In einem zunehmend komplexen wirtschaftlichen Umfeld, das durch eine unsichere Nachfrage, aber auch durch einen starken Preisdruck gekennzeichnet ist, der die Reduzierung von Verschwendung erfordert, ist es schwer vorstellbar, die von den Kunden geforderten Termine einzuhalten, indem die Lagerbestände an Materialien und Kapazitäten erhöht werden. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss der Prozess der Erstellung und Verwaltung von Prognosen und der Überprüfung ihrer Durchführbarkeit verbessert werden.
Ein guter Prognoseprozess ermöglicht es, den Zeitaufwand für den Prognoseprozess erheblich zu reduzieren, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern. Wenn dann der Prognoseprozess mit der Produktionsmachbarkeit integriert wird, werden diese Vorteile verstärkt, so dass die Fabrik das Produktivitätsniveau erhöhen und die fehlenden eliminieren kann.
In Fertigungsunternehmen, in denen die Lieferzeiten im Vergleich zu den Vorlaufzeiten für den Kauf und die Produktion verkürzt werden, müssen sie den Prognoseprozess mit geeigneten Werkzeugen mit den Eigenschaften der Produktionsunternehmen ausstatten. Insbesondere muss das Gerät in der Lage sein:
- Unterschiedliche Aggregations- und Detailstufen der Prognose
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit bei der Generierung
- Berechnung des punktuellen und kumulierten Prognosefehlers
- Analyse des Verhandlungsportfolios nach statistischen Werten der Prognosen
- Überprüfung der Machbarkeit des Prognoseplans
Lassen Sie uns sehen, warum diese Eigenschaften für die Erstellung und Verwaltung von Prognosen in einem produktiven Unternehmen von grundlegender Bedeutung sind.
1. An jedem Horizont das richtige Detail der Prognose
Prognosen haben langfristig, mittelfristig und kurzfristig eine andere Funktion. Um die Zuverlässigkeit der Prognosen zu maximieren und den Einsatz der an der Verwaltung des Prozesses beteiligten Personen zu minimieren, ist es wünschenswert, dass die Prognosen je nach Zeithorizont mit einer unterschiedlichen Aggregationsebene erstellt werden.
Langfristige Prognosen ermöglichen die Beschaffung von Rohstoffen mit höheren Durchlaufzeiten und die Planung kritischer Komponenten. Wenn man über Produktfamilien nachdenkt, verringert sich die Anzahl der Prognosen, die verwaltet und kontrolliert werden müssen, und die Qualität der Prognosen steigt aufgrund der größeren Anzahl historischer Stichproben, die in die Berechnung einbezogen werden.
Wenn Sie sich jedoch kurzfristig bewegen, müssen Sie an weniger allgemeinen Produktfamilien arbeiten, um auch die Planung von Komponenten mit einer mittleren Vorlaufzeit korrekt zu verwalten. Schließlich ist es kurzfristig ratsam, dass die Prognosen direkt auf der Ebene des fertigen Produkts erstellt werden, um auch den für eine korrekte Planung der Lieferungen erforderlichen Detaillierungsgrad zu erreichen.
2. Zusammenarbeit bei der Erstellung der Prognose
In einem Produktionssystem gibt es komplexe Interaktionen, die nur durch einen Dialog zwischen den verschiedenen Unternehmensfunktionen effektiv verwaltet werden können: Die Lagerbestände können durch finanzielle Verfügbarkeiten eingeschränkt werden, die Vorlaufzeiten für die Beschaffung hängen von den Beziehungen zu den Lieferanten ab, die Produktion hat die Beschränkung der verfügbaren Ressourcen, der Händler möchte die mit den Kunden eingegangenen Verpflichtungen einhalten.
Es ist notwendig, dass jede Unternehmensfunktion konstruktiv an der Erstellung eines qualitativ hochwertigen und realisierbaren Prognoseplans teilnimmt.
In vielen Situationen besteht die qualitativ hochwertigste Lösung in der Einführung eines mehrstufigen Prognosemodells, bei dem jede Einrichtung aufgefordert wird, einen „Teil“ der Prognose bereitzustellen: Die Einkäufer entwickeln die Prognose des Verbrauchs der Rohstoffe, die Produktion die der Halbfabrikate, die kommerzielle Funktion die des fertigen Produkts.
