11 Fragen zu Forecast

Im Forecasting im Einkauf gibt es mehrere Kritikpunkte, die häufig angesprochen werden1. **Datenqualität**: Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Prognosen führen. Die Qualität der verwendeten Daten ist entscheidend für die Zuverlässigkeit der Vorhersagen. 2. **Methodenauswahl**: Die Wahl der falschen Prognosemethoden kann die Genauigkeit beeinträchtigen. Unterschiedliche Produkte oder Märkte erfordern unterschiedliche Ansätze. 3. **Marktveränderungen**: Unvorhergesehene Marktveränderungen, wie plötzliche Nachfrageschwankungen oder wirtschaftliche Krisen, können die Prognosen schnell obsolet machen. 4. **Menschliche Faktoren**: Subjektive Einschätzungen und Vorurteile der Mitarbeiter, die an der Erstellung der Prognosen beteiligt sind, können die Ergebnisse verzerren. 5. **Technologische Abhängigkeit**: Eine zu starke Abhängigkeit von Software-Tools kann dazu führen, dass wichtige qualitative Faktoren nicht ausreichend berücksichtigt werden. 6. **Kommunikation**: Mangelnde Kommunikation zwischen den Abteilungen (z.B. Vertrieb, Marketing und Einkauf) kann zu Missverständnissen und ungenauen Prognosen führen. 7. **Langfristige vs. kurzfristige Prognosen**: Langfristige Prognosen sind oft ungenauer, da sie viele Unsicherheiten beinhalten. Kurzfristige Prognosen können hingegen durch saisonale Schwankungen beeinflusst werden. 8. **Fehlende Flexibilität**: Ein starrer Forecast-Prozess, der nicht regelmäßig überprüft und angepasst wird, kann dazu führen, dass Unternehmen nicht schnell genug auf Veränderungen reagieren. Diese Kritikpunkte verdeutlichen, dass Forecasting im Einkauf ein komplexer Prozess ist, der ständige Anpassungen und Verbesserungen erfordert.

Um einen Forecast für Lieferanten zu erstellen, kannst du folgende Schritte befolgen: 1. **Daten sammeln**: Sammle historische Verkaufsdaten, Bestellmengen und Lieferzeiten. Berücksichtige auch saisonale Schwankungen und Markttrends. 2. **Analyse der Daten**: Analysiere die gesammelten Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Tools wie Excel oder spezialisierte Software können dabei helfen. 3. **Methodenauswahl**: Wähle eine geeignete Forecasting-Methode aus. Gängige Methoden sind: - **Zeitreihenanalyse**: Betrachtet historische Daten, um zukünftige Werte vorherzusagen. - **Kausale Modelle**: Berücksichtigen externe Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen könnten. 4. **Modellierung**: Erstelle ein Modell basierend auf der gewählten Methode. Dies kann durch statistische Software oder Programmierung erfolgen. 5. **Validierung**: Teste das Modell mit einem Teil der historischen Daten, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu überprüfen. 6. **Anpassung**: Passe das Modell an, falls die Vorhersagen nicht den Erwartungen entsprechen. Berücksichtige neue Informationen oder Änderungen im Markt. 7. **Implementierung**: Setze den Forecast in der Planung ein, um Bestellungen bei Lieferanten zu optimieren und Engpässe zu vermeiden. 8. **Überwachung und Anpassung**: Überwache die tatsächlichen Ergebnisse im Vergleich zu den Vorhersagen und passe den Forecast regelmäßig an, um die Genauigkeit zu verbessern. Durch diese Schritte kannst du einen fundierten Forecast für deine Lieferanten erstellen.

