Bedarfsplanung
Von vergangenen Verkäufen zum belastbaren Bedarfsplan: bereinigen, segmentieren, prognostizieren, abstimmen.
Die Bedarfsplanung bereinigt zuerst die Verkaufshistorie (fehlende Perioden, Fehlmengen, Aktionen, Ausreißer), klassifiziert Artikel nach ABC-XYZ und wählt je Artikel per Backtest das beste Modell aus einem Pool von 11 Modellen. Vertrieb, Marketing und Finanzen liefern in getrennten Spalten; die freigegebene Version speist S&OP und die Kapazitätsplanung.
Was Sie mit OPLAN gewinnen
- Bedarf wird je Artikel × Kunde × Lager geführt; auf Familienebene ist Aggregieren-Prognostizieren-Verteilen wählbar.
- KI erläutert Modellwahl und Datenqualitätsbefunde, prüft Eingriffe und entwirft Szenario-Zusammenfassungen; sie entscheidet nicht.
Wie es funktioniert
Von der Historie zum freigegebenen Bedarfsplan in vier Schritten.
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1
Historie bereinigen
Rohverkäufe und bereinigter (Basis-)Bedarf in einer Grafik; Aktionen, Fehlmengen und Ausreißer markiert, die Begründung jeder Korrektur je Periode aufgelistet.
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2
Artikel segmentieren
ABC nach Umsatzbeitrag, XYZ nach Schwankung; jedes der neun Felder hat eigenes Modell, Servicegrad und Überprüfungsrhythmus.
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3
Prognose erstellen
Die Engine testet je Artikel die Modelle rückwirkend, wählt das mit dem niedrigsten WMAPE und begründet es; alle getesteten Modelle stehen in der Tabelle.
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4
Abstimmen und freigeben
Vertrieb, Marketing und Finanzen tragen in eigene Spalten ein; die finale Zahl ändert sich nur mit Grundcode und geht nach Freigabe an S&OP.
Die Bildschirme zeigen Daten eines Beispielwerks; die Oberfläche der Anwendung ist auf Türkisch.
Zweck
Einen einzigen abgestimmten Bedarfsplan erstellen und — durch Messung des Beitrags jedes Schritts zur Genauigkeit — die Planung zu einem selbstkorrigierenden Prozess machen.
Funktionen
- Verkaufshistorie und Datenqualität: fehlende Perioden, Fehlmengen-Rückrechnung, Aktionsbereinigung, Ausreißer per Median + MAD, Arbeitstag-Normierung — Roh- und Basisreihe je Artikel als Grafik
- ABC-XYZ-Segmentierung: 9 Felder mit Modellfamilie, Servicegrad, Überprüfungsrhythmus und MTS-/MTO-Politik
- Prognose-Engine mit 11 Modellen (naiv, gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung, Holt, Holt-Winters, Croston, TSB …): Backtest, automatische Auswahl per WMAPE mit Begründung
- Bedarfs-Workbench: Raster Periode × Artikel, Spalten Statistik / Vertrieb / Marketing / Finanzen / final, Eingriffe mit Grundcode, lückenloser Prüfpfad, Frozen Horizon und Eingriffsgrenze, Versionsfreigabe
- Aktions-Uplift-Messung, Preiselastizität und Demand Shaping; Szenario-Manager mit Hebeln und Übergabe des freigegebenen Szenarios an S&OP
- KPI-Cockpit: WMAPE, Bias, Tracking Signal, FVA (naiv → statistisch → final) und Planstabilität
Nutzen
- Die Prognose lernt nicht aus Aktionsspitzen oder Fehlmengen-Tälern
- Warum je Artikel dieses Modell gewählt wurde, steht auf dem Bildschirm
- Der Beitrag manueller Eingriffe wird mit FVA gemessen
Wer nutzt es
Bedarfsplaner, Vertriebs- und Marketingteams, Finanz- und Planungsleitung.
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