darauf verwendet, ein Bild der Zukunft aufrechtzuerhalten, anstatt die Entscheidungen zu optimieren, die sie tatsächlich erzeugen.

Zahlen, die handeln, Zahlen, die lediglich beschreiben

Dies führt uns zu einer Unterscheidung, die in der Praxis supply chain Initiativen entscheidet: der Unterschied zwischen Zahlen, die etwas bewirken, und Zahlen, die lediglich etwas beschreiben.

Ein Bestellauftrag, ein Umladeauftrag, eine Preisänderung – das sind Zahlen, die handeln. Sie binden knappe Ressourcen an konkrete Zwecke. Sie bewegen Atome und Geld. Sie sind Entscheidungen im strengen ökonomischen Sinne.

Eine Bestandsprognosekurve ist eine Beschreibung. Sie ordnet von sich aus nichts an und versendet nichts. Sie kann Menschen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, jedoch nur indirekt, indem sie beeinflusst, wofür sie sich entscheiden.

Wenn ein Unternehmen sein Ziel als “eine Bestandsprognose zu erhalten” formuliert, hebt es – oft ohne sich dessen bewusst zu sein – beschreibende Zahlen über handlungsorientierte Zahlen. Die implizite Hoffnung ist, dass, wenn die Beschreibung präzise und weit verbreitet genug ist, gute Entscheidungen irgendwie entstehen werden.

Meine Erfahrung zeigt, dass das Gegenteil verlässlicher ist: Beginnen Sie mit den Entscheidungen, die Sie automatisieren und verbessern möchten, und entwickeln Sie dann die beschreibenden Zahlen, die zur Unterstützung dieser Entscheidungen benötigt werden. Nicht umgekehrt.

Bei Lokad reden wir aus diesem Grund von unbeaufsichtigten Entscheidungsmaschinen und bestehen darauf, dass ein ernsthaftes Optimierungssystem fertige Entscheidungen liefern muss und nicht nur Dashboards, die jeden Morgen noch von Planern gerettet werden müssen.

Entscheidungen zuerst, Prognosen als Zweites

Was bedeutet es konkret, Entscheidungen in den Vordergrund zu stellen?

Es beginnt mit einer sehr einfachen, aber überraschend selten gestellten Frage:

“Welche wiederkehrenden Entscheidungen müssen wir treffen und wie sollten wir beurteilen, ob sie gut sind?”

In den meisten Unternehmen gehören zu den wiederkehrenden Entscheidungen das Erstellen von Bestellaufträgen, die Verteilung von Beständen über Standorte, die Wahl von Transportmodi, das Annehmen oder Ablehnen von Kundenaufträgen unter Einschränkungen sowie das Festlegen oder Anpassen von Preisen. Diese Entscheidungen treffen Sie täglich, unabhängig davon, ob Sie sie als “supply chain” betrachten oder nicht.

Als Nächstes müssen Sie festlegen, wie Sie diese Entscheidungen in monetären Werten bewerten. Dies ist das ökonomische Modell: die Art und Weise, wie Sie Fehlbestände, Überbestände, Lieferzeitpuffer, Transportentscheidungen und so weiter in eine gemeinsame Einheit übersetzen – typischerweise Dollar des Gewinns, angemessen risikoadjustiert. Lokad investiert hier viel Aufwand, denn wenn die Preisgestaltung der Trade-offs falsch ist, wird die Optimierung konsequent das falsche Ziel verfolgen.

Erst dann kommt die Prognose ins Spiel. Wir prognostizieren alle Aspekte der Welt, die Sie nicht kontrollieren können, die aber für Ihre Entscheidungen wichtig sind: zukünftige Nachfrage, zukünftige Lieferzeiten, Retouren, Ausschussquoten und so weiter. Wir tun dies probabilistisch, nicht weil Wahrscheinlichkeiten in Mode sind, sondern weil sie die einzige ehrliche Methode darstellen, die irreduzible Unsicherheit abzubilden.

Diese probabilistischen Prognosen speisen eine Optimierungsroutine, die nicht nach einem hübschen Plan sucht, sondern nach der Menge an Entscheidungen, die den erwarteten wirtschaftlichen Ertrag maximiert und gleichzeitig Ihre Einschränkungen berücksichtigt. Das Ergebnis ist kein Nachfrageplan, keine Bestandskurve, sondern eine konkrete Liste von Maßnahmen: Bestellen Sie 120 Einheiten dieses Artikels, übertragen Sie 40 Einheiten jenes Artikels, passen Sie diesen Preis nach oben an, und so weiter.

