Prognose Verfahren SCM

Definition: Betriebliche Organisation, die für den Materialnachschub zuständig ist

> Baedarf ermitteln und an Lieferanten weiterleiten

> Er koordiniert Liefertermine, Mengen und sicherstellung Materialverfügbarkeit

Ein Parameter ist ein Kriterium, Kennzeichen, Faktor, Einschränkung

> Gesammtwiederbeschaffungszeit

> Meldebestand

> Minimalbestand / Sicherheitsbestand

> Mind. Losgrösse

> Max. Losgrösse

> Höchstbestand

> Lieferbereitschaftsgrad

Verfahren das festlegt, ob es sich um eine Plangesteuerte oder Verbrauchsgesteuerte Disposition handelt.

Verbrauchgesteuert: Basiert auf Verbrauchswerten der Vergangenheit

Plangesteuert: Basiert auf den konkreten Bedarf in der Zukunft

Plangesteuert: Teurer Motor der nur in einem Artikel eingebaut wird (Wehnig Zahlenmaterial)

Verbrauchgesteuert: Schraube die bei über 50% der Artikel eingebaut wird (Genug Zahlenmaterial)

> ABC Analyse ( Umsatz hoch / gering / niedrig)

> XYZ Analyse ( Verbrauch hoch / gering / sporadisch)

> Wertigkeit ( Teuer / Günstig)

> Eisatzzweck ( Ersatzteil / Verschleissteile)

> Absatzgebiet (Lokal / Regional / International)

> Kennzahlen 

beispiel: DLZ, Lagerumschlag, Fehlerquote

ROI = Return on Investment

> Ertrag aus dem eingesetzten Kapital

> Zeigt die Auswirkung wenn man bei der Materialbewirtschaftung einspart. = Mehr return

Gewinn durch Gesammtkapital x100

> Eine Optimierung verlangt nach neuen Ansätze der Zusammenarbeit bei den beteiligten Unternehmen

> Lieferanten und Kunden müssen in die Wertschöpfungskette integriert werden

> Daten sollen ohne unterbrüche und verlust an verschiedene Schnittstellen übergeben werden

> Lossgrösse optimieren

> Lagerbestände optimieren

> Lieferzeiten optimieren

> Liefertreue optimieren

> Produktion Outsourcing

> VMI / ECR

> Prozesse Automatisieren

> Unterschiedliche Bedarfsnachfrag beim Endkunden sorgt für Schwankungen entlang der Wertschöfungskette, die sich wie ein Peitschenschlag auswirkt.

> Verfahren die eingesetzt werden um Bedarfsschwankungen entlang der Wertschöfungskette zu verhindern.

> Unternehmen spannen zusammen

> Bullwhip-Effekt kann verhindert werden

> zu hohe Bestände werden verhindert

> Planungsgenauigkeit wird erhöht

> Service grad wird erhöht

> VMI (Vendor Managed Inventory) : Lieferant geführtes Lager, dieser hat Zugang zum Lager und übernimmt Nachschubsteuerung

> SMI (Supplier ManagedInventory): Lager beim Lieferanten, er hat Verantwortung und ist für Nachschubsteuerung verantwortlich

> ECR (Efficient Consumer Response): Effektive reaktion auf Kunden Nachfrage: Durch Scannen an der Kasse wird Mittels EDI den Verbrauch an den Lieferanten weitergeleitet. 

> EDI (Electronic Data Interchange) : Software und Hardwaresysteme zum elektronischen Datenaustausch zwischen Unternehmen BSP; SAP

> Bei jedem Bestellprozess wird vorgängig die zu beschaffende Ware prognostiziert

> Um nicht zu wenig und nicht zu viel Material zu Beschaffen. Desshalb braucht es gnaue Prognosewerte

> Ob der vorhandene Bestand den geplanten Bedarf für die Wiederbeschaffungszeit abdeckt. 

Falls nicht helfen Prognosewerte bei der Entscheidung ob und wenn ja wie viel Ware Nachbestellt werden muss.

> Beinhaltet alle Massnahmen die man unternimmt, um das maximale Nutzungspotential der Daten  in die Geschäftsprozesse einzubringen und im laufenden Betrieb zu gewährleisten

> Woher kommen die Daten? Zu welchem Zeitpunkt werden sie erhoben?

> Beim erstellen einer Progenose muss von beginn an endschieden werden, welche verfügbabren Daten verwendet werden.

Ja es ist wichtig, damit die Daten in der Prognose auch ihren Zweck erfüllen

Hier wäre es optimal die Daten zwischen Einzelhändler und Kunde zu erfassen. Da die Daten vom Endkunde für eine Prognose am meisten aussagen. Anzahl verkäufe, Anzahl retouren, Kostant / Trend / Saison Verlauf

> Eventbasiert: Nach Auftragseingang / Nach Auftragsauslieferung / Nach Zahlungseingang

> Zeitbasiert: Täglich 21:00 / Wöchentlich am Montag um 15:00 / Jeden ersten Samstag im Monat

- Trend

-Saison

- Standartabweichung

- Vollständigkeit

> In der Regel werden die Daten in einer Tabelle gespeichert.

Wir verwenden aber meistens das Liniendiagramm um die Daten darzustellen

> Durch einsatz von Datawarehouse

> Verdichtet / Harmonisiert die Daten

> In einem Datawarehouse liegen die Daten Strukturiert vor

> Daten sind in einer bestimmten Art und Weise angeordnet und Verknüpft. So ist der Zugriff und das Verwalten optimal möglich.

> Datenstrukturen werden nicht nur an Hand der Daten die in der Struktur unterschieden sondern durch die operation/handlung welche vorgenommen wird, um auf die Daten zu zugreifen und sie zu verwalten

> Auch Vorhersagezeitraum

> Zeitraum in dem die Prognose durchgeführt wird 

> Muss mind. so lange sein, wie Neubestellung -> Eintreffen der Ware

> Je höher der Prognosehorizont desto grösser warscheindlichkeit auf Prognosefehler (Trendänderung)

> Daten werden in einem Datawarehouse gesammelt und in verschidene Datenstrukturen unterteilt

> Da die Daten so an einem Zentralen Ort sind und Strukturiert Geordnet, können sie nun optimal für die Prognose aufbereitet werden. 

> Die Prognose wird in gleichen Zeitreihen durchgeführt

> Nach jeder neuen Beobachtung (Zb. Verbaruch in Produktion) wird die Prognose neu durchgeführt.

Zeitreihe / Verbrauch= JANUAR 10X / FEBRUAR 15X / MÄRZ 20X

Anhand der Bepbachtungen von letzten Monat (Verbrauch) wird eine neue Prognose für die Kommenden Monate erstellt. 

> Mttelwert = Durchschnittswert

> Alle Werte zusammen addieren und Anschliessend teilen in Anzahl Werte.