So prognostizieren Sie den Bestand: 3 gängige Methoden und welche Sie wählen sollten

Bestandsprognose ist der Prozess der Schätzung der zukünftigen Nachfrage nach den Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens und der Bestimmung des erforderlichen Bestandsniveaus, um diese Nachfrage zu befriedigen.

Eine genaue Prognose ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Produktion, Einkauf und Lagerbestände zu treffen, was zur Verbesserung der Gesamteffizienz und Rentabilität beitragen kann.

Es gibt eine Reihe verschiedener Methoden, die zur Bestandsprognose verwendet werden können, und der am besten geeignete Ansatz hängt häufig von der Art des Unternehmens und den verfügbaren Daten ab. In diesem Beitrag behandeln wir einige der gängigsten Methoden zur Bestandsprognose, darunter:

1. Trendanalyse (gleitende Durchschnitte und Trendlinien)
2. Regressionsanalyse
3. Exponentielle Glättung

Wir gehen die Vor- und Nachteile jeder dieser Methoden durch, die genauen Formeln, die Sie benötigen, um sie einzurichten, und welche Sie für Ihr spezielles Unternehmen auswählen sollten.

Außerdem geben wir Ihnen einige Best Practices für Bestandsprognosen und häufige Fallstricke, die es zu vermeiden gilt.

Nach allem, was gesagt wurde, machen wir uns auf etwas Mathematik gefasst und springen direkt hinein!

Die Bedeutung genauer Prognosen

Ungenaue Bestandsprognosen können eine Reihe negativer Folgen für Unternehmen haben, darunter:

Fehlbestände: Wenn die Nachfrage unterschätzt wird und die Lagerbestände zu niedrig sind, können Unternehmen die Kundennachfrage möglicherweise nicht erfüllen, was zu Umsatzeinbußen und einem anschließenden Rückgang der Kundenzufriedenheit führen kann.

Überschüssige Lagerbestände: Werden andererseits die Nachfrage überschätzt und die Lagerbestände zu hoch, können Unternehmen am Ende Überbestände halten, die finanzielle Ressourcen binden und wertvollen Lagerplatz beanspruchen.

Gängige Methoden für Bestandsprognosen

Wie oben erwähnt, gibt es eine Reihe verschiedener Methoden, die für die Bestandsprognose verwendet werden können. In diesem Abschnitt werfen wir einen genaueren Blick auf einige der gebräuchlichsten Methoden, darunter Trendanalyse, Regressionsanalyse und exponentielle Glättung.

Trend analysen

Eine der einfachsten und gebräuchlichsten Methoden zur Bestandsprognose ist die Trendanalyse. Bei diesem Ansatz werden historische Verkaufsdaten verwendet, um alle zugrunde liegenden Nachfragetrends zu identifizieren, die dann verwendet werden können, um Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu treffen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Trendanalysen durchzuführen, aber eine der gebräuchlichsten ist die Verwendung eines gleitenden Durchschnitts. Bei diesem Ansatz wird der durchschnittliche Bedarf über einen festgelegten Zeitraum (z. B. 3 Monate, 6 Monate usw.) berechnet und diese Zahl dann verwendet, um den Bedarf für zukünftige Zeiträume zu prognostizieren.

Eine weitere beliebte Methode ist die Verwendung von Trendlinien. Dazu werden historische Datenpunkte in einem Diagramm dargestellt und dann eine Linie der besten Anpassung durch die Daten gezogen. Die Steigung der Trendlinie kann dann verwendet werden, um die zukünftige Nachfrage abzuschätzen.

So berechnen Sie einen gleitenden Durchschnitt

Die Formel zur Berechnung eines gleitenden Durchschnitts lautet:

MA = (Summe der Datenpunkte über die letzten n Perioden) / n

wobei MA der gleitende Durchschnitt und n die Anzahl der Perioden ist.

Wenn wir beispielsweise den gleitenden 3-Monats-Durchschnitt für Januar, Februar und März berechnen möchten, würden wir die folgende Formel verwenden:

MA = (Januar + Februar + März) / 3

Nehmen wir an, die Verkäufe im ersten Quartal betrugen 100, 150 und 200 für jeden aufeinanderfolgenden Monat.

Dies würde uns einen MA von (100 + 150 + 200) / 3 oder 150 geben.

Wir können diesen gleitenden Durchschnitt dann verwenden, um die Nachfrage für zukünftige Zeiträume zu prognostizieren. Wenn wir beispielsweise die Nachfrage für April prognostizieren wollten, würden wir einfach den gleitenden Durchschnitt von 150 verwenden.

Formel zur Trendanalyse

Die Formel für die Trendanalyse lautet:

Trend = (Endwert – Startwert) / Anzahl Perioden

Wenn der Umsatz in Q1 beispielsweise 100, 150 und 200 für jeden aufeinanderfolgenden Monat betrug, würde der Trend wie folgt berechnet:

Trend = (200 – 100) / 3

Dies würde uns einen Trend von 100/3 oder 33,33 geben.

Dieser Trend kann dann verwendet werden, um die Nachfrage für zukünftige Perioden zu prognostizieren. Wenn wir beispielsweise die Nachfrage für April prognostizieren wollten, würden wir einfach die Trendzahl von 33,33 verwenden und sie zur Verkaufszahl für März (200) addieren. Dies würde uns eine prognostizierte Nachfrage von 233,33 für April geben.

Wann sollte man Trendanalysen im Vergleich zum gleitenden Durchschnitt für Bestandsprognosen verwenden?

Bei der Entscheidung, ob eine Trendanalyse oder ein gleitender Durchschnitt für die Bestandsprognose verwendet werden soll, sind einige Dinge zu beachten.

Der erste ist der Zeitraum, für den Sie die Nachfrage prognostizieren möchten. Wenn Sie die Nachfrage nur für einen kurzen Zeitraum (z. B. 1-2 Monate) prognostizieren müssen, ist die Verwendung eines gleitenden Durchschnitts normalerweise ausreichend. Wenn Sie jedoch die Nachfrage weiter in die Zukunft prognostizieren müssen (z. B. 3-6 Monate), erhalten Sie durch die Verwendung von Trendanalysen ein genaueres Bild der zukünftigen Nachfrage.

Die zweite zu berücksichtigende Sache ist die Art der Daten. Wenn die Datenpunkte gleichmäßig verteilt sind und es einen klaren Trend gibt, ist die Trendanalyse der beste Ansatz. Wenn die Datenpunkte jedoch unregelmäßiger sind oder es keinen klaren Trend gibt, ist die Verwendung eines gleitenden Durchschnitts normalerweise die bessere Option.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, mit der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen identifiziert werden können. Dieser Ansatz wird häufig bei Bestandsprognosen verwendet, um Beziehungen zwischen Verkäufen und anderen Faktoren zu identifizieren, die sich auf die Nachfrage auswirken können, z. B. Saisonabhängigkeit, Werbung und Preisänderungen.

Sobald diese Beziehungen identifiziert wurden, können sie verwendet werden, um Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu treffen.

Formel der Regressionsanalyse

Die Formel für die Regressionsanalyse lautet:

Y = a + bX

Dabei ist Y die abhängige Variable (dh Nachfrage), X die unabhängige Variable (dh Werbeausgaben), a der Schnittpunkt und b die Steigung der Geraden.

Um dies in einen Zusammenhang zu bringen, nehmen wir an, wir möchten die Regressionsanalyse verwenden, um die Nachfrage nach einem Produkt basierend auf den Werbeausgaben vorherzusagen.

Wenn wir historische Daten zu Werbeausgaben und -nachfrage haben, können wir diese Daten verwenden, um die Werte von a und b zu berechnen.

Es ist möglich, die Werte von a und b manuell zu berechnen, aber wenn Sie sich etwas Zeit sparen möchten, bietet HubSpot ein ausführliches Tutorial , wie Sie Excel- oder Google Sheets-Formeln verwenden können, um die gesamte Mathematik abzukürzen.