Sobald Sie diese Mechanismen etabliert haben, sind Sie endlich in der Lage, sinnvolle “Was wäre wenn”-Fragen zur Zukunft zu stellen.

Wozu Projektionen gut sind

An diesem Punkt könnten Sie widersprechen:

“Okay, aber mein CFO möchte trotzdem wissen, wohin das Working Capital fließt. Mein Betriebsleiter will weiterhin einen Überblick über die Kapazitätssättigung. Wollen Sie damit sagen, dass wir Bestände niemals prognostizieren sollten?”

Keineswegs. Lokad berechnet sehr wohl zukünftige Bestandsniveaus und Bestellaufträge – sobald die Entscheidungsmaschine existiert. Unsere eigene Dokumentation sagt das ganz deutlich.

Der entscheidende Punkt ist, dass diese Projektionen nun in etwas Realem verankert sind: einem vollständig definierten Entscheidungsprozess plus einer probabilistischen Sicht auf die Unsicherheit. Sie tun nicht mehr so, als gäbe es einen einzigartigen, festgelegten Weg für den Bestand. Stattdessen sagen Sie:

“Wenn wir dieser Entscheidungspolitik weiterhin folgen und die Welt sich gemäß diesen probabilistischen Mustern verhält, dann ist dies die Verteilung der Ergebnisse, die wir für Bestand, Kapazität, Service und Cash erwarten können.”

Sie können mehrere Szenarien durch Änderung der Politik oder des ökonomischen Modells durchspielen. Nehmen wir an, Sie erhöhen die implizite Strafe für Fehlbestände in einer kritischen Produktfamilie. Die Engine wird darauf reagieren, indem sie mehr und früher bestellt. Die prognostizierte Bestandsverteilung wird sich nach oben verschieben; Ihr Kapitalbedarf wird steigen, aber Ihr Risiko eines Mangels wird sinken. Dieser Trade-off wird Ihnen explizit – in Dollar – angezeigt, bevor Sie sich festlegen.

In diesem Sinne werden Bestands- und PO-“Prognosen” zu Instrumenten. Sie sind Ansichten darüber, wie Ihre gewählte Politik unter Unsicherheit agiert, und keine eigenständigen Artefakte, über die man in einem monatlichen Konsensmeeting debattiert.

Handlungsspielraum, Abwarten und die Gefahr langer, starrer Pläne

Ein weiterer Grund, warum ich langen, starren Bestands- und PO-Prognosen skeptisch gegenüberstehe, ist, dass sie still und leise den Handlungsspielraum des Unternehmens untergraben.

Eine supply chain ist kein einmaliges Optimierungsproblem. Es ist eine lange Abfolge von Entscheidungen, die getroffen werden, sobald neue Informationen eintreffen. In meinem jüngsten Essay über sequenzielle Entscheidungsanalysen beschreibe ich zwei Instrumente, die sich in der Praxis als nützlich erwiesen haben: ein “Verantwortungsfenster” zur Beurteilung von Entscheidungen und das, was ich die “Ökonomie des Wartens” nenne.

Die Idee eines Verantwortungsfensters ist einfach. Sie müssen nicht eine ganze zwölfmonatige Periode planen, um zu beurteilen, ob es klug war, heute einen Container zu bestellen. Sie wählen einen angemessenen Zeithorizont – sagen wir, die nächsten paar Monate – dem Sie die finanziellen Konsequenzen dieser Bestellung zuordnen. Danach übernehmen spätere Entscheidungen die Verantwortung. So bleibt die Verantwortlichkeit präzise, ohne vorzugeben, dass der heutige Plan jede Wendung vorwegnehmen muss.

Die Ökonomie des Wartens ist die Vorstellung, dass “Noch nichts tun” eine voll legitime Option ist. Sie handeln nur, wenn der erwartete, risikoadjustierte Ertrag der besten Maßnahme Ihre internen Kapitalkosten zuzüglich des Optionswertes, morgen mehr Informationen zu haben, übersteigt. Abwarten bewahrt Optionen; zu frühes Handeln friert sie ein.

Nun fragen Sie sich: Was passiert kulturell, sobald ein hochdetaillierter 12‑Monats-Bestands- und PO-Plan vom Management abgesegnet wurde?

Die Menschen beginnen, diesen Plan als Bindung zu betrachten, selbst wenn alle intellektuell wissen, dass er falsch sein wird. Änderungsanfragen werden als Abweichungen wahrgenommen und nicht als normale Reaktionen auf neue Informationen. “Am Plan festhalten” wird zu einem Selbstzweck, der losgelöst davon ist, die besten Entscheidungen auf Basis dessen zu treffen, was man heute weiß.

