von Joannes Vermorel, zuletzt geprüft im November 2014Der
Lead demand (auch
Bedarf nach Durchlaufzeit genannt) ist der Gesamtbedarf zwischen dem jetzigen Zeitpunkt und dem vorraussichtlichen
Liefertermin der nächsten Lieferung, wenn jetzt eine Nachbestellung zur
Lagerauffüllung in Auftrag gegeben. Diese Verzögerung wird
Durchlaufzeit genannt. Da es sich bei Lead demand um einen
zukünftigen Bedarf (noch nicht bekannt), wird dieser Wert normalerweise anhand der
Zeitreihen-Analyse prognostiziert.
Das Konzept des
Lead demand eignet sich für alle Unternehmen, die Lagerbestände haben, einschließlich Einzel- und Großhandel sowie Herstellungsunternehmen.
In der klassischen Analyse des
Sicherheitsbestands, wird der
Reorder-Point als die Summe aus Lead demand und Sicherheitsbestand (Safety stock) betrachtet. Der
mittlere Lead demand kann als die Bedarfsprognose gesehen werden, die mit 50%iger Wahrscheinlichkeit über oder unter dem künftigen Bedarf sein wird, wenn man N Tage im Voraus schätzt, wobei N die Durchlaufzeit ist. Würde also der Lead demand als Reorder-Point mit 0 Sicherbestand benutzt werden, würde der erwartete Service-Level 50% betragen.
Mit moderneren
Quantil-Ansätzen wird eine absichtlich verzerrte Schätzung der Lead Demand über Quantil-Prognosen direkt berechnet. Aus der Perspektive der Quantile sind Reorder-Points nichts weiter als absichtlich verzerrte Schätzungen der Lead Demand. Die Verzerrung richtet sich hierbei nach den gewünschten Service-Level.
In beiden Fällen (klassisch oder Quantil), ist eine
genaue Schätzung der Leitnachfrage essentiell, um einen angemessenen Stand der Lagerbestandsoptimierung zu erreichen. D. h. mit einem Minimum an Lagerbestand bestimmte
Service.Level-Ziele zu erreichen.
Lokad hat die Lösung
Betrachten Sie den zukünftigen Bedarf als eine
gesammelte zukünftige Nachfrage,
pro Tag, Woche oder Monat. Durch diese Ansammlung ist die Prognose lediglich eine Erweiterung der Kurve des vergangenen Monats in die Zukunft. Nachdem eine Durchlaufzeit festgelegt wurde, wird die Leitnachfrage aus der Summe der prognostizierten Werte für die nächsten Zeiträumen N berechnet.
Dieser
indirekte Ansatz ist jedoch nicht optimal, da das optimierte Kriterium (d. h. Prognose pro Zeitraum) keinen Einfluss auf den Lagerbestand hat (d. h. Prognose pro Durchlaufzeit). Diese durch die Ansammlung ausgelöste Diskrepanz erklärt auch, warum anhand der
Quantil-Prognosetechnologie erstellte Prognosen genauer sind, als anhand der klassischen Technologie durchgeführte Prognosen.
Erhalten Sie optimierte Verkaufsprognosen mit unserer Webapp zur
Bestandsprognose. Lokad hat sich auf die Optimierung von Lagerbeständen durch Bedarfsprognosen spezialisiert. Durchlaufzeit-Management - und vieles mehr - gehört zum Service unseres Prognose-Engines.