Sobald Sie die Werte von a und b haben, können Sie sie in die Formel einsetzen, um die Nachfrage für eine bestimmte Höhe der Werbeausgaben vorherzusagen.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben berechnet, dass a = 100 und b = 0,5. Dies würde uns die folgende Gleichung geben:

Y = 100 + 0,5X

Wenn wir die Nachfrage für einen Monat vorhersagen wollten, in dem wir planen, 10.000 US-Dollar für Werbung auszugeben, würden wir einfach diese Zahl in die Gleichung einsetzen:

Y = 100 + 0,5 (10.000)

Dies würde uns eine prognostizierte Nachfrage von 5.100 Einheiten geben.

Wann sollte die Regressionsanalyse verwendet werden?

Der Hauptvorteil der Regressionsanalyse besteht darin, dass sie Ihnen helfen kann, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren. Dies ist nützlich, wenn Sie die Nachfrage basierend auf anderen Faktoren als der Verkaufshistorie prognostizieren möchten, z. B. Saisonabhängigkeit oder Preisänderungen.

Die Regressionsanalyse hat jedoch einige Nachteile. Erstens kann die Einrichtung zeitaufwändig sein, insbesondere wenn Sie mit statistischen Methoden nicht vertraut sind.

Zweitens ist die Regressionsanalyse nur so genau wie die Daten, die Sie zur Berechnung der Werte von a und b verwenden. Wenn Ihre Daten ungenau oder unvollständig sind, sind auch Ihre Vorhersagen ungenau.

Schließlich funktioniert die Regressionsanalyse nur, wenn es eine lineare Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen gibt. Wenn es keine eindeutige Beziehung gibt oder die Beziehung nicht linear ist, ist die Regressionsanalyse nicht genau.

Exponentielle Glättung

Die exponentielle Glättung ist eine Prognosemethode, die vergangenen Beobachtungen exponentiell abnehmende Gewichtungen zuweist. Dieser Ansatz wird häufig verwendet, wenn es keinen klaren Trend in den Daten gibt oder wenn es eine erhebliche Menge an zufälligen Schwankungen gibt.

Es gibt verschiedene Varianten der exponentiellen Glättung, aber die gebräuchlichste ist die einfache exponentielle Glättung. Bei diesem Ansatz wird ein gewichteter gleitender Durchschnitt verwendet, um die Nachfrage zu prognostizieren, wobei die Gewichtungen exponentiell abnehmen, wenn man sich in der Zeit weiter zurückbewegt.

Exponentielle Glättungsformel

Die Formel für die einfache exponentielle Glättung lautet:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

wobei Ft die Prognose für den Zeitraum t, yt der tatsächliche Bedarf für den Zeitraum t und α die Glättungskonstante ist.

Der Wert von α kann zwischen 0 und 1 liegen, und je größer der Wert, desto mehr Gewicht wird neueren Beobachtungen beigemessen.

Den richtigen Wert für α wählen

Der Wert von α hat einen großen Einfluss auf die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen, daher ist es wichtig, einen Wert zu wählen, der für Ihre Daten sinnvoll ist.

Wenn Sie einen zu hohen Wert wählen, reagieren Ihre Prognosen sehr empfindlich auf aktuelle Beobachtungen und berücksichtigen keine langfristigen Trends.

Wählen Sie dagegen einen zu niedrigen Wert, werden Ihre Prognosen träge und spiegeln kurzfristige Nachfrageänderungen nicht wider.

Bei der Wahl des Wertes von α gibt es keine richtige oder falsche Antwort. Der beste Ansatz besteht darin, mit verschiedenen Werten zu experimentieren und zu sehen, welcher Ihnen die genauesten Vorhersagen liefert.

Sie können auch statistische Methoden wie den Mean Absolute Percentage Error (MAPE) verwenden, um die Genauigkeit verschiedener Werte von α zu vergleichen.

Sobald Sie einen Wert für α ausgewählt haben, ist der Prognoseprozess relativ einfach.

Sie müssen einfach die tatsächlichen Bedarfswerte für jeden Zeitraum einsetzen und die Gleichung lösen, um den prognostizierten Bedarf zu erhalten.

