IPL-Magazin 18 | Januar 2012 | Autor: Markus Ehmann (IPL)

Verschiedene Informationsquellen und Methoden unterstützen die Qualität eines Forecasts

 
Dipl. Wirtschaftsing. Markus EhmannUnter einer Prognose (engl. ‚ Forecast ‘) wird in der Betriebs- und Produktionswirtschaft das Ergebnis einer methodisch erstellten Bedarfsmenge in der Zukunft verstanden. Im Wesentlichen kommt das Vorgehen bei folgenden Fragestellungen zum Einsatz

  • Langfristige Vorhersage von Absatzmöglichkeiten und Marktpotenzialen für neue Produkte im Rahmen der Produktionsplanung und -steuerung   
  • Ableitung von Teilzielen und Strategien, zum Beispiel zur Entwicklung
  • langfristiger Strategien                   
  • Vorhersage von Produktlebenszyklen für neue Produkte 
  • Lagerbestandsprognose   
  • Umsatzprognose bei stabilen Bedingungen


Wie in Abbildung 1 zu sehen, kommen zur Ermittlung des Bedarfs (meist ist damit der Bruttobedarf gemeint) verschiedene Informationsquellen zur Anwendung.


Abb. 1: Informationsquellen zur Ermittlung des Bruttobedarfs [1]

Im Bereich der Grundlast sind dies Vergangenheitsdaten mit konkretisierten Mengen und Verläufen. Für die Abschätzung der zukünftigen Kundenaufträge kommen dann weitere Quellen, wie Rahmenverträge, gestellte Angebote, Letter of Intents, Kundenprognosen, Umsatzpläne, Marktindikatoren und schließlich schon bestehende Kundenaufträge hinzu.

Unter Umständen fließen auch noch die Bedarfe geplanter Entwicklungsauftrage mit in die Gesamtmenge. Für die methodische Erarbeitung der konkreten Prognosezahlen bieten sich anschließend, je nach Umsatzvolumen und Kundenspezifikation des Unternehmens und der Branche, favorisierte Vorgehensweisen an.            

Die Abbildung 2 gibt dabei einen Überblick:

Abb. 2: Erstellen einer Umsatzprognose [2]

Bei einem relativ geringen Umsatzvolumen wird dementsprechend am besten mit Zuschlagsätzen gearbeitet. Die Ergebnisse aus Kundenbefragungen, Marktforschung und Unternehmenszielen müssen dabei, unabhängig von der Kundenspezifität, entsprechend überschlagen werden. Der erfasste, makroökonomische, Trend muss dabei mit der Strategie des eigenen Unternehmens (z.B. Wachstum, Positionierung am Markt) in Einklang gebracht werden. Für ein vergleichsweise hohes Umsatzvolumen wird der Trend entweder mit statistischen Prognoseverfahren bei einem kundenanonymen Markt angepasst; oder Rahmenverträge bilden nicht nur die Basis, sondern die Richtgröße für den zukünftigen Bedarf bei sehr kundenspezifischen Produkten. Egal, welche Quellen und Methoden verwendet werden, kann die Qualität eines Forecasts damit zwar verbessert werden, eine Restunsicherheit bleibt aber immer bestehen.

Abschließend bleibt bei dem ganzen Aufwand, der in eine Detaillierung und bessere Qualität eines Forecasts gesteckt wird, immer die Frage offen, ob derselbe Aufwand nicht auch einfach in eine Entkopplung von Unsicherheiten gesteckt wird? Denn eine Verkürzung der internen Durchlaufzeiten durch Optimieren der Prozesse und ein Verringern der Wiederbeschaffungszeiten vom Lieferanten durch ein besseres Supply Chain Management kann schon in vielen Fällen eine Unabhängigkeit von der Ungewissheit bedeuten.

 


Quellen:
[1]  Vgl. SIEMENS AG (1992), Mengenplanung, siemensinternes Skript, Zentrale Logistik, München 1992, S. 9
[2] S. Meier (2011), Produktionsplanung und Logistik, Skript, München 2011, S. 35