3. Prognosefehler minimieren
Jeder Prognose ist eine Bewertung des Prognosefehlers beizufügen. Der Prognosefehler spezifiziert, nach Festlegung eines gewünschten Zuverlässigkeitsgrades der Prognose, die mögliche Schwankung der tatsächlichen Daten im Vergleich zu den prognostizierten. Je größer die Notwendigkeit ist, in die Zukunft zu blicken, desto größer ist die Unsicherheit der Prognose und damit der Prognosefehler.
Um das gewünschte Serviceniveau für die Kunden zu gewährleisten, muss die Prognose, die den Produktionsplan speist, notwendigerweise auch den Prognosefehler berücksichtigen.
Es könnte verlockend sein, den Produktionsplan mit der erhöhten Prognose des punktuellen Prognosefehlers zu versorgen, um sicherzustellen, dass das Serviceniveau aufrechterhalten wird. Aber der punktuell berechnete Prognosefehler über die verschiedenen Zeitbuckets überschätzt
4. Nicht nur historische Daten
Die traditionelle Berechnungsgrundlage für jedes Prognosesystem ist der vergangene Verbrauch. Die historischen Daten reichen jedoch nicht immer aus, um Qualitätsprognosen zu erhalten. In der Tat ist es für viele Unternehmen, die sich durch eine hohe Variabilität der Nachfrage nach Fertigprodukten auszeichnen, den Produktionsplan mit Prognosen zu versorgen, die allein aus historischen Daten generiert werden, als würde man versuchen, ein Auto auf einer kurvenreichen Straße zu fahren, indem man ausschließlich in den Rückspiegel schaut.
Wesentlich wird die Verwaltung des erworbenen Portfolios und des Verhandlungsportfolios.
- Das erworbene Portfolio stellt einen bestimmten Bestandteil der Prognose dar und kann sich in einigen Unternehmen auch in Zukunft erheblich ausdehnen, wenn auch mit unterschiedlichem Sättigungsgrad der Gesamtkapazität. Das erworbene Portfolio nicht zu berücksichtigen, bedeutet, auf die Verwaltung eines bekannten Datums zu verzichten, der die Genauigkeit der Prognose verbessert.
- Das Verhandlungsportfolio muss analysiert werden, um die Umwandlungsraten der Verhandlungen in Aufträge statistisch zu bewerten und eventuelle systematische Fehler im Über- oder Untermaß aufzuzeigen.
5. Machbarkeit der Prognose
Bei einem korrekten Management des Prognoseprozesses stellt die Erstellung von Prognosen nur einen Zwischenpunkt dar. Die andere grundlegende Aktivität besteht in der „Quadratur“ der Prognosen mit den Einschränkungen der Verfügbarkeit von Material und Ressourcen im Unternehmen.
Einen Produktionsplan mit undurchführbaren Verbrauchsprognosen zu versorgen, bedeutet, die gesamte Logistikkette in eine Krise zu stürzen: Der Einkauf beschafft die Materialien zu früh, die Produktion wird durch den Mangel an kritischen Komponenten oder Kapazitätsproblemen behindert, die versprochenen Liefertermine werden nicht eingehalten. Mit anderen Worten, die Kosten steigen und die Kundenzufriedenheit sinkt.
Um eine konsistente Versorgung des Produktionsplans zu gewährleisten, ist es wichtig, die Machbarkeit der Prognosen durch die gleichen Logik- und Berechnungs-Engines der Advanced Production Planning Systems (APS) zu überprüfen. Dies ermöglicht es, die zukünftige Entwicklung des Verkaufsplans zu simulieren, indem alle möglichen kritischen Punkte in Bezug auf Materialien und Ressourcen im Voraus hervorgehoben und deren Auswirkungen auf Umsatz und Marge bewertet werden.
Was sind die besten Werkzeuge, um den Prozess der Erzeugung und Planung der Nachfrageprognose zu unterstützen?
