00:00:04 Einführung: Herausforderungen bei der Vorhersage für schnell wachsende Unternehmen.
00:01:16 Arten des Unternehmenswachstums und damit verbundene Prognoseprobleme.
00:02:18 Schwierigkeiten bei der Vorhersage des Erfolgs neuer Produkte.
00:04:07 Szenario “Treffer oder Niete” und Reaktionen darauf.
00:05:43 Weitere Prognoseprobleme und das Konzept des schrittweisen Wachstums.
00:08:01 Herausforderungen bei der Vorhersage des Unternehmenswachstums.
00:12:18 Strategien zur Reduzierung der Unberechenbarkeit von Prognosen.
00:13:46 Die Rolle von Lieferantenverhandlungen in “Treffer oder Niete”-Situationen.
00:14:13 Identifizierung von Indikatoren für bevorstehendes Wachstum.
00:15:16 Google-Suchstatistiken: Ein Prognosewerkzeug?
00:16:23 Strategien für schnell wachsende Unternehmen.
00:16:46 Auswirkungen von IT-Änderungen während des Wachstums.
00:18:14 Die Tendenz von Unternehmen zur Überprognose.
00:19:03 Die quantitative Supply Chain und schnelle Reaktionen auf Wachstum.
00:21:11 Schlussgedanken.
Zusammenfassung
Das Interview zwischen Kieran Chandler und Joannes Vermorel konzentrierte sich auf die Herausforderungen der Optimierung der Supply Chain für schnell wachsende Unternehmen. Vermorel betonte die Komplexität der Vorhersage in solchen Szenarien und identifizierte zwei Arten von Wachstum: organisches Wachstum und “Treffer oder Niete” durch neue Produkte. Letzteres erschwert die Vorhersage aufgrund seiner Unberechenbarkeit. Die genaue Struktur des Wachstums zu erkennen, ist entscheidend, um zwischen diesen Szenarien zu unterscheiden und fundierte Entscheidungen über den Lagerbestand zu treffen. Vermorel schlug Lösungen wie die quantitative Risikomodellierung, end-to-end automatisierte Entscheidungs-mechanismen und flexible Supply-Chain-Strategien vor, die an die Wachstumsstruktur angepasst sind. Er empfahl außerdem, ständige Veränderungen in der IT-Landschaft des Unternehmens vorherzusehen, um mit den mit dem Wachstum verbundenen Komplexitäten umzugehen.
Ausführliche Zusammenfassung
In dem Interview diskutierte Kieran Chandler, der Moderator, mit Joannes Vermorel, dem Gründer von Lokad, einem Softwareunternehmen, das sich auf dieses Gebiet spezialisiert hat, die Herausforderungen der Optimierung der Supply Chain für schnell wachsende Unternehmen. Das Gespräch konzentrierte sich auf die Dilemmata, mit denen diese Unternehmen häufig konfrontiert sind, wenn es darum geht, die Nachfrage vorherzusagen und darauf zu reagieren, sowie auf die Arten von Wachstum, die die Vorhersagebemühungen erschweren können.
Chandler führte das Problem der Vorhersage für Szenarien mit hohem Wachstum ein und nannte als Beispiel Unternehmen, die überschüssige Bestände kaufen, um erwartete Nachfrageanstiege zu decken, und dann feststellen, dass das Wachstum nicht nachhaltig ist. Eine solche Situation führte im selben Jahr zu einem Verlust von 4,3 Milliarden Dollar für H&M.
Vermorel erklärte, dass Unternehmen, die mit hohem Wachstum konfrontiert sind, oft auf eine Reihe von Schwierigkeiten stoßen, die sowohl aus der internen Unorganisiertheit aufgrund des schnellen Wachstums als auch aus den statistischen Komplexitäten im Zusammenhang mit der Art des Wachstums resultieren. Der Gründer betonte, dass die Quelle des Unternehmenswachstums den Prognoseprozess erheblich beeinflusst und ihn mehr oder weniger kompliziert macht.
Vermorel beschrieb zwei Arten von Wachstum, die Unternehmen erleben können. Das erste, organische Wachstum, tritt auf, wenn ein Unternehmen gleichmäßig wächst, wie zum Beispiel bei einem E-Commerce-Unternehmen, das einen stetigen Anstieg des Website-Traffics verzeichnet, was zu einem linearen Wachstum des Produktverkaufs führt. Dieses Szenario, obwohl relativ einfacher vorherzusagen, birgt dennoch Unsicherheiten hinsichtlich der Nachhaltigkeit des Wachstums, wie am Beispiel von H&M deutlich wird.