In einem solchen Umfeld beeinflussen langfristige Projektionen nicht nur die Entscheidungen; sie formen diese auf Weisen, die nur schwer zu korrigieren sind. Das Unternehmen gibt nach und nach seinen Handlungsspielraum – also die Fähigkeit, auf die sich entfaltende Realität zu reagieren – im Austausch gegen die Illusion einer stabilen Zukunft auf.

Eine bessere Art, die Frage zu formulieren

Wenn also “Wir brauchen eine Bestandsprognose” die falsche Frage ist, was sollten Sie stattdessen fragen?

Ein lohnenderer Ansatz könnte so lauten:

“Wir müssen die Qualität und Automatisierung unserer Einkaufs- und Allokationsentscheidungen unter Unsicherheit verbessern, während wir die volle Übersicht über Kapital und Risiko behalten. Was wäre nötig, um eine Engine zu bauen, die dies leistet – und wie können wir dann ihr Verhalten über die nächsten 3 bis 12 Monate untersuchen?”

Diese Formulierung setzt voraus, dass Entscheidungen und nicht Prognosen das primäre Ergebnis sind. Sie geht davon aus, dass Unsicherheit bleibt, sodass Sie probabilistische Ansichten und nicht Einzelzahlen benötigen. Sie nimmt an, dass der finanzielle Einfluss und nicht stellvertretende KPIs die Grundlage für die Bewertung des Erfolgs bildet.

Sobald Sie das Problem auf diese Weise formulieren, entsteht ein anderes Projekt:

Sie identifizieren die wesentlichen wiederkehrenden Entscheidungen. Sie entwerfen ein ökonomisches Modell, das die zugrundeliegenden Trade-offs bewertet. Sie entwickeln oder übernehmen eine prädiktive Schicht, die die relevanten Unsicherheiten probabilistisch abschätzt. Sie implementieren eine Optimierungsschicht, die diese Prognosen und Bewertungen in konkrete Entscheidungen umsetzt. Sie setzen sie so ein, dass sie unbeaufsichtigt für die alltäglichen Fälle laufen kann, während wirklich außergewöhnliche Fälle zur menschlichen Überprüfung hervorgehoben werden. Und erst dann beginnen Sie damit, Bestands- und PO-Projektionen zu erstellen, um die resultierende Richtlinie zu verstehen und zu stressen.

Beachten Sie, dass Sie am Ende mit Bildschirmen konfrontiert werden, die von weitem betrachtet ziemlich ähnlich aussehen wie das, was Sie ursprünglich vorgestellt haben: Diagramme der Bestände im Zeitverlauf, Tabellen der erwarteten Bestellaufträge, Szenarien unter verschiedenen Annahmen. Aber diese Artefakte sind nun nachgelagerte Darstellungen der eigentlichen Arbeit und nicht mit der Arbeit selbst zu verwechseln.

Eine praktische Pause für Praktiker

Wenn Sie sich nur etwas aus diesem Essay merken, dann soll es Folgendes sein:

Entscheidungen sind das Ergebnis; Prognosen sind nur Werkzeuge.

Bevor Sie ein großes „Bestandsprognose“-Vorhaben in Angriff nehmen, halten Sie inne und stellen Sie sich einige konkrete Fragen.

Wissen Sie genau, welche Entscheidungen Sie automatisieren oder unterstützen möchten? Wissen Sie, wie Sie diese Entscheidungen in wirtschaftlichen Begriffen bewerten werden, und nicht nur anhand von Serviceniveaus oder Prognosegenauigkeit? Sind Sie bereit zu akzeptieren, dass die Zukunft eine Familie möglicher Szenarien ist und keine einzelne Linie? Und sind Sie darauf vorbereitet, einer Entscheidungsmaschine zu erlauben, ihre Empfehlungen im Laufe der sich entfaltenden Realität anzupassen, anstatt einen 12‑Monats-Plan gegenüber den Tatsachen zu verteidigen?

Wenn die Antwort auf diese Fragen nein ist, wird Sie eine bessere Bestandsprognose nicht retten. Im besten Fall liefert sie Ihnen hübschere Diagramme, während Sie weiterhin Entscheidungen aus Gewohnheit und Verhandlung treffen. Im schlimmsten Fall verfestigt sie diese Gewohnheiten zu einem starren Ablauf.

Wenn die Antwort ja ist, dann brauchen Sie im herkömmlichen Sinne keine „Bestandsprognose“. Sie benötigen einen supply chain, der gelernt hat, in Entscheidungen, in Unsicherheit und in Geld zu denken. Die Projektionen werden natürlich folgen, und sie werden schließlich das bedeuten, was Sie sich von Anfang an erhofft haben.