Sicherheitsbestand aus Prognosefehler je Filialcluster ableiten?
Sicherheitsbestand aus Prognosefehler je Filialcluster ableiten?
Im Controlling verantworten wir die Disposition für rund 80 Filialen mit unterschiedlicher Größe. Unsere Absatzprognose aus dem Data Warehouse liefert auf Warengruppenebene brauchbare Werte, auf Artikel-Filial-Ebene streut der Fehler aber stark. Aktuell arbeiten wir mit fixen Sicherheitsbeständen in Reichweitentagen. Ich prüfe, den Sicherheitsbestand aus der historischen Verteilung des Prognosefehlers je Artikelgruppe und Filialcluster abzuleiten. Wie löst ihr die Trennung zwischen systematischem Bias und zufälliger Streuung, und welche Kennzahl nutzt ihr zur Steuerung, etwa MAPE, RMSE oder Servicegrad? Berücksichtigt ihr zusätzlich Lieferzuverlässigkeit?
Re: Sicherheitsbestand aus Prognosefehler je Filialcluster ableiten?
Der fixe Reichweitentag ignoriert die unterschiedliche Streuung je Cluster, deshalb entstehen gleichzeitig Überbestände und Out-of-Stock. Trenne zuerst den Fehler e = Absatz minus Prognose je Artikel-Filiale-Woche. Der Mittelwert von e über 26 bis 52 Wochen ist der systematische Bias und gehört in die Prognosekorrektur, nicht in den Sicherheitsbestand. Für den Sicherheitsbestand nutzt du die Standardabweichung des biasbereinigten Fehlers je Artikelgruppe und Filialcluster. MAPE ist für die Steuerung ungeeignet, da er bei kleinen Mengen explodiert und asymmetrisch ist. Rechne mit RMSE beziehungsweise Sigma in Stück und leite daraus über den gewünschten Servicegrad den z-Faktor ab, zum Beispiel 1,65 für 95 Prozent Bereitschaftsgrad. Maßgeblich zur Steuerung ist der Beta-Servicegrad als erfüllte Nachfragemenge. Formel vereinfacht: SB = z mal Sigma mal Wurzel aus Wiederbeschaffungszeit. Die Lieferzuverlässigkeit musst du additiv berücksichtigen, etwa über Varianz der Lieferzeit oder verspäteter Liefermenge. Prüfe im DWH per SQL regelmäßig Bias, Sigma und erreichten Servicegrad und clustere Filialen nach Volumen und Variabilität neu.