Die zweite Art des Wachstums entsteht, wenn ein Unternehmen neue Produkte auf den Markt bringt. In diesem Szenario wird die Prognose schwieriger, da nicht alle neuen Produkte zum Wachstum beitragen werden; nur einige könnten erfolgreich sein und somit eine “Treffen oder Verfehlen”-Situation schaffen. Das Wachstum wird in diesem Fall von diesen erfolgreichen Produkten vorangetrieben, während der Rest keine signifikanten Umsatzsteigerungen zeigt. Vermorel erwähnte Modeunternehmen als Beispiel, bei denen gelegentliche Produkte zu großen Erfolgen werden und zum allgemeinen Wachstum beitragen, während die Mehrheit der Produkte eine gleichbleibende Nachfrageprognose aufweist.
Diese “Treffen oder Verfehlen”-Situation stellt eine besondere Herausforderung für die Prognose dar. Unternehmen können nicht einfach den Lagerbestand für alle Produkte erhöhen, da nur ein Teil wahrscheinlich erfolgreich sein wird. Eine undifferenzierte Antwort, wie Vermorel es ausdrückte, würde zu verschwendeten Ressourcen und verwirrenden Verzerrungen in der Prognose führen. Er erläuterte, dass das Wachstum eines Unternehmens zwar vorhanden sein kann, die Prognose auf disaggregierter Ebene jedoch möglicherweise nicht dieses Wachstum widerspiegelt, hauptsächlich weil es unmöglich ist vorherzusagen, welches Produkt der nächste große Erfolg sein wird. Als Ergebnis kann die durchschnittliche Prognose viel niedriger sein als das tatsächliche Ergebnis.
Vermorel beginnt damit, die inhärente Unvorhersehbarkeit bei der Prognose für Unternehmen anzuerkennen, insbesondere wenn es um die Einführung neuer Produkte geht. Es ist nicht nur ungewiss, welche Produkte erfolgreich sein werden, sondern auch unklar, wie viele Produkte ein Unternehmen in Zukunft auf den Markt bringen wird. Diese Unsicherheit erstreckt sich auch auf Produkte, die noch nicht vollständig entwickelt wurden oder für eine Markteinführung in Betracht gezogen werden, was es schwierig macht, ihre Nachfrage genau zu prognostizieren.
Trotz dieses Verständnisses stellt Vermorel fest, dass es schwierig bleibt, den genauen Zeitpunkt des Wachstums vorherzusagen. Unternehmen können Wachstumsschübe zwar antizipieren, haben jedoch Schwierigkeiten, deren Timing genau zu bestimmen. Dies gilt insbesondere bei der Expansion in ein neues Land, was eine neue Reihe von Variablen einführt, die für traditionelle statistische Prognosen nicht geeignet sind.
Bei der Lösung dieser Herausforderungen schlägt Vermorel vor, dass Unternehmen, obwohl es schwierig ist, die durchschnittliche Prognose aufgrund der “Treffen oder Verfehlen”-Natur des Produkterfolgs zu verbessern, Erkenntnisse gewinnen können, indem sie die statistische Struktur ihres Wachstums verstehen. Dieses Verständnis hilft dabei zu unterscheiden, ob das Wachstum durch den Erfolg einzelner Produkte oder unternehmensweite Faktoren vorangetrieben wird. Dadurch können bessere Lagerentscheidungen getroffen werden, wie zum Beispiel frühzeitig konservative Lagerpolitiken anzunehmen und reaktiv zu sein, wenn ein Produkt als Erfolg erscheint.
Vermorel behauptet, dass die Schlüsselstrategie bei der Bewältigung des Risikos der Lagerhaltung im Vergleich zur erwarteten Belohnung darin besteht, den Erfolg zu nutzen, wenn er eintritt. Er warnt jedoch vor aggressiven Lagerreaktionen auf schnell wachsende Produkte in Unternehmen, die normalerweise über einen längeren Zeitraum ein organisches Wachstum verzeichnen. Diese Situationen stellen möglicherweise keinen “Erfolg” dar, sondern könnten ein vorübergehender Anstieg sein, wodurch aggressive Lagerentscheidungen potenziell nachteilig sein können.
