Quantil-Prognosen und Reorder-Points in Salescast

Quantilprognosen und Reorder-Points


Startseite » Salescast » Hier

Der Reorder-Point ist einer der wichtigsten Optimierungsmetriken: er repräsentiert den Level des Lagerbestands, der eine Nachbestellung auslöst. Mit Salescast können die Reorder-Points routinemäßig, basierend auf Bedarfsprognosen, aktualisiert werden, um eine maximale Optimierung des Lagerbestands zu erreichen.

Seit März 2012 ist Lokad der erste Prognose-Anbieter, der Quantil-Prognosen anbietet - ein Durchbruch im Bereich Reorder-Points. Auf dieser Seite erhalten Sie detaillierte Informationen über die Vorteile für Ihr Unternehmen und erfahren, wie Quantile reibungslos innerhalb von Salescast funktionieren.

Vorteile für den Lagerbestand

Quantil-Prognosen können kompliziert erscheinen, die damit verbundenen Vorteile jedoch nicht. Beim Vergleich von Quantil-Prognosen mit klassischen Durschnittsprognosen, konnten wir feststellen, dass Quantile:

  • entweder in 20% weniger Lagerbestand bei gleichbleibenden Fehlbeständen, resultieren.
  • oder in 20% weniger Fehlbeständen bei gleichbleibenden Lagerbeständen, resultieren.

Die Wahl der Kosteneinsparungen aufgrund niedrigerer Lagerbestände oder weniger Fehlbestände obliegt dem jeweiligen Unternehmen.

Es wurde ein Vergleich zwischen unserer Durchschnittsprognosen-Technologie und unserer Quantil-Prognosentechnologie erstellt. Da unsere Durchschnittsprognosen jedoch bereits Konkurrenzprodukte im Bereich Genauigkeit übertreffen sind die Gesamtvorteile von Salescast im Regelfall bereits höher.

Die Bedeutung von Reorder-Points

Der Lagerbestand ist ein Kompromiss zwischen zu hohen Beständen und zu häufig vorkommenden Fehlbeständen. Der Reorder-Point umfasst sowohl die Leitnachfrage-Prognose, als auch den Service-Level, d. h. die gewünschte Wahrscheinlichkeit keinen Fehlbestand zu verzeichnen.

Die Qualität der Lagerbestandsoptimierung hängt von der Qualität des Reorder-Points ab. Reorder-Points hängen widerum von den Bedarfsprognosen, wie von der klassischen Sicherheitsbestandsanalyse dargestellt, ab. Verbesserung der Prognosegenauigkeit verschafft unmittelbare Kosteneinsparungen.

Defizite der Sicherheitsbestandsanalyse

Es gibt jedoch Situationen in denen die klassische Sicherheitsbestandsanalyse suboptimale Reorder-Points hervorbringt. Dies ist vom Umfang der Prognose unabhängig:
  • Hohe Service-Level.
  • Diskontinuierliche Nachfrage.
  • Großbestellungen.

In diesen 3 Situationen ist nicht die Bedarfsprognose an sich das schwächste Glied der Lagerbestandsoptimierung, sondern die Umwandlung der Prognose in einen Reorder-Point - insbesondere durch Sicherheitsbestandsanalysen.

Eine visuelle Erklärung der Defizite der Sicherheitsbestandsanalyse finden Sie unter: Quantil-Prognosetechnologie. Aus Gründen der Kürze werden wir die Informationen hier nicht wiederholen.

Native Quantil-gestützte Reoder-Points

Native Quantil-Prognosen ersetzten die indirekte Berechnung von Reorder-Points (mittels Sicherheitsbestandsanalysen) durch eine direkte Berechnung. Tatsächlich handelt es sich bei einem Reorder-Point um nicht anderes als eine Quantil-Prognose des Bedarfs nach Durchlaufzeit.

Für die Erstellung eines Prognoseberichts bietet Salescast folgende 3 Optionen:
  1. Klassische Prognosen.
  2. Klassische und Quantil-Prognosen.
  3. Quantil-Prognosen.

Option 1 erstellt ausschließlich klassische Prognosen, d. h. die durchschnittliche Nachfrage pro Tag, Woche oder Monat. Salescast kalkuliert einen Sicherheitsbestand nicht auf Basis von klassischen Prognosen (obwohl es möglich wäre), da all unsere Benchmarks zeigen, dass die klassische Methode im Vergleich mit Quantilen äußerst schwach abschneidet, was die Lagerbestandsoptimierung betrifft. Aus dem gleichen Grund verwendet Salescast auch keine klassischen Prognosen zur Berechnung der Reorder-Points.

