Forecast (Verkaufsprognose)

Kurz & Knapp: Ein Forecast (Prognose) im ERP-Kontext ist eine datengestützte Vorhersage über zukünftige Entwicklungen, meist bezogen auf den Verkauf (Sales Forecast) oder den Materialbedarf (Demand Forecast). Anstatt sich auf reines Bauchgefühl zu verlassen, nutzt das ERP-System historische Daten und intelligente Algorithmen, um zukünftige Trends vorherzusagen. Dies ist die Grundlage für eine proaktive und effiziente Unternehmensplanung.

Warum sind Forecasts so wichtig?

Ein guter Forecast hilft Ihnen, entscheidende Fragen für Ihre Unternehmenssteuerung zu beantworten:

Einkauf: Welche Artikel müssen wir in welcher Menge bis wann bestellen, um lieferfähig zu bleiben?
Lagerhaltung: Wie hoch muss unser Sicherheitsbestand sein, um saisonale Spitzen abzufedern, ohne zu viel Kapital im Lager zu binden?
Produktion: Wie müssen wir unsere Produktionskapazitäten planen, um die erwartete Nachfrage zu decken?
Finanzen: Welche Umsätze und Erträge können wir in den nächsten Quartalen erwarten (Liquiditätsplanung)?

Wie funktioniert Forecasting im ERP-System?

Moderne ERP-Systeme wie Microsoft Dynamics 365 Business Central verfügen über integrierte Forecasting-Funktionen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Der Prozess sieht typischerweise so aus:

1.Datengrundlage: Das System analysiert die Verkaufsdaten der Vergangenheit (z.B. der letzten 24 Monate).

2.Mustererkennung: Der Algorithmus erkennt automatisch Muster in den Daten, wie z.B.:

Trends: Steigt oder fällt die Nachfrage nach einem Produkt kontinuierlich?
Saisonalität: Gibt es wiederkehrende Spitzen zu bestimmten Jahreszeiten (z.B. Weihnachtsgeschäft, Grillsaison)?

3.Prognoseerstellung: Basierend auf diesen Mustern erstellt das System eine Verkaufsprognose für die Zukunft (z.B. für die nächsten 12 Monate).

4.Bedarfsplanung: Diese Verkaufsprognose dient als Grundlage für die automatische Bedarfsermittlung. Das System berechnet, welche Materialien oder Handelswaren bestellt werden müssen, um die prognostizierte Nachfrage zu erfüllen.

Beispiel: Der Grill-Hersteller im Frühling

Ein Hersteller von Gartengrills analysiert im Herbst seine Verkaufsdaten. Das ERP-System erkennt, dass die Verkäufe jedes Jahr im April stark ansteigen. Basierend auf den Verkaufszahlen der Vorjahre und dem aktuellen Trend prognostiziert das System einen Absatz von 5.000 Grills für die kommende Saison. Aufgrund dieser Prognose kann der Hersteller rechtzeitig die benötigten Teile bestellen und die Produktion hochfahren, um im Frühling lieferfähig zu sein.

Die Grenzen von Forecasts

Ein Forecast ist immer eine Prognose, keine Garantie. Unvorhergesehene Ereignisse (z.B. eine plötzliche Marktkrise, Lieferkettenprobleme) können die Realität stark beeinflussen. Dennoch ist eine datengestützte Prognose immer besser als reines Raten. Sie ermöglicht es Unternehmen, agiler und fundierter auf Veränderungen zu reagieren.

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