Ein Cashflow-Forecast ist eine Prognose, die die zukünftigen Zahlungsströme eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum darstellt. Hier sind die grundlegenden Schritte, wie ein Cashflow-Forecast funktioniert: 1. **Zeitraum festlegen**: Bestimme den Zeitraum, für den der Cashflow prognostiziert werden soll, z.B. monatlich, vierteljährlich oder jährlich. 2. **Einnahmen schätzen**: Analysiere vergangene Verkaufszahlen und Trends, um die zukünftigen Einnahmen zu schätzen. Berücksichtige saisonale Schwankungen und geplante Marketingaktivitäten. 3. **Ausgaben auflisten**: Identifiziere alle regelmäßigen und einmaligen Ausgaben, wie Mieten, Gehälter, Materialkosten und andere Betriebskosten. Schätze die Höhe dieser Ausgaben für den Prognosezeitraum. 4. **Cashflow berechnen**: Subtrahiere die geschätzten Ausgaben von den geschätzten Einnahmen, um den Nettocashflow für jeden Zeitraum zu ermitteln. 5. **Anfangsbestand berücksichtigen**: Beginne mit dem vorhandenen Bargeldbestand zu Beginn des Prognosezeitraums und addiere den Nettocashflow für jeden Zeitraum, um den Endbestand zu berechnen. 6. **Überwachung und Anpassung**: Vergleiche die tatsächlichen Cashflows regelmäßig mit den Prognosen und passe die Schätzungen an, um realistischere Vorhersagen zu erhalten. Ein Cashflow-Forecast hilft Unternehmen, finanzielle Engpässe zu vermeiden, Investitionsentscheidungen zu treffen und die Liquidität zu planen.

Die Library **forecast** befindet sich im gleichnamigen Paket **forecast** in R. Du kannst das Paket mit folgendem Befehl installieren: ```R install.packages("forecast") ``` Danach kannst du es mit ```R library(forecast) ``` laden und verwenden. Weitere Informationen findest du auf der offiziellen CRAN-Seite: https://cran.r-project.org/package=forecast

Forecast, oder auf Deutsch "Prognose", bezeichnet die Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Entwicklungen auf der Grundlage von Datenanalysen, Trends und Modellen. Prognosen werden häufig in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wetter, Finanzen und Produktion verwendet, um Entscheidungen zu treffen und Strategien zu planen. **Beispiel:** Ein Unternehmen könnte eine Verkaufsprognose für das nächste Quartal erstellen, indem es historische Verkaufsdaten analysiert, saisonale Trends berücksichtigt und Marktforschungsergebnisse einbezieht. Wenn das Unternehmen feststellt, dass die Verkäufe in den letzten Jahren im vierten Quartal um 20 % gestiegen sind, könnte es eine Prognose aufstellen, dass die Verkäufe im kommenden vierten Quartal ebenfalls um 20 % zunehmen werden.

Der Zusammenhang zwischen Budgetplanung und Forecasting (Prognose) liegt in der finanziellen Planung und Steuerung eines Unternehmens. 1. **Budgetplanung**: Dies ist der Prozess, bei dem ein Unternehmen seine finanziellen Ressourcen für einen bestimmten Zeitraum (meist ein Jahr) plant. Dabei werden Einnahmen und Ausgaben festgelegt, um die finanziellen Ziele zu erreichen. Die Budgetplanung dient als Richtlinie für die Ausgaben und hilft, die finanziellen Mittel effizient zu nutzen. 2. **Forecasting**: Dies bezieht sich auf die Schätzung zukünftiger finanzieller Ergebnisse basierend auf historischen Daten, Trends und Annahmen. Forecasts können regelmäßig aktualisiert werden, um Veränderungen im Markt oder im Unternehmen zu berücksichtigen. **Zusammenhang**: Die Budgetplanung nutzt die Informationen aus dem Forecasting, um realistische und erreichbare Budgets zu erstellen. Umgekehrt kann die Budgetplanung auch die Grundlage für die Forecasts bilden, indem sie Ziele und Erwartungen definiert. Beide Prozesse sind entscheidend für die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens und helfen, strategische Entscheidungen zu treffen.

Bestellungen ohne Forecast können mehrere Probleme mit sich bringen: 1. **Überbestände**: Ohne eine genaue Vorhersage kann es zu einer Überproduktion oder Überbestellung kommen, was zu hohen Lagerkosten und möglichen Abschreibungen führt. 2. **Unterbestände**: Umgekehrt kann es auch zu Engpässen kommen, wenn die Nachfrage höher ist als erwartet. Dies kann zu Umsatzverlusten und unzufriedenen Kunden führen. 3. **Ineffiziente Ressourcenplanung**: Ohne Forecast ist es schwierig, die Produktionskapazitäten und Ressourcen optimal zu planen, was zu ineffizienten Abläufen führen kann. 4. **Schwierigkeiten bei der Budgetierung**: Fehlende Vorhersagen erschweren die finanzielle Planung und Budgetierung, da unvorhergesehene Kosten entstehen können. 5. **Schwankende Lieferzeiten**: Ohne eine klare Nachfrageprognose kann es zu unregelmäßigen Bestellungen kommen, was die Lieferzeiten und die Beziehung zu Lieferanten negativ beeinflussen kann. 6. **Marktveränderungen**: Plötzliche Änderungen in der Marktnachfrage oder im Kundenverhalten können ohne Forecast schwer vorhersehbar sein, was die Anpassungsfähigkeit des Unternehmens einschränkt. Eine sorgfältige Analyse und Implementierung von Prognosetools kann helfen, diese Probleme zu minimieren.

Ein **Basisszenario** (auch "Baseline Scenario") und ein **moderates Szenario** sind Begriffe aus der Prognose- und Szenarienanalyse, die auch bei Wechselkursprognosen wie EUR/JPY verwendet werden: **Basisszenario:** Das Basisszenario stellt die wahrscheinlichste Entwicklung dar, basierend auf aktuellen Daten, Trends und Annahmen. Es berücksichtigt die gegenwärtigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, geldpolitische Maßnahmen und erwartete Entwicklungen ohne größere Schocks oder unerwartete Ereignisse. **Moderates Szenario:** Ein moderates Szenario beschreibt eine alternative Entwicklung, die von der Basisprognose abweicht, aber keine extremen Annahmen trifft. Es kann beispielsweise leicht optimistischere oder pessimistischere Annahmen zu Wachstum, Inflation oder Zinspolitik enthalten. Es dient dazu, die Sensitivität der Prognose gegenüber moderaten Veränderungen der Rahmenbedingungen zu zeigen. **Beispiel für EUR/JPY Forecast 2026 auf Quartalsbasis:** - **Basisszenario:** Erwartet, dass der EUR/JPY-Kurs sich im Jahr 2026 stabil entwickelt, z.B. zwischen 150 und 155, basierend auf aktuellen geldpolitischen Erwartungen der EZB und der Bank of Japan. - **Moderates Szenario:** Geht davon aus, dass z.B. die EZB die Zinsen etwas schneller anhebt oder die japanische Wirtschaft sich etwas schwächer entwickelt als erwartet. Der Kurs könnte dann z.B. zwischen 155 und 160 liegen (moderater Anstieg) oder zwischen 145 und 150 (moderater Rückgang). **Quartalsbasis:** Die Prognose wird für jedes Quartal des Jahres 2026 angegeben, z.B. Q1/2026, Q2/2026 usw., jeweils mit einem Wert oder einer Bandbreite für den EUR/JPY-Kurs im jeweiligen Szenario. **Fazit:** Der Unterschied liegt in den zugrunde gelegten Annahmen: Das Basisszenario spiegelt die wahrscheinlichste Entwicklung wider, das moderate Szenario zeigt eine leicht abweichende, aber plausible Alternative. Die konkreten Werte hängen von der jeweiligen Prognosequelle ab. Für aktuelle Prognosen und Szenarien siehe z.B. [Bloomberg](https://www.bloomberg.com/), [Reuters](https://www.reuters.com/markets/currencies/), oder [Trading Economics](https://tradingeconomics.com/eurjpy:forecast).

