Der Pforzheimer Softwarehersteller LogControl hat in seiner praxiserprobten Lösung zur Bestandsoptimierung LogControl®-SLO eine neue Prognose-Methode integriert. Hiermit können Kunden auf Basis von aktuellen und Vergangenheitsdaten die zukünftigen Bedarfe abschätzen und ihre Bestellmengen und -zeitpunkte in der Nettobedarfsermittlung automatisch ableiten. Basis für die Berechnung ist eine exakte Nachbildung der vergangenen Saisonverläufe mit automatischer Trendanpassung und Ausreißer-Filterung. Die Methode eignet sich insbesondere für die Berechnung von Artikeln mit saisonalen Schwankungen oder nur sporadischen Abgängen.
Die Saisonprognose übernimmt die Ist-Abgänge der Vergangenheit als Planabgänge in die Zukunft. Dadurch werden saisonale Spitzen ebenso wie sporadische Abgänge in die Zukunft übertragen. Eine Trendverschiebung ergibt sich durch den Vergleich der letzten abgeschlossenen Monate mit den entsprechenden Perioden im Zyklus davor. Zur Trendermittlung werden Gewichtungsfaktoren pro Artikel herangezogen, die im Artikeleditor anpassbar sind. Über diese Funktion kann z. B. der aktuellen Periode eine höhere Gewichtung zugeteilt, oder eine erwartete Absatzerhöhung infolge einer geplanten Marketingaktion berücksichtigt werden. Zur Vermeidung überhöhter Werte, die sich aus Aktionen in der Historie ergeben, lassen sich Extremwerte je Artikel über den einstellbaren Kappfaktor absenken (Abb.1).
Die Bestellmengenanpassung unter Berücksichtigung des Trendfaktors erhöht die Lieferbereitschaft, während die Bestände durch exaktere Planung und spätere Bestellauslösung zudem gesenkt werden.
In einem aktuellen Kundenprojekt, kommt diese Methode erstmals für die Prognose von hochwertigen Lampen eines Onlineshopbetreibers zum Einsatz. Weitere LogControl Kunden haben bereits Interesse signalisiert und wollen die Prognose im LogControl®-SLO+ ebenfalls zukünftig verwenden.
LogControl®-SLO (Service and Stock Level Optimizer) zur Optimierung der Disposition und der systematischen Bestandssenkung wird bereits in zahlreichen Kundenprojekten erfolgreich eingesetzt und ermöglicht eine Bestandsreduzierung um etwa 15 bis 30%. Die neue Methode ist Bestandteil dieses Systems und bietet eine weitere Alternative zu den bereits integrierten Prognose-Verfahren.