Die am häufigsten verwendeten Tools sind die so genannten Prognosesoftware, mit denen die Nachfrageprognosen generiert, analysiert und im Laufe der Zeit verwaltet werden können. In den meisten Fällen wurde diese Software entwickelt, um Prognosen in Vertriebsunternehmen zu erstellen, und wird dann durch Anpassung der Algorithmen auf Fertigungsunternehmen erweitert.
Vertriebs- und Produktionsunternehmen haben jedoch Anforderungen und Dynamiken, die sich stark unterscheiden können, und Software dieser Art kann nur bescheidene Vorteile bringen und die Produktionseffizienz beeinträchtigen. In der Tat ist die Nachfrageprognose aufgrund des Fehlens spezifischer Algorithmen für die Produktion weit von dem entfernt, was die Produktion als realisierbaren Plan aufnehmen kann. Diese Entkopplung birgt das Risiko, Bestellungen zu erstellen, die dann nicht absorbiert werden, wodurch die Lagerbestände angehoben werden und Lagerbestände der angeforderten Produkte entstehen, was zu einer starken Verringerung des Kundendienstniveaus führt.
Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit der Prognosen in Ihrem Unternehmen >
Cybertec Manufacturing Forecasting: Zuverlässige und realisierbare Prognosen für produzierende Unternehmen
Das “Manufacturing Forecasting” von Cybertec ist das einzige Werkzeug zur Erzeugung und Verwaltung von Nachfrageprognosen, das auf die Fertigungswelt zugeschnitten ist und sich an alle Fertigungsunternehmen richtet, bei denen die Lieferzeiten im Vergleich zu den Vorlaufzeiten für den Einkauf und die Produktion verkürzt werden.
Unternehmen, die die „MF“ -Lösung von Cybertec verwenden, können ihre Wettbewerbsfähigkeit durch die Generierung und Verwaltung von Qualitätsprognosen steigern, die zwischen den verschiedenen Geschäftsfunktionen geteilt werden. Dem Demand Planner gelingt es in schnellen interaktiven Zyklen mühelos:
- Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit der Prognosen und reduzieren Sie die Zeit, die für ihre Verwaltung erforderlich ist;
- Ergänzung der Verbrauchsprognosen für Rohstoffe und Halbfertigprodukte mit den Verkaufsprognosen für Fertigprodukte;
- Überprüfen Sie die Machbarkeit eines Prognoseplans auf der Grundlage der im Unternehmen verfügbaren Ressourcen;
- Verbessern Sie Ihre Fähigkeit, Werbekampagnen gezielt zu planen.
Diese neuen Fähigkeiten ermöglichen es dem Unternehmen, sehr flexibel und reaktiv auf den Zielmarkt zu reagieren, die Machbarkeit der Nachfrage im Voraus zu überprüfen und rechtzeitig die entsprechenden Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise gelingt es der Bedarfsplanung, die Produktion zu steuern, sich auf die Geschäftsziele zu konzentrieren und in kurzer Zeit Folgendes zu erreichen:
- Reduzierung der Kosten und des Zeitaufwands für den Prognoseprozess;
- Erhöhung des Serviceniveaus durch Eliminierung von Lagerbeständen;
- Reduzierung des WIP- und Rohstoffniveaus bei gleichzeitiger Produktivitätssteigerung.
Warum wählen unsere Kunden Cybertec MF?
- Die Machbarkeitsprüfung der Prognose kann mit den Rechenmaschinen des fortschrittlichen Produktionsplanungssystems CyberPlan, der APS von Cybertec, durchgeführt werden. Die enge Integration zwischen den beiden Systemen vermeidet die Streuung von Daten über verschiedene Instrumente und eine komplexe Integration, wodurch eine hohe Kohärenz und Kompatibilität der Informationen gewährleistet wird. Für den Fall, dass der Prognoseplan nicht durchführbar ist, können Vertrieb, Produktion und Einkauf die simulativen Fähigkeiten des Instruments nutzen und gemeinsam eine gemeinsame Lösung definieren. Umgekehrt kann die frühzeitige Erkennung von Perioden geringer Auslastung, die sich möglicherweise auf eine begrenzte Anzahl von Produktionszentren beziehen, zu einer wesentlichen Information werden, um die Bemühungen der Vertriebsmitarbeiter richtig zu steuern und gezielte Werbekampagnen zu planen.