Supply-Chain-Domains sind spezifische Prozessbereiche innerhalb der Lieferkette eines Unternehmens. Sie beschreiben die Abfolge und die Verantwortlichkeiten von Aktivitäten, die notwendig sind, um Produkte oder Dienstleistungen vom Ursprung bis zum Endkunden zu bringen. Die Begriffe „Forecast-to-Plan“, „Plan-to-Ship“ und „Ship-to-Deliver“ stehen für typische Prozessabschnitte in der Supply Chain: **1. Forecast-to-Plan:** Dieser Bereich umfasst alle Aktivitäten von der Bedarfsprognose (Forecast) bis zur Erstellung eines konkreten Produktions- oder Beschaffungsplans (Plan). Typische Aufgaben: - Nachfrageprognose (Forecasting) - Analyse von Markttrends und Kundenbedarfen - Kapazitätsplanung - Erstellung von Produktions- und Beschaffungsplänen **2. Plan-to-Ship:** Hier geht es um die Umsetzung der Pläne bis zum Versand der Ware. Typische Aufgaben: - Produktionssteuerung - Materialbeschaffung und -bereitstellung - Lagerhaltung und Kommissionierung - Verpackung und Versandvorbereitung **3. Ship-to-Deliver:** Dieser Bereich umfasst alle Schritte vom Versand der Ware bis zur Auslieferung an den Kunden. Typische Aufgaben: - Transportmanagement - Sendungsverfolgung - Zollabwicklung (bei internationalen Lieferungen) - Zustellung an den Kunden - Retourenmanagement (falls notwendig) **Zusammengefasst:** Diese Domains helfen Unternehmen, ihre Lieferkettenprozesse zu strukturieren, Verantwortlichkeiten zuzuweisen und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Sie sind Teil des Supply Chain Managements und werden oft in ERP-Systemen und Prozessmodellen abgebildet. Weitere Informationen findest du z.B. bei [SAP](https://www.sap.com/germany/products/scm.html) oder [APICS](https://www.ascm.org/).

Wenn es eine starke Differenz zwischen dem Kundenforecast und dem Lieferanten gibt, solltest du folgende Schritte Betracht ziehen: 1. **Datenanalyse**: Überprüfe die Datenquellen und die Methoden, die zur Erstellung der Forecasts verwendet wurden. Stelle sicher, dass die Annahmen Berechnungen korrekt sind. 2. **Kommunikation**: Setze dich mit den relevanten Stakeholdern in Verbindung, sowohl auf der Kunden- als auch auf der Lieferantenseite. Kläre die Gründe für die unterschiedlichen Prognosen und suche nach möglichen Missverständnissen. 3. **Marktforschung**: Analysiere den Markt und die aktuellen Trends, um zu verstehen, ob externe Faktoren die Prognosen beeinflussen könnten. 4. **Anpassung der Forecasts**: Basierend auf den gesammelten Informationen und der Analyse, passe die Forecasts an, um eine realistischere Einschätzung zu erhalten. 5. **Risikomanagement**: Entwickle Strategien, um potenzielle Risiken zu minimieren, die aus der Differenz zwischen den Forecasts resultieren könnten, wie z.B. Überbestände oder Lieferengpässe. 6. **Regelmäßige Überprüfung**: Implementiere einen Prozess zur regelmäßigen Überprüfung und Aktualisierung der Forecasts, um zukünftige Differenzen frühzeitig zu erkennen und zu adressieren. Durch diese Schritte kannst du die Ursachen der Differenz besser verstehen und geeignete Maßnahmen ergreifen.

Das Entkoppeln von Fertigung und Kundenforecast imbestandsmanagement be sich auf die Trennung Produktionsplanung von den Vorhersagen über die Kundennachfrage. Dies kann durch verschiedene Strategien erreicht werden: 1. **Sicherheitsbestände**: Durch das Halten von Sicherheitsbeständen kann die Fertigung unabhängig von kurzfristigen Schwankungen in der Kundennachfrage agieren. 2. **Flexible Fertigungssysteme**: Implementierung von flexiblen Fertigungssystemen, die schnell auf Änderungen in der Nachfrage reagieren können, ohne dass die gesamte Produktionsplanung angepasst werden muss. 3. **Make-to-Stock vs. Make-to-Order**: Bei Make-to-Stock wird auf Basis von Prognosen produziert, während bei Make-to-Order erst nach Eingang eines Auftrags produziert wird. Eine Kombination beider Ansätze kann helfen, die Fertigung zu entkoppeln. 4. **Echtzeit-Datenanalyse**: Der Einsatz von Technologien zur Echtzeitanalyse von Verkaufsdaten kann helfen, die Fertigung besser an die tatsächliche Nachfrage anzupassen, anstatt sich ausschließlich auf Vorhersagen zu verlassen. 5. **Pufferlager**: Das Einrichten von Pufferlagern zwischen der Fertigung und dem Vertrieb kann helfen, die Auswirkungen von Nachfrageschwankungen zu minimieren. Durch diese Maßnahmen kann die Effizienz im Lagerbestandsmanagement erhöht und das Risiko von Überbeständen oder Engpässen verringert werden.