In Fällen, in denen die Prognose unscharf ist, empfiehlt Vermorel, Variablen wie bessere Verhandlungen über Mindestbestellmengen (MOQs) mit Lieferanten anzupassen. Diese Strategie ermöglicht den Kauf kleinerer Mengen zu Beginn und eine aggressive Reaktion, wenn sich ein Produkt als Erfolg erweist. Dies bietet einen praktischen Weg, um die inhärenten Unsicherheiten des “Treffen oder Verfehlen”-Szenarios zu bewältigen.
Vermorel betonte die inhärente Unsicherheit bei der Vorhersage von Wachstum. Obwohl es Indikatoren geben kann, argumentierte er, dass es keine narrensichere Methode gibt, um Wachstum definitiv vorherzusagen. Eine solche Methode würde von Unternehmen ausgenutzt werden, um unbegrenztes Wachstum zu generieren. Daher ist es wichtig, diese unvermeidliche Unsicherheit anzuerkennen. Anhand von Google-Suchstatistiken erklärte er, dass solche Daten kurzfristige Einblicke liefern können, aber nicht ausreichen, um langfristige Trends vorherzusagen, die für die Planung der Supply Chain entscheidend sind.
Angesichts dieser Unsicherheiten empfahl Vermorel einige Strategien, um besser auf eine Phase exponentiellen Wachstums vorbereitet zu sein. Er betonte die Bedeutung der Vorwegnahme, dass die IT-Landschaft des Unternehmens ständig im Wandel sein würde. Wenn ein Unternehmen wächst, muss es in der Regel alle zwei bis drei Jahre seine gesamte IT-Infrastruktur überholen. Diese kontinuierliche Veränderung kann zu Komplikationen beim Zugriff und der Abstimmung von Daten aus alten und neuen Systemen führen und somit die Prognose des Wachstums weiter erschweren.
Vermorel diskutierte auch die Tendenz von Unternehmen, ihr Wachstum aufgrund emotionaler Bindungen zu überschätzen. Diese Tendenz zum Optimismus kann zu unzureichendem Risikomanagement führen. Er schlug einen quantitativeren Ansatz für das Risikomodell vor und argumentierte, dass Wachstum eine spezifische Art von Risiko darstellt, das eine schnelle und effiziente Reaktion erfordert. Um solche Reaktionen effektiv zu gestalten, befürwortete er end-to-end automatisierte Entscheidungsmechanismen anstelle menschlicher Eingaben, die Verzögerungen und Fehler verursachen könnten.
Schließlich empfahl Vermorel Unternehmen, die Feinstruktur ihres Wachstums zu berücksichtigen. Ob das Wachstum stetig und organisch, zufällig oder aufgrund neuer Märkte erfolgt, hat erhebliche Auswirkungen auf die Supply Chain und das Bestandsmanagement. Er betonte die Notwendigkeit, die Supply-Chain-Strategien an die spezifische Wachstumsstruktur anzupassen, die das Unternehmen erlebt. Dieser Ansatz kann Unternehmen helfen, ihre Supply Chains während Wachstumsphasen effektiver zu verwalten.
Vollständiges Transkript
Kieran Chandler: Joannes, wenn es um die Vorhersage von Szenarien mit hohem Wachstum geht, scheint dies eine ziemlich schwierige Aufgabe zu sein. Mit welchen Problemen haben Unternehmen typischerweise in solchen Situationen zu kämpfen?
Joannes Vermorel: Tatsächlich gibt es eine Reihe von Problemen. Erstens gibt es oft eine große Menge an Unordnung, wenn Unternehmen intern wachsen, die einfach eine Folge des Wachstums selbst ist. Dies erschwert alles, einschließlich der Prognose, die durch das Wachstum noch herausfordernder wird. Aber auf statistischer Basis hängt es wirklich davon ab, was das Wachstum generiert. Es gibt viele verschiedene Arten des Wachstums, die die Prognose mehr oder weniger kompliziert machen können, um das Wachstum anzupassen.
Kieran Chandler: Wovon sprechen wir hier genau in Bezug auf das Wachstum?
