S&OP, Daten und Planungsysteme für zukünftigen Erfolg modernisieren

Für unsere jährliche Kundenkonferenz im März haben wir unsere Agenda überarbeitet, um uns auf die Planungsherausforderungen zu konzentrieren, die die globale COVID-19-Pandemie mit sich bringt. In diesem Jahr waren Kundenpräsentationen voller Sprache wie „commercial overrides“, „exceptional demand filtering“ und „dummy demand“. All diese Begriffe beschreiben Notfall-Ausnahmen, die eine optimale Symbiose zwischen Menschen und automatisierten Planungsystemen erfordern.

„Optimale Symbiose“ klingt nach etwas, das jeder wollen würde – aber was braucht es tatsächlich, um sie zu erreichen?

S&OP-Reifegrad

Unsere Kunden würden fast einstimmig zustimmen, dass auf der menschlichen Seite kollaborative, funktionsübergreifende Planung und Entscheidungsfindung erforderlich sind. Ohne Ausnahme haben diejenigen, die diese symbiotische Beziehung erreicht haben, Prozesse wie Sales and Operations Planning (S&OP, oder Varianten wie IBP, SIOP, SOE) implementiert.

Ein etablierter S&OP-Prozess ist besonders in einer Krise wichtig. Wenn Spannungen hochkochen, können persönliche Agenden, Vorurteile und Zeitdruck das Urteilsvermögen einer einzelnen Person oder eines siloartigen Teams verzerren. Im Vergleich dazu helfen die inhärenten Checks and Balances des S&OP-Prozesses, Pläne zu erzeugen, die zuverlässig, solide sind und optimale Geschäftsergebnisse produzieren.

Um jedoch erfolgreich durch eine Krisenperiode zu managen, müssen Sie weit über das hinausgehen, was Gartner als Reifegrad Stufe 2 definiert. Es ist im Wesentlichen ein „Inside-Out“-Prozess: historische Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, in eine Tabellenkarte konsolidieren und ein monatliches Meeting abhalten, um sich auf den operativen Versorgungsplan zu einigen. Aber um am besten mit einer sich entfaltenden und beispiellosen Situation wie COVID-19 umzugehen, können Sie nicht supply-getrieben sein oder auf Historie vertrauen. Sie müssen mindestens Stufe 4 erreichen, mit einem „Outside-In“-Prozess, der in der Lage ist, Nachfragesignale zu lesen und daraus zu lernen, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Um mit den Ausnahmen umzugehen, die in Krisen auftreten, müssen Sie auch eine breite Vielfalt an Stakeholdern in den S&OP einbeziehen. Marketing einzubinden schafft beispielsweise Gelegenheiten, nachfrageformende Aktivitäten wie Promotionen einzuführen, um Überbestandssituationen zu bewältigen. Die Einbeziehung der Neuproduktentwicklung (NPD) hilft dem Team, zu entscheiden, ob neue Artikel zur Unterstützung von Kunden in einer Krise eingeführt werden sollen, und auch die Auswirkungen dieser auf Nachfrage, strategisches Sourcing und operative sowie logistische Kapazität abzuschätzen.

Datenreife

Bevor wir Systeme ansprechen, kommen wir zu den Grundlagen und sprechen über Datenhygiene. Wenn Sie mit „schmutzigen“ Daten in eine Krise gehen, die verzerrt, ungenau, unsachgemäß segmentiert oder im falschen Format sind, werden Sie der Situation nie voraus sein. Es gