ich habe eine Frage zur Prognose für die laufende bzw. nächste Periode...

Folgende Rahmeninformationen zu unserer Situation:

• Wir prognostizieren monatlich.

• Die Fortschreibung der Verbrauchswerte findet monatlich statt.

• Basis ist hier unser Gesamtverbrauch.

• Anzahl Prognose-Perioden sind immer 2 (Monate).

Soweit, so gut.

Nun findet zu einem Stichtag die Prognose statt für die Folgemonate:

Wir prognostizieren also beispielsweise den Monat Februar (02/2017) theoretisch am 31.01.2017. Um das zu tun, müssen am 31.01. möglichst sämtliche Verbrauchsbuchungen stattgefunden haben. Wir alle wissen aus den Monatsabschlusstätigkeiten, dass dies meistens noch bis zu 5 Tage und mehr des Folgemonats in Anspruch nimmt, bis alles ordentlich verbucht ist (COGI-Einträge, WA-Buchungen bei Stau im Kommissionierlager usw...). Gehen wir davon aus, alles würde am 31.01. perfekt im System vorliegen, schmeißen wir am 01.02. morgens die Prognosemaschine an und haben perfekte Vergangenheitswerte und Zukunftswerte.

Nun ist es aber in der Realität so, dass die Prognose für den Februar (auf deren Basis dann Bestellungen gemacht werden usw...) nicht erst am 31.01. bzw. 01.02. stattfinden kann, sondern irgendwann um den 15.01.-20.01. Nur so hat der Lieferant auch eine Chance, in der ersten Februarwoche zu liefern, d.h. die Bestellung frühzeitig zu erhalten.

Mein Problem: für den Monat Januar liegen am 15.01. natürlich noch keine endgültigen Verbrauchswerte vor. Entwickelt sich der Verbrauch im aktuellen Monat (01/2017) allerdings überdurchschnittlich (zum Beispiel doppelt so hoch als sonst nach einem halben Monat), würde ich dies gerne berücksichtigt sehen für den Prognosewert im Februar.

--> Prognostiziere ich nun die aktuelle Periode (01/2017) und den nächsten Monat (02/2017) fließt der Verbrauch im Januar natürlich gar nicht ein, da die Vergangenheitsperioden betrachtet werden (also alles VOR Januar). Das hilft also nicht, es kommt kein anderes Ergebnis zustande als im Dezember 2016.

--> Prognostiziere ich die beiden Folgeperioden (02/2017 und 03/2017) habe ich das Problem, dass das System den Verbrauch im Januar nicht gemäß des aktuellen Verbrauchs berücksichtigt, d.h. wenn ich am 15.01. bereits doppelt so hoch Verbrauch habe wie sonst, sollte dieser Verbrauch hochgerechnet werden auf die noch verbleibenden Tage im Januar, so dass das System Ende Januar von einem doppelt hohen Verbrauch ausgeht und diese aktuelle Situation in die Prognose einbezieht für Februar.

Ich habe bisher keine Methode herausfinden können, dies zu bewerkstelligen bei monatlichen Verbrauchsperioden mit Porgnosen unter dem lfd. Monat.

😕 Die einzige Möglichkeit, die ich sehen würde, wäre das Ganze auf wöchentliche Prognose umzustellen - dann könnte ich Mitte Januar am Wochenanfang die aktuelle Periode prognostizieren lassen (auf Wochenbasis) und das System hat den Verbrauch bis zur letzten Woche als Vergangenheitswert (noch hängende COGi-Buchungen usw. Sind natürlich immer eine kleine Unschärfe, egal nach welchem Prinzip).

Allerdings hätte eine wöchentliche Prognose als Voraussetzung, dass auch die Verbrauchsfortschreibungen auf Wochenbasis erfolgen müssten 😕 Und da kommen dann andere Fachbereiche und Auswertungen mit erhobenem Finger ins Spiel, klar!

Ich kann mir aber vorstellen, dass wir nicht die einzigen sind, die nicht erst am Monatsersten die Prognosewerte für den lfd. Monat erstellen können. Das Problem müssten doch auch andere haben?

Wie geht ihr mit Prognosen unter dem Monat um und den noch fehlenden Verbrauchsmengen (bei gleichzeitig bekannten anteiligen Verbrauchsmengen)?

Vielleicht stehe ich nur auf dem Schlauch und habe einen Denkfehler, sitze schon zu lange davor etc... Ich wäre dankbar, wenn mir hier jemand einen Ratschlag hätte.

Im Voraus besten Dank für ein Feedback.

muss der Verbrauch im Januar sich unbedingt sofort auf den Februar auswirken? Ist euer Geschäft so dynamisch?

Ansonsten würde ja dann eine erneute Prognose im März die Prognoseergebnisse für März erneut anpassen, da dann die gesamten Werte vom Januar vorliegen.

Gruß

Saute

ja das ist korrekt, wir müssen die Prognosewerte im März ggf. anpassen auf Basis der aktuellen Verbrauchsentwickungen des Januars, da der Bedarf der Vormonate auf den künftigen Verbrauch schließen lässt.

Das ist auch der Grund, dass wir die Prognose als unterstützendes Dispoverfahren verwenden.

Wäre es nur ein Material, wäre es gar kein Problem, den Verbrauch unterm Monat manuell hoch zu rechnen, aber wir müssten das bei einigen hundert Materialien tun. Diese Botschaft möchte ich den Anwendern nicht so gerne überbringen 👎 .

Grüße

ja das ist korrekt, wir müssen die Prognosewerte im März ggf. anpassen auf Basis der aktuellen Verbrauchsentwickungen des Januars, da der Bedarf der Vormonate auf den künftigen Verbrauch schließen lässt.

Das ist auch der Grund, dass wir die Prognose als unterstützendes Dispoverfahren verwenden.

Wäre es nur ein Material, wäre es gar kein Problem, den Verbrauch unterm Monat manuell hoch zu rechnen, aber wir müssten das bei einigen hundert Materialien tun. Diese Botschaft möchte ich den Anwendern nicht so gerne überbringen... 👎

Grüße

Wenn also jemand eine Idee hat/einen Tipp, wie sich das lösen lässt, ohne alles (inkl. Verbrauchsfortschreibung) auf Wochenbasis umzustellen, wäre ich happy...

Wenn also jemand eine Idee hat/einen Tipp, wie sich das lösen lässt, ohne alles (inkl. Verbrauchsfortschreibung) auf Wochenbasis umzustellen, wäre ich happy...

sind eure Verbräuche so schwankend, dass anhand der Vergangenheitswerte in den Vormonaten, die ja da auch vorkommenden verzögerten Verbrauchsbuchungen nicht vernünftig in den Prognosebedarfen abgebildet werden können? Das Problem der verspäteten Verbräuche tritt, so wie ich es verstanden habe ja rollierend auf.

Welches Prognosemodell liegt denn eurer Prognose zu Grunde? Gibt es starke saisonale Einflüsse oder sind die Verbräuche einfach konjunktur- oder auftragsabhängig? Wie viele Vergangenheitsperioden werden berücksichtigt? Wie viele Initialisierungsperioden?

Möglichweise macht es in eurem Fall Sinn das eingesetzte Prognosemodell zu überdenken und entsprechend die Glättungsfaktoren zu optimieren und anschließend die vom SAP ausgegebenen Prognosefehler und deren Meldungen zu interpretieren.

Darüber hinaus fängt der Sicherheitsbestand (insbesondere über den Lieferbereitschaftsgrad und die Wiederbeschaffungszeit beeinflusst) erhöhte Verbräuche ab.

Gruß

Kai

die Antwort hat uns nochmals einen Denkanstoß gegeben, manchmal sieht man den Wald vor lauter Bäumen nicht. Wir haben nochmals genauer hinterfragt, mit welchen Prognoseparametern wir arbeiten müssen, damit man diese Ungenauigkeiten einigermaßen abfangen kann.

Wir haben im Moment unsere Einstellungen entsprechend optimiert und der Fachbereich wird die nächsten Monate testen, wie diese Einstellungen die Schwankungen berücksichtigen, die in einigen Produktionssparten saisonal bedingt sind, in anderen wiederum auftragsabhängig. In Kombination mit einem Sicherheitsbestand lassen sich auch letztere Fälle abbilden.

Danke für den Hinweis.

Viele Grüße