Joannes Vermorel: Wahrscheinlich die einfachste Art des Wachstums ist das organische Wachstum. Wenn Sie zum Beispiel ein E-Commerce-Unternehmen sind, erhält Ihre Website jeden Monat etwas mehr Traffic und alle Ihre Produkte verzeichnen einen Aufwärtstrend. Dieses Wachstum korreliert linear mit der Zunahme des Website-Traffics. Das ist die einfache Situation, weil sie einheitlich ist. Die Herausforderung besteht darin, vorherzusagen, ob dieses Wachstum für immer anhalten wird. Wenn Sie ein signifikantes Unternehmenswachstum vorhersehen, das sich nicht materialisiert, wie im Fall von H&M, kann das ziemlich schmerzhaft sein. Aber rein aus Sicht der Prognose ist dies eine einfachere Situation.
Eine andere Art des Wachstums besteht darin, neue Produkte auf den Markt zu bringen. Das bedeutet, dass Sie Artikel haben, die wachsen können oder auch nicht, und dann besser darin werden, neue Produkte auf den Markt zu bringen. Diese Produkte können ein Erfolg oder ein Misserfolg sein. Ihr Wachstum wird durch neue Produkte vorangetrieben, aber nicht alle. Dies ist typischerweise der Fall, wenn Unternehmen besser darin werden, ihr Sortiment zu optimieren und Produkte zu identifizieren, die für den Markt am attraktivsten sind. Dies kann zum Beispiel bei Modeunternehmen geschehen, die besser darin werden, Produkte auf den Markt zu bringen, die gelegentlich zu massiven Erfolgen werden. Dieses Szenario ist in Bezug auf die statistische Prognose viel schwieriger.
Kieran Chandler: In diesem Szenario, in dem ein Produkt von zwanzig wirklich erfolgreich ist, wie sollte ein Unternehmen darauf reagieren? Ist es sinnvoll, in alle Artikel in Ihrem Katalog zusätzliche Bestände zu setzen?
Joannes Vermorel: Genau, diese Strategie funktioniert nicht. Es kann keine undifferenzierte Antwort sein. Außerdem bedeutet es, dass Sie viele verwirrende Verzerrungen in Ihrer Prognose haben werden. Zum Beispiel wächst Ihr Geschäft, aber wenn Sie die Prognose auf einer sehr disaggregierten Ebene betrachten, scheint es nicht zu wachsen. Dies liegt typischerweise an zwei Gründen. Erstens wissen Sie nicht, welches Produkt explodieren wird, daher ist der Durchschnitt viel niedriger als das, was Sie tatsächlich bekommen werden.
Kieran Chandler: Manchmal explodiert ein Produkt unerwartet, aber wir wissen auch nicht genau, wie viele Produkte wir in Zukunft auf den Markt bringen werden. Diese unvorhergesehenen Produkte, die noch nicht in unserer Pipeline sind und prognostiziert werden können, fehlen in unseren Prognosen. Wir prognostizieren im Grunde genommen die Nachfrage nach bestehenden Produkten oder denen, die wir bereits geplant haben, auf den Markt zu bringen, aber die Produkte, die noch in Betracht gezogen werden, sind nicht Teil der statistischen Prognose. Abgesehen davon, dass wir nicht wissen, welche neuen Produkte wirklich wachsen werden, gibt es noch andere Probleme, mit denen wir bei der Prognose des Wachstums konfrontiert sind?
Joannes Vermorel: Ja, es gibt auch die Tatsache, dass das Wachstum eines Unternehmens nicht immer gleichmäßig verläuft. Es kann eine stufenweise Funktion sein, bei der das Wachstum langsam ist, dann plötzlich einen großen Anstieg gibt und dann eine Weile kein Wachstum mehr erfolgt. Dies ist bei vielen Unternehmen üblich, sowohl online als auch im traditionellen Einzelhandel.
Kieran Chandler: Warum treten diese stufenweisen Wachstumssteigerungen auf?
Joannes Vermorel: Im E-Commerce können Sie dramatische Auswirkungen von Suchmaschinenergebnisseiten sehen. Wenn Google Sie höher oder niedriger einstuft, kann dies einen erheblichen Einfluss auf Ihr Geschäft haben. Es kann Ihr Geschäft verdoppeln oder über Nacht halbieren. Es gab auch Fälle, in denen das erste Unternehmen auf dem Markt, das nationale Fernsehwerbung geschaltet hat, ein signifikantes Wachstum verzeichnete. Zum Beispiel waren die Menschen nicht daran gewöhnt, Autoteile online zu kaufen, bis ein Unternehmen beschloss, eine massive TV-Kampagne zu starten. Selbst Unternehmen, die keine Fernsehwerbung bezahlten, profitierten von dieser Markterholung, weil die Menschen begannen, Preise online zu vergleichen.