- Die Lösung „Manufacturing Forecasting“ von Cybertec ermöglicht die Erstellung von Prognosen nicht nur auf der Ebene des fertigen Produkts, sondern auch auf der Ebene der variablen Produktfamilien entlang des Prognosehorizonts. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen bei der Ermittlung optimaler Aggregationsebenen durch die Analyse der Gemeinsamkeiten kritischer Komponenten und Ressourcen.
- Durch die Berechnung des punktuellen Prognosefehlers und des kumulierten Fehlers ermöglicht es eine optimale Schätzung des Fehlers, der die Prognose über den gesamten Horizont begleitet. Auf diese Weise ist es möglich, den Produktionsplan richtig zu versorgen und ein Übermaß an Vorsicht zu vermeiden, das nur zu Verschwendung, Ineffizienz und Durchführbarkeitsproblemen führt.
- Die Verwaltung der historischen Daten wird durch die Verwaltung des erworbenen Portfolios und die Verwaltung des Verhandlungsportfolios ergänzt. Die Lösung „Manufacturing Forecasting“ ist in der Lage, das Verhandlungsportfolio zu analysieren, indem sie die prozentualen Umwandlungsraten der Verhandlungen in Aufträge statistisch auswertet und mögliche systematische Fehler im Über- oder Untermaß aufzeigt. Auf der Grundlage dieser Analyse wird eine erworbene Vorhersage generiert, die sich durch ein hohes Maß an Zuverlässigkeit auszeichnet.
Für wen eignet sich die MF-Lösung von Cybertec?
Das Manufacturing Forecasting von Cybertec eignet sich für alle Produktionsunternehmen, bei denen die Lieferzeiten im Vergleich zu den Vorlaufzeiten für den Kauf und die Produktion verkürzt werden. Der MF wird erfolgreich von mittelständischen/kleinen Unternehmen bis hin zu großen multinationalen Konzernen in den unterschiedlichsten Produktbereichen eingesetzt.
Es ist daher für Produktionsunternehmen geeignet, die ihre Fähigkeit verbessern möchten, im Laufe der Zeit zuverlässige Prognosen zu erstellen und zu verwalten, indem sie in Echtzeit die Machbarkeit und den Prognoseplan mit dem Produktions- und Einkaufsplan bewerten.
Wer ist Cybertec?
Cybertec wurde 1991 auf Initiative von Ing. Helmut Kirchner mit dem Ziel, der Industrie Lösungen für eine leistungsstarke Supply Chain und für eine effektive Prognose, Planung und Terminierung der Produktion zu bieten. Das Unterscheidungsmerkmal des Unternehmens besteht darin, dass es seit mehr als fünfundzwanzig Jahren intern eine Reihe von Werkzeugen entwickelt und verbessert hat, die sich leicht an die Besonderheiten jeder Produktionsstätte anpassen lassen. Einzigartige Simulationswerkzeuge auf dem Markt, leistungsstark und schnell, um optimale Produktionspläne mit großer Flexibilität zu entwickeln. Software, die perfekt in die wichtigsten Verwaltungssysteme integriert ist. Dank der Anregungen von Hunderten von Kundenunternehmen (darunter Cefla, Abb, General Electric, Gewiss, Vertiv) und der Erfahrung seiner Berater bietet Cybertec unvergleichliche Komplettlösungen.
Die Überprüfung des Nachfrageprognoseprozesses ist ein heikler Moment, der oft zu einer Änderung der Arbeitsweise führt. Eine Phase, die Unternehmen oft mit Angst sehen. Unsere Kunden werden in diesen Wachstumsphasen von professionellen und von APICS (The Association for Operations Management) zertifizierten Beratern und einem kompetenten Service begleitet und unterstützt. Teamwork ist der Schlüssel zum Erfolg. Die entstehenden Projekte sind wertorientiert und erzielen dauerhafte Ergebnisse, um einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess einzuleiten.
Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit der Prognosen in Ihrem Unternehmen >
Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Cybertec Sie beim Erreichen Ihrer Geschäftsziele unterstützen kann, indem es Sie bei der Verbesserung des Prognoseprozesses unterstützt.
