Page 7 - LogReal.direkt_Ausgabe_3_2016
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NO JACK
Wer seine Lagerbestände nur auf der Basis historischer
Abverkaufsdaten plant, treibt die Dispositionskosten in
die Höhe. Er bindet unnötig Kapital im Einkauf und ris- IN THE
kiert kostspielige Überbestände und Abschreibungen.
Das dynamische Management von Sicherheitsbeständen
sorgt dagegen für eine Senkung dieser beiden Posten, BOX!
wenn es in der Lage ist, überflüssige Einkäufe zu vermei-
den. Um das Ziel eines optimalen Lagerbestands zu er-
zielen, reichen historische Daten nicht aus. Dafür braucht
es zudem die Einbeziehung zukünftiger Einflussfaktoren.
Das zeigt auch das Ergebnis einer aktuellen Delphi Studie
der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
zur Zukunft von Big Data im Supply Chain Management:
Gerade die Qualität der Bedarfsplanung („demand plan-
ning“) sowie das Management von Sicherheitsbestän-
den werden sich auf der Basis von vorausschauenden
Analysen weiter grundlegend verändern und deutlich
verbessern. Dabei werden sich, so die Erwartungen der
Experten, diese Technologien zu Kernkompetenzen des
Managements entwickeln.
Da sich diese künftigen Beeinflussungsfaktoren aber
nicht sicher vorhersagen lassen, geht es um die Abschät-
zung von Wahrscheinlichkeiten für Chancen und Risiken
über die gesamte Lieferkette.
Mit historischen Daten zukünftige
Wahrscheinlichkeiten berechnen
Machine-Learning-Algorithmen nutzen als Grundlage
für die Disposition historische Daten aus dem Produktab -
satz. Diese Daten werden vor allem in den Verkaufsstät-
ten generiert. Von dort gehen diese Informationen für
die Prognoseberechnungen rückwärts durch die Supply
Prof. Dr. Chain: über die Regional- und Zentrallager bis hin zu den
Michael Feindt, Warenproduktionsstätten sowie den Rohstofflieferanten.
Gründer und
Chief Scientific Aber die in den Verkaufsstätten erhobenen historischen
Advisor von Daten über Abverkäufe lassen sich nur bedingt für die
Blue Yonder Planung künftiger Lagerhaltung hernehmen. Denn sie
geben keine konstanten Werte zurück, sondern unter-
liegen Schwankungen – zum Beispiel durch kundenin- Beschädigte Ware, Fehllieferungen, Verluste und
dividuelles Einkaufsverhalten, Werbeaktionen, saisonale Sabotage gehören zu den täglichen bösen Überraschun-
Trends, kalendarische Ereignisse (Feiertage) oder lokale gen in Logistik-Prozessen. Mit GEUTEBRÜCK Video-Sicher-
Wettervorhersagen. Folglich lassen sich der zu erwarten- heitslösungen sind Sie bei der Errichtung einer sicheren
Supply Chain von Anfang an dabei. Die GEUTEBRÜCK Pro-
de Absatz und die damit verbundenen Dispositionsmen- zess-Visualisierung erfasst den Zustand der Ware zu jedem
gen niemals zu 100 Prozent vorhersagen. Zeitpunkt. Böse Überraschungen gehören der Vergangen-
heit an – mit Hard- und Software „made in Germany“. Wir
Zu der Planung von Warenmengen gehört vielmehr im- zeigen Ihnen, wie sich Ihre neue Video-Sicherheitslösung
in kürzester Zeit amortisiert. Weitere Informationen erhal-
mer das Risiko, zu niedrig oder zu hoch zu kalkulieren, was ten Sie auf www.logistics.geutebrueck.de oder auch
in dem einen Fall mit Out-of-Stock-Situationen, im ande- persönlich unter daniel.wichmann@geutebrueck.com
ren Fall mit teuren Abschreibungen verbunden ist. Diese
Risiken werden mit Machine-Learning-Algorithmen über
Wahrscheinlichkeiten mathematisch beschrieben. Sie
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Wer seine Lagerbestände nur auf der Basis historischer
Abverkaufsdaten plant, treibt die Dispositionskosten in
die Höhe. Er bindet unnötig Kapital im Einkauf und ris- IN THE
kiert kostspielige Überbestände und Abschreibungen.
Das dynamische Management von Sicherheitsbeständen
sorgt dagegen für eine Senkung dieser beiden Posten, BOX!
wenn es in der Lage ist, überflüssige Einkäufe zu vermei-
den. Um das Ziel eines optimalen Lagerbestands zu er-
zielen, reichen historische Daten nicht aus. Dafür braucht
es zudem die Einbeziehung zukünftiger Einflussfaktoren.
Das zeigt auch das Ergebnis einer aktuellen Delphi Studie
der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
zur Zukunft von Big Data im Supply Chain Management:
Gerade die Qualität der Bedarfsplanung („demand plan-
ning“) sowie das Management von Sicherheitsbestän-
den werden sich auf der Basis von vorausschauenden
Analysen weiter grundlegend verändern und deutlich
verbessern. Dabei werden sich, so die Erwartungen der
Experten, diese Technologien zu Kernkompetenzen des
Managements entwickeln.
Da sich diese künftigen Beeinflussungsfaktoren aber
nicht sicher vorhersagen lassen, geht es um die Abschät-
zung von Wahrscheinlichkeiten für Chancen und Risiken
über die gesamte Lieferkette.
Mit historischen Daten zukünftige
Wahrscheinlichkeiten berechnen
Machine-Learning-Algorithmen nutzen als Grundlage
für die Disposition historische Daten aus dem Produktab -
satz. Diese Daten werden vor allem in den Verkaufsstät-
ten generiert. Von dort gehen diese Informationen für
die Prognoseberechnungen rückwärts durch die Supply
Prof. Dr. Chain: über die Regional- und Zentrallager bis hin zu den
Michael Feindt, Warenproduktionsstätten sowie den Rohstofflieferanten.
Gründer und
Chief Scientific Aber die in den Verkaufsstätten erhobenen historischen
Advisor von Daten über Abverkäufe lassen sich nur bedingt für die
Blue Yonder Planung künftiger Lagerhaltung hernehmen. Denn sie
geben keine konstanten Werte zurück, sondern unter-
liegen Schwankungen – zum Beispiel durch kundenin- Beschädigte Ware, Fehllieferungen, Verluste und
dividuelles Einkaufsverhalten, Werbeaktionen, saisonale Sabotage gehören zu den täglichen bösen Überraschun-
Trends, kalendarische Ereignisse (Feiertage) oder lokale gen in Logistik-Prozessen. Mit GEUTEBRÜCK Video-Sicher-
Wettervorhersagen. Folglich lassen sich der zu erwarten- heitslösungen sind Sie bei der Errichtung einer sicheren
Supply Chain von Anfang an dabei. Die GEUTEBRÜCK Pro-
de Absatz und die damit verbundenen Dispositionsmen- zess-Visualisierung erfasst den Zustand der Ware zu jedem
gen niemals zu 100 Prozent vorhersagen. Zeitpunkt. Böse Überraschungen gehören der Vergangen-
heit an – mit Hard- und Software „made in Germany“. Wir
Zu der Planung von Warenmengen gehört vielmehr im- zeigen Ihnen, wie sich Ihre neue Video-Sicherheitslösung
in kürzester Zeit amortisiert. Weitere Informationen erhal-
mer das Risiko, zu niedrig oder zu hoch zu kalkulieren, was ten Sie auf www.logistics.geutebrueck.de oder auch
in dem einen Fall mit Out-of-Stock-Situationen, im ande- persönlich unter daniel.wichmann@geutebrueck.com
ren Fall mit teuren Abschreibungen verbunden ist. Diese
Risiken werden mit Machine-Learning-Algorithmen über
Wahrscheinlichkeiten mathematisch beschrieben. Sie
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