Kieran Chandler: Du sagst also, das Hauptproblem ist, dass ein Unternehmen weiß, dass es wachsen wird, dass es diesen zusätzlichen Schritt irgendwann machen wird, aber das eigentliche Problem ist, dass es nicht weiß, wann das passieren wird?
Joannes Vermorel: Ja, sie wissen, dass es eine Chance gibt, dass es passieren wird, aber sie wissen vielleicht nicht genau wann. Zum Beispiel können sie eine gute Vermutung haben, wenn sie in ein neues Land expandieren. Wenn sie anfangen, dieses neue Land zu erschließen, können sie ein Wachstumsschritt erwarten, aber es ist immer noch nicht für eine statistische Prognose geeignet, da es keine statistisch signifikante Reihe von Ereignissen gibt, die die Eröffnung neuer Länder repräsentieren.
Kieran Chandler: Es klingt ziemlich chaotisch. Sie wissen nur, dass vielleicht eines von 20 Ihrer Produkte erfolgreich sein wird, aber Sie wissen nicht welches oder wann das passieren wird. Was ist also die Lösung hier? Können wir diese Szenarien tatsächlich prognostizieren?
Joannes Vermorel: Es ist sehr schwer, eine bessere Prognose für das durchschnittliche Ergebnis zu erhalten. Das durchschnittliche Ergebnis wird äußerst unscharf sein. Wenn Sie ein Hit-or-Miss-Muster haben, bedeutet das, dass Sie nicht wissen, welche Produkte die Hits sein werden. Wenn Sie das wüssten, wären Sie wahrscheinlich unglaublich reich.
Kieran Chandler: Sie schlagen vor, dass wir das Wachstumsmuster eines Unternehmens statistisch verstehen könnten. Dieses Verständnis könnte zwischen einem Unternehmen unterscheiden, bei dem das Wachstum auf Produktebene durch Hit-or-Miss erfolgt, oder bei dem das Wachstum auf Unternehmensebene schrittweise erfolgt oder sogar durch eine andere Art von Wachstum. Können Sie das näher erläutern?
Joannes Vermorel: Absolut. Es gibt verschiedene Arten von Wachstum. Einige Produkte wachsen im Laufe der Zeit allmählich zu sehr großen Produkten heran, und es sind nicht alle Produkte, sondern nur bestimmte. Indem man die statistische Natur des Risikos erfasst, kann man bessere Bestandsentscheidungen treffen. Wenn zum Beispiel Ihr Wachstum durch ein Hit-or-Miss-Muster vorangetrieben wird, möchten Sie zu Beginn konservative Bestandspolitiken haben. Sie möchten jedoch auch, dass diese Politiken äußerst reaktiv und aggressiv sind, wenn Sie feststellen, dass ein Produkt anscheinend ein Hit ist. Diese Strategie balanciert das Bestandsrisiko gegen die erwartete Belohnung aus, was entscheidend ist, um einen Hit zu erfassen, da solche Ereignisse in Ihrem Unternehmen häufig vorkommen.
Kieran Chandler: Aber was ist, wenn ein Unternehmen diese Hit-or-Miss-Muster nicht aufweist, bei dem Produkte über einen längeren Zeitraum organisch wachsen?
Joannes Vermorel: In einem Unternehmen, in dem Produkte im Laufe der Zeit organisch wachsen, ist ein Produkt, das sehr schnell zu wachsen beginnt, wahrscheinlich kein Hit. Es ist wahrscheinlich nur ein Zufall. Daher wäre es eine schlechte Bestandsentscheidung, auf dieses Wachstum aggressiv zu reagieren.
Kieran Chandler: Also können wir eine Art Prognose erstellen, aber sie wird ziemlich unscharf sein. Wie können wir diese Unschärfe mindern, insbesondere in einem Hit-or-Miss-Szenario?
Joannes Vermorel: Sie haben recht, es ist eine Herausforderung. Es gibt einige Unternehmen, in denen Sie die Zukunft vorhersehbarer vorhersagen können. Zum Beispiel, in der Luft- und Raumfahrt, wenn Sie Teile für Flugzeuge warten, ist das Wachstum, das Sie in Ihrer Lieferkette sehen werden, in der Regel mit der Anzahl der Flugzeuge verbunden, die Sie bedienen müssen. Sie wissen in der Regel Monate im Voraus, ob Sie mehr Flugzeuge bedienen müssen. Die meisten Unternehmen haben jedoch nicht den Luxus eines solchen Indikators. Eine Strategie könnte sein, bessere Mindestbestellmengen (MOQs) mit Ihren Lieferanten auszuhandeln. Dies könnte bedeuten, dass Sie kleinere Mengen häufiger kaufen und so aggressiv reagieren können, wenn Sie einen Hit erkennen, anstatt große Mengen an Beständen zu kaufen und mit Überbeständen bei allen Fehlern zu enden.
Kieran Chandler: Früher haben wir über diese Schritte und den Sprung gesprochen. Nach welchen Hinweisen sollte ein Unternehmen suchen, um festzustellen, dass es kurz vor einer Wachstumsphase steht?
Joannes Vermorel: Das Problem ist, dass es keine garantierte Möglichkeit gibt, Wachstum vorherzusagen. Wenn es eine Methode gäbe, Statistiken zu nutzen, um Wachstum genau vorherzusagen, würden wir bei Lokad keine Supply-Chain-Optimierung betreiben, sondern nur mit Aktien handeln. Es ist grundsätzlich unvermeidbare Unsicherheit. Wenn Sie eine Möglichkeit hätten, absolut sicher zu sein, dass Sie wachsen werden, würde ein Unternehmen diesen Trick nutzen, um sich unbegrenzt zu vergrößern. Aber wie wir gesehen haben, können selbst die besten Unternehmen nur für einen langen Zeitraum wachsen, bis sie übermäßig groß werden.
Kieran Chandler: Gibt es Grenzen für den Markt, und ist es möglich, dass das Wachstum einfach aufhört? Können wir zum Beispiel Google-Suchstatistiken in Prognosen einbeziehen, um einige Erkenntnisse zu gewinnen?
Joannes Vermorel: Ja und nein. Das Problem ist, nehmen wir an, Sie verkaufen ein Produkt, wie ein rezeptfreies Mittel gegen eine Erkältung. Sie müssen Wochen, wenn nicht Monate im Voraus beschaffen. Google-Suche könnte Ihnen einige Stunden Vorsprung geben, wenn die Leute anfangen, nach “Ich habe eine Erkältung, was kann ich nehmen, um besser zu schlafen?” zu suchen. Sie werden jedoch erst in letzter Minute damit anfangen zu suchen. Daher können Sie Ihre Prognose für den nächsten Tag möglicherweise mit ein paar Stunden Vorlaufzeit leicht verbessern, aber in der Supply-Chain-Verwaltung müssen Sie in der Regel mindestens ein paar Wochen im Voraus schauen. Daher helfen Ihnen selbst Echtzeit-Suchergebnisse nicht dabei, Ereignisse vorherzusehen, die Wochen entfernt sind.
Kieran Chandler: Wenn mein Unternehmen exponentiell wächst, was kann ich tun, um bestmöglich vorbereitet zu sein? Sie haben erwähnt, dass die Verbesserung der Beziehungen zu Lieferanten und möglicherweise die Änderung der Mindestbestellmengen helfen können. Was kann ich sonst noch tun, um so gut wie möglich vorbereitet zu sein?
Joannes Vermorel: Eine kontraintuitive Maßnahme besteht darin, anzunehmen, dass Ihre IT-Landschaft über einen längeren Zeitraum im Fluss sein wird. Dies erschwert die Dinge, da der Zugriff auf Daten noch schwieriger wird. Unternehmen, die alle zwei oder drei Jahre signifikant wachsen, müssen oft alles in ihrer IT-Landschaft ändern. Das bestehende ERP, die Website, WMS usw. sind möglicherweise nicht mehr ausreichend. Diese ständige Veränderung bedeutet, dass Sie möglicherweise nicht in der Lage sind, Ihre historischen Daten mit den Daten aus dem neuen System abzustimmen. Sie könnten ein neues ERP oder WMS haben und dann vor der Herausforderung stehen, Daten aus dem alten System mit Daten aus dem neuen System abzustimmen. Dies kann zu zahlreichen Inkonsistenzen führen und die Prognose bei Wachstum aufgrund dieser IT-Störungen komplexer machen.
