Die Bedarfsplanung (engl. Demand Planning) bezeichnet in der Logistik einen funktionsübergreifenden Supply-Chain-Management-Prozess zur Vorhersage der Kundennachfrage nach Produkten, um diese zu decken und gleichzeitig Überbestände zu vermeiden.
Die Bedarfsplanung oder auch Demand Planning ist ein Prozess zur Vorhersage der Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung, wobei sowohl die aktuellen Markttrends als auch historische Daten analysiert werden
Die Bedarfsplanung bzw. Demand Planning ist ein Prozess zur Vorhersage der Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung...
Dabei werden sowohl die aktuellen Markttrends als auch historische Daten analysiert. So wird sichergestellt, dass die Ware effizienter und zur Zufriedenheit der Kunden produziert und pünktlich geliefert werden kann. Die Bedarfsplanung ist daher ein wichtiger Bestandteil des Supply Chain Managements. Sie soll Unterbrechungen in der Lieferkette vermeiden und kann gleichzeitig die Rentabilität und Kundenzufriedenheit eines Unternehmens steigern und so zu Effizienzgewinnen beitragen. Mithilfe des Demand Plannings können Unternehmen zukünftige Verkäufe genau vorhersagen und ohne Überbestände planen. Diese vorausschauende Planung ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen optimal zu nutzen und sich flexibel an Marktveränderungen anzupassen, was in der heutigen dynamischen Wirtschaftsumgebung unerlässlich ist.
Unternehmen möchten ihre Lieferfähigkeit so hoch wie möglich halten, ohne dabei unnötige Lagerbestände aufzubauen, da dies nicht nur Kapital bindet, sondern auch das Risiko von veralteten oder unbrauchbaren Produkten erhöht. Sind Produkte nicht verfügbar, sorgt das für Unzufriedenheit bei den Kunden, was zu negativen Bewertungen und einem schlechten Ruf führen kann. Dies hat zur Folge, dass es zu Umsatzeinbußen kommt oder Kunden an die Wettbewerber verloren gehen, die möglicherweise besser auf die Nachfrage vorbereitet sind. Mit Demand Planning können Unternehmen Marktveränderungen im Blick behalten und proaktive Entscheidungen treffen, um schnell auf Schwankungen zu reagieren. Das Management einzelner Prozesse im Lager wird mit einer vorab durchgeführten Bedarfsplanung optimal geplant und vorhergesagt, was zu einer effizienteren Nutzung der Lagerflächen und einer besseren Organisation der Logistik führt. Es soll ein hoher Bestand an Gütern vermieden werden, damit sowohl Lagerkapazitätskosten als auch Warenstau vermieden werden, was wiederum die Betriebskosten senkt und die Flexibilität erhöht, um auf unerwartete Marktveränderungen zu reagieren.
Es gibt Softwareprodukte, mit denen sich das Demand Planning vereinfachen lässt. Unternehmen implementieren Demand Planning Software, um ihre zukünftigen Bestände und die Produktion zu planen und zu verwalten. So können sie sich auf die zukünftige Nachfrage vorbereiten. Die Software zieht meist über Schnittstellen die benötigten Daten aus dem ERP-System des jeweiligen Unternehmens und berechnet (teilweise unter dem Einsatz künstlicher Intelligenz) die Vorhersagen anhand einer Analyse historischer Daten. Die Planung des Bedarfs erfordert die Analyse von Verkaufs- und Verbrauchertrend sowie historischen Verkaufs- und Saisonalitätsdaten. Dazu werden interne und externe Quellen genutzt.
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Unsere Softwarelösungen für IBP und S&OP bieten mit dem Demand Planning Ansatz eine Reihe von strategischen und automatisierten Planungsmöglichkeiten, die speziell darauf ausgelegt sind, die Nachfragegenauigkeit zu verbessern. Diese Funktionalitäten ermöglichen es Unternehmen, nahtlos auf Veränderungen im Markt zu reagieren, indem sie Echtzeit-Datenanalyse und prädiktive Algorithmen nutzen. Ein entscheidender Vorteil ist die Fähigkeit, Produktionspläne flexibel anzupassen und somit Engpässe zu vermeiden. Darüber hinaus nutzen wir modernste KI-gestützte Prognosen, um Bestandslücken zu minimieren. Diese Technologie führt zu einer präziseren Vorhersage zukünftiger Bedarfe, was nicht nur die Lagereffizienz verbessert, sondern auch die Gesamtbetriebskosten optimiert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Muster in historischen Daten identifiziert werden, die mit traditionellen Methoden unentdeckt bleiben würden. So wird eine dynamische Anpassung an sowohl saisonale als auch plötzliche Nachfrageschwankungen ermöglicht. Im Ergebnis profitieren Unternehmen von einer erheblichen Reduzierung der Betriebskosten und einer Verbesserung der Lieferkettenoptimierung.