Saisonalität in 3 Minuten

Beschreibung

Hey! Eines der Dinge, die uns seit dem Start von LokadTV aufgefallen sind, ist, wie verwirrend einige der Grundlagen der supply chain Wissenschaft sein können. Es gibt unzählige Ressourcen, aber keine bringt es auf den Punkt und erklärt alles einfach und prägnant. Deshalb haben wir beschlossen, es selbst zu versuchen und alles zu erklären, was du über supply chain wissen musst – in etwa der Zeit, die man für eine Kaffeepause benötigt… also lass uns mit unserem ersten Thema, Saisonalität, anfangen!

So Saisonalität ist doch einfach, oder? Jeder weiß, dass bei einem Spielzeughersteller die Verkäufe um Weihnachten herum in die Höhe schnellen. Aber was die Leute nicht bedenken, ist die Tatsache, dass Saisonalität tatsächlich die überwiegende Mehrheit menschlicher Aktivitäten beeinflusst (Texteinblendung). Alles, von Verkehr über Stromverbrauch bis hin zu sogar dem Tod, kann bis zu einem gewissen Grad als saisonal nachgewiesen werden (Bilder einfügen)…..Aus diesem Grund ist Saisonalität eines der mächtigsten statistischen Muster im Arsenal eines Supply Chain Scientists und kann genutzt werden, um sicherzustellen, dass du auf jede Eventualität vollständig vorbereitet bist.

So lass uns einige Beispiele ansehen, beginnend mit einem meiner Lieblingsthemen….Eiscreme!

• Wenn wir uns dieses Diagramm der Eiscreme-Verkäufe ansehen – ganz wie bei unserem Weihnachtsbeispiel sehen wir ganz offensichtlich, dass die Verkäufe in den Sommermonaten einen starken Anstieg verzeichnen.
• Aber was, wenn wir in einen Monat dieser geschäftigen Sommerzeit hineinzoomen – dann wird deutlich, dass die Verkäufe nicht gleichmäßig über die Woche verteilt sind. Dies könnte auf Wetterschwankungen zurückzuführen sein… aber es gibt auch offensichtliche Verkaufsspitzen am Wochenende. Das bedeutet, dass neben der Jahreszeit auch der Wochentag eine Saisonalität aufweist, die wir berücksichtigen müssen!
• Die zentrale Erkenntnis hier ist, dass ein Produkt Saisonalität zeigt, wenn die zugrunde liegende time-series eine vorhersehbare zyklische Schwankung (Texteinblendung) durchläuft – also haben wir bisher sowohl jährliche als auch wöchentliche Saisonalitäten beobachtet.
• Und wenn wir noch weiter hineinzoomen, vielleicht auf den Tag, stellen wir fest, dass es viel Variabilität gibt. Deshalb ist unser Diagramm nicht sehr glatt, und als supply chain Praktiker kann das sehr verwirrend sein.

Diese Variabilität ist als Rauschen bekannt und ist einer der Gründe, warum Computer besser als Menschen darin sind, die Zukunft vorherzusagen. Oft fokussieren sich Unternehmen, wenn sie vorhersagen, wie viel Lagerbestand sie benötigen werden, auf diese statistischen Ausreißer, um für jede Eventualität gewappnet zu sein – was zu verschwenderischen Ausgaben für unnötigen Lagerbestand und wertvollen warehouse Raum führt. Maschinen haben jedoch nicht dieselben Sorgen. Wenn es einen stock out gibt, müssen sie sich wahrscheinlich keine Sorgen machen, ihren Job zu verlieren! Deshalb sind sie so gut darin, dieses Rauschen zu glätten und sich auf die Trends zu konzentrieren, die wirklich wichtig sind.

Was wir bisher gesehen haben, ist, dass Saisonalität zu Unsicherheit in der Amplitude führen kann – also zur Größe dieser Verkaufsspitzen, die wir beobachtet haben. Eine weitere Komplikation ist, dass Saisonalität auch zu Unsicherheit in der Frequenz führen kann. Einige Jahreszeiten beginnen früh, andere viel später… sodass unsere Verkaufsspitze zu unterschiedlichen Zeiten auftreten kann, abhängig von einer Reihe äußerer Faktoren. Einige davon lassen sich leicht vorhersagen.

Beispielsweise ist der letzte Samstag vor Weihnachten normalerweise einer der geschäftigsten Einkaufstage des Jahres. Aber was passiert, wenn der Samstag auf den 23. Dezember fällt? Für viele der nervöseren Käufer könnte das etwas zu spät sein, was dazu führt, dass die große Verkaufsspitze auf den nächsten Samstag vor Weihnachten verschoben wird und der letzte Samstag nur den risikoreichen Last-Minute-Käufern bleibt.

Das mag relativ einfach vorherzusagen sein, jedoch können manche Muster schwerer vorhersagbar sein – ein gutes Beispiel dafür ist das Wetter. In diesem Jahr haben wir im Februar bereits einen ungewöhnlich frühen warmen Wetterabschnitt erlebt. Dies könnte zu einem enormen Anstieg der Verkäufe von Flip-Flops und Sonnenbrillen führen, da die Käufer sich frühzeitig auf den Sommer vorbereiten, während Ladenbesitzer mit Stapeln unverkaufter Hüte und Schals zurückbleiben, die letztes Jahr bei dem ‘Beast from the East’ wegschnellten. Leider kann niemand die Zukunft exakt vorhersagen.

Deshalb ist es viel besser, anstatt nur eine Prognose für deinen Lagerbestand zu erstellen, deine Risiken zu streuen und einen probabilistischen Ansatz zu wählen – das ist der einzige Weg, um sicherzustellen, dass du dich gegen jede Eventualität absicherst.

Was haben wir heute gelernt?

• Saisonalität ist ein sich wiederholender zyklischer Trend, der nachweislich Einfluss auf fast jeden Bereich des täglichen Lebens hat.
• Dies kann sowohl die Amplitude als auch die Frequenz der Verkäufe beeinflussen, was es extrem verwirrend machen kann, wenn man selbst versucht, den Überblick zu behalten… sogar mit Hilfe von Excel.
• Indem du die harte Arbeit den Computern überlässt und einen probabilistischen Ansatz wählst, kannst du sicherstellen, dass du alle möglichen Zukunftsszenarien abdeckst … sodass du dich auf die wichtigen Dinge im Leben konzentrieren kannst, wie Eiscreme!

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