Kieran Chandler: In der realen Welt würden Sie sagen, dass Menschen oft überschätzen, wie viel sie aufgrund einer emotionalen Bindung an ihre Unternehmen wachsen werden?
Joannes Vermorel: Ja, es besteht eine Tendenz, übermäßig optimistisch zu sein. Die Idee sollte sein, auf das Beste zu hoffen, aber auf das Schlimmste vorbereitet zu sein.
Kieran Chandler: Für das Schlimmste und typischerweise, zumindest häufig, tun die Menschen genau das Gegenteil. Aber grundsätzlich ist es so, dass nur sehr wenige Unternehmen versuchen, ihr Risiko, würde ich sagen, quantitativ zu modellieren.
Joannes Vermorel: Das ist es, was wir bei Lokad mit dieser Idee der quantitativen Lieferkette versuchen zu tun. Wachstum ist eine bestimmte Art von Risiko. Es bedeutet, dass es eine bestimmte Art von Unsicherheit gibt, bei der Ihr Unternehmen oder einige Produkte plötzlich viel mehr verkaufen können und Sie Prozesse haben müssen, mit denen Sie sehr schnell auf diese Art von Situation reagieren können. Schnelles Handeln bedeutet in der Regel, dass keine Menschen in den Prozess involviert sind, denn wenn Sie erwarten, dass das Bewältigen des Wachstums von Supply-Chain-Managern abhängt, die die Daten täglich betrachten, sich darüber im Klaren werden, dass das, was sie sehen, kein Rauschen ist, sondern wirklich das Ergebnis, dass dieses Produkt eine neue Verkaufsphase erreicht hat. Im Vergleich zur vorherigen Phase verkauft es jetzt 20% mehr oder so.
Die Menschen werden etwas warten wollen, um sicher zu sein, was sie sehen. Sie können leicht ein paar Wochen Verzögerung hinzufügen, nur weil Sie Menschen im Prozess haben, um Entscheidungen umzusetzen. Also ist wahrscheinlich eine Möglichkeit, mit Wachstum umzugehen, nicht unbedingt besser darin, das Wachstum vorherzusehen. Es ist einfach so, dass wenn das Wachstum statistisch erkennbar ist, viel schneller darauf zu reagieren. Das bedeutet, einen end-to-end automatisierten Entscheidungsmechanismus zu haben, der Bestellungen schneller auslöst, anstatt darauf zu warten, dass jemand sehr zuversichtlich ist, was er sieht.
Das bedeutet jedoch auch typischerweise, dass Sie sehr zuversichtlich sind, mit Lagerbeständen umzugehen, denn wenn Sie warten, bis Sie sehr zuversichtlich sind, dass das Produkt ein Hit ist, haben Sie fast garantiert zu lange gewartet und einen Fehlbestand nahezu garantiert, weil Sie nicht früh genug eine Nachbestellung aufgegeben haben, um dies zu berücksichtigen.
Kieran Chandler: Also, um das Ganze zusammenzufassen, die Kernbotschaft, die wir heute mitnehmen sollten, ist im Grunde, dass es für ein Unternehmen, das ein enormes Wachstum erlebt, besser ist, reflexiver und reaktionsfähiger zu sein, anstatt Lagerbestände anzuhäufen und mit Blick auf die Zukunft zu handeln. Würden Sie dem zustimmen?
Joannes Vermorel: Ja, und es ist wichtig, wirklich über die Feinstruktur Ihres Wachstums nachzudenken und das zu differenzieren, damit Sie mit dem Wachstum sehr unterschiedlich umgehen können, ob es sich um organisches, stetiges Wachstum im Geschäftsbereich handelt, ob es ein Treffer oder ein Fehlschlag ist oder ob es sich um eine andere alternative Wachstumsstruktur handelt, wie zum Beispiel die Eröffnung von Ländern. Denn die Auswirkungen auf Ihre Lieferkette und die Art und Weise, wie Sie Ihren Lagerbestand dimensionieren, sind sehr unterschiedlich.
Kieran Chandler: Okay, super. Wir müssen hier abschließen, aber vielen Dank für Ihre Zeit. Das war alles für diese Woche. Wir sind nächste Woche mit einer neuen Folge zurück, aber bis dahin vielen Dank fürs Zuschauen.