Option 2 erstellt sowohl klassische als auch Quantil-Prognosen. Um Quantil-Prognosen zu erstellen, werden die zwei Variablen, Durchlaufzeit und sService-Level benötigt. Hier berechnet Salescast die Reorder-Points anhand von Quantil-Prognosen.

Option 3 erstellt ausschließliche Quantil-Prognosen, d. h. optimierte Reorder-Points. Diese Option ist empfehlenswert, um die Gesamtanzahl der benötigten Prognosen und somit die monatlichen Abonnementskosten von Salescast zu senken. (Betrifft ausschließlich Enterprise-Plan Kunden, nicht Express-Plan-Abonnementen).

Wann sollten Quantile verwendet werden

Die durch Quantil-Prognosen erhaltenen Vorteile gerechtfertigen die zusätzlichen Verbrauchskosten. Für manche Unternehmen ist der Einfluss von Quantilen so enorm, dass ein Nichtverwenden dieser ein großer Fehler ist.

In diesem Abschnitt finden Sie einen kurze Auflistung der Vertikalen, von denen wir bereits wissen, dass Quantil-Prognosen einen sehr positiven Einfluss auf sie ausüben.

Hohe Service-Level - Auswirkungen:
  • Lebensmittelgeschäfte (vom Minimarkt zum Großmarkt).
  • Konsumgüter mit hoher Umschlagshäufigkeit.
  • Lebensmittelverarbeitung (Milchprodukte, Getränke, Eis, ...)

Diskontinuierliche Nachfrage - Auswirkungen:
  • Verbrauchsgüter eCommerce (Mode, Kleidung, Schmuck, ...)
  • Ersatzteil-Einzelhandel (Automobil, Heimbereich, ...)
  • Facheinzelhandel (Baumarkt, Kosmetik, Bücherei, ...)

Großbestellungen - Auswirkungen:
  • B2B-Einzelhandel (Elektrozubehör, Bürozubehör, Sanitätsartikel, ...)
  • Großhändler (Importeure).
  • Auftragsfertigung (Druckwirtschaft, Getriebebau, ...)

Diese Auflistung enthält lediglich Beispiele. Sehen Sie selbst. mit einer (kostenlosen) Probeversion von Salescast.

Mini-FAQ über Quantile

Inwiefern unterscheiden sich Quantil-Prognosen von klassischen Prognosen? Die Quantil-Prognose macht lediglich einen Punkt pro Produkt aus. Es handelt sich nicht um eine Aggregation der Bedarfsprognosen pro Tag, Woche oder Monat, sondern eine einzelne Prognose, die sowohl Durchlaufzeit als auch Service-Level umfasst. Das Quantil entspricht dem Reorder-Point.

Geben Quantil-Prognosen Trend oder Saisonbedingtheit wieder? Ja, sämtliche durch unsere klassische Prognosetechnologie verwalteten Nachfragemuster werden ebenfalls durch unsere Quantil-Prognosetechnologie verwaltet. Da jedoch nur ein einziger Datenpunkt pro Prognose vorhanden ist, sind Quantil-Muster weniger anschaulich.

Wie wird die Qualität des Reorder-Points bemessen? Da es sich bei einem Reorder-Point um nicht anderes als eine Quantil-Prognose der Nachfrage für die Dauer der Durchlaufzeit handelt, wird die Genauigkeit des Reorder-Points anhand der Pinball-Loss-Funktion bewertet. Salescast übernimmt diesen gesamten Prozess für Sie.

Benötigen Quantile zusätzlichen Aufwand? Nein. Die Dateneinrichtung ist absolut identisch zur klassischen Prognose. In der Praxis müssen Sie lediglich die Quantil-Option in Salescast aktivieren. Sie können jederzeit zur klassischen Prognose zurückkehren.

Warum gibt es weiterhin klassische Prognosen, wenn Quantil-Prognosen so viel besser sind? Die Überlegenheit von Quantil-Prognosen ist abhängig vom Kontext: Quantil-Prognosen sind beispielsweise für die Optimierung von Lagerbeständen besser geeignet. Im Vertriebsberichtswesen oder für Zwecke der Veranschaulichung sind sie jedoch nicht geeignet.