Nehmen wir an, wir möchten die exponentielle Glättung verwenden, um die Nachfrage nach einem Produkt in den nächsten sechs Monaten vorherzusagen.

Wenn unsere Daten zeigen, dass die Nachfrage in den letzten Monaten relativ stabil war, könnten wir einen Wert von α = 0,5 wählen. Dies würde uns die folgende Gleichung geben:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Um die Nachfrage für den ersten Monat vorherzusagen, würden wir einfach den Wert von y1 einsetzen (dh die tatsächliche Nachfrage für den ersten Monat).

Um die Nachfrage für den zweiten Monat vorherzusagen, würden wir den Wert von y2 und die prognostizierte Nachfrage für den ersten Monat (dh F1) einsetzen.

Usw.

So wählen Sie die richtige Methode für Ihr Unternehmen

Die Wahl der richtigen Bestandsprognosemethode für Ihr Unternehmen hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter die Art des Unternehmens, die von Ihnen verkauften Produkte und die verfügbaren Daten.

Wenn Sie Produkte verkaufen, die ein klares saisonales Muster aufweisen, sind Trendanalysen oder Regressionsanalysen möglicherweise die beste Option. Wenn Sie Produkte verkaufen, die nicht von saisonalen Schwankungen betroffen sind, ist die exponentielle Glättung möglicherweise die bessere Wahl.

Es ist auch wichtig, die verfügbaren Daten bei der Auswahl einer Prognosemethode zu berücksichtigen. Wenn Sie nur wenige Monate an Verkaufsdaten haben, ist eine einfache Trendanalyse möglicherweise die beste Option. Wenn Sie über eine lange Historie von Verkaufsdaten verfügen, sind möglicherweise ausgefeiltere Methoden wie die Regressionsanalyse geeigneter.

Letztendlich ist der beste Weg zur Auswahl einer Prognosemethode, mit verschiedenen Methoden zu experimentieren und zu sehen, welche die genauesten Vorhersagen für Ihr Unternehmen liefert.

Unabhängig davon, für welche Methode Sie sich entscheiden, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass Bestandsprognosen eine ungenaue Wissenschaft sind. Bei der Vorhersage der zukünftigen Nachfrage wird es immer eine gewisse Unsicherheit geben, daher ist es wichtig, bei Ihrer Planung eine gewisse Flexibilität zu haben.

Eine Möglichkeit besteht darin, mehrere Prognoseszenarien mit unterschiedlichen Methoden oder Annahmen zu erstellen. Dies gibt Ihnen eine bessere Vorstellung von der Bandbreite möglicher Ergebnisse und hilft Ihnen, fundiertere Entscheidungen über Lagerbestände zu treffen.

Berücksichtigen Sie die Lagervorlaufzeit in Ihren Prognosen

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Lieferzeit für Ihre Produkte. Die Vorlaufzeit ist die Zeit, die es dauert, bis Sie eine Bestellung von Ihrem Lieferanten erhalten.

Wenn Sie eine lange Vorlaufzeit haben, müssen Sie Bestellungen weiter im Voraus aufgeben, was bedeutet, dass Sie bei Ihrer Prognose genauer sein müssen. Wenn Sie eine kurze Lieferzeit haben, haben Sie mehr Flexibilität bei Ihrer Bestellung.

Um die Vorlaufzeit zu berücksichtigen, können Sie entweder Ihre Prognose anpassen, um die Zeit widerzuspiegeln, die bis zum Erhalt einer Bestellung benötigt wird, oder Sie können Lagerbestände aufbauen, um die Vorlaufzeit abzudecken.

Der Aufbau von Lagerbeständen kann teuer sein, daher ist es oft vorzuziehen, Ihre Prognosen anzupassen. Dies bedeutet, dass Sie Ihre Bestellungen früher aufgeben müssen, aber es spart Ihnen die Kosten für die Lagerung überschüssiger Lagerbestände.

Häufige Fehler, die es bei der Bestandsprognose zu vermeiden gilt

Es gibt einige häufige Fehler, die zu ungenauen Bestandsprognosen führen können. Diese beinhalten:

Saisonalität nicht berücksichtigen: Saisonale Muster können einen großen Einfluss auf die Nachfrage haben, daher ist es wichtig, sie bei der Prognose von Lagerbeständen zu berücksichtigen.

Sich zu stark auf historische Daten verlassen: Historische Daten sind ein wertvolles Werkzeug, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass sie nur die vergangene Nachfrage widerspiegeln. Die zukünftige Nachfrage kann anders sein, daher ist es wichtig, andere Faktoren wie Markttrends und Kundenverhalten bei der Bestandsprognose zu berücksichtigen.

Nichtberücksichtigung von Änderungen im Unternehmen: Unternehmen ändern sich im Laufe der Zeit, daher ist es wichtig, dies bei der Bestandsprognose zu berücksichtigen. Wenn Sie neue Produkte einführen oder Änderungen an Ihrer Marketingstrategie vornehmen, wirkt sich dies auf die Nachfrage aus und sollte bei der Bestandsprognose berücksichtigt werden.

Annahmen ohne Daten treffen: Es ist wichtig, Ihre Prognosen auf Daten und nicht auf Annahmen zu stützen. Wenn Sie nicht über genügend Daten verfügen, um Ihre Prognose zu untermauern, ist es besser, zu warten, bis Sie dies tun, anstatt zu raten.

Fehlende Überprüfung und Aktualisierung Ihrer Prognose: Die Nachfrage nach Ihren Produkten kann sich im Laufe der Zeit ändern, daher ist es wichtig, Ihre Prognose regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren. Dies wird Ihnen helfen, genau zu bleiben und auf Marktveränderungen zu reagieren.

Indem Sie diese Fehler vermeiden, können Sie die Genauigkeit Ihrer Bestandsprognosen verbessern und bessere Entscheidungen über Bestandsniveaus treffen.

Wie korrelieren Verkaufsprognosen mit Bestandsprognosen?

Verkaufsprognosen sind eine wichtige Eingabe für Bestandsprognosen. Indem Sie zukünftige Verkäufe vorhersagen, können Sie den Lagerbestand abschätzen, den Sie benötigen, um die Nachfrage zu befriedigen.

Verkaufsprognosen können mit einer Vielzahl von Methoden erstellt werden, wie z. B. Trendanalyse oder Regressionsanalyse. Es ist wichtig, eine Methode zu wählen, die für Ihr Unternehmen und Ihre Daten geeignet ist. Sobald Sie eine Verkaufsprognose haben, können Sie damit den Lagerbestand abschätzen, den Sie benötigen, um die Nachfrage zu befriedigen.

Verwenden von Software zur Verwaltung Ihrer Bestandsprognosen

SkuVault ist eine leistungsstarke Bestandsverwaltungssoftware, die Ihnen bei der Prognose des Bestandsbedarfs helfen kann (zusätzlich zu vielen anderen Aspekten einer guten Bestandskontrolle).

SkuVault bietet Funktionen wie die Verkaufshistorie und Trendanalysen, mit denen zukünftige Verkäufe vorhergesagt werden können.

Mit SkuVault können Sie auch Nachbestellpunkte einrichten, sodass Sie automatisch Bestellungen aufgeben können, wenn der Lagerbestand einen bestimmten Punkt erreicht. Dies nimmt dem Rätselraten bei der Bestellung ein Ende und hilft Ihnen, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten.

Darüber hinaus bietet SkuVault Funktionen wie Bestandsverfolgung und Berichterstellung in Echtzeit, die Ihnen helfen können, den Überblick über Ihren Bestand zu behalten und fundierte Entscheidungen über zukünftige Bestellungen zu treffen.

Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Ihre Bestandsverwaltung zu verbessern, würden wir Ihnen gerne zeigen, wie SkuVault Ihnen dabei helfen kann, die Arbeit in Ihrem Unternehmen aufzugeben und mit der Arbeit an Ihrem Unternehmen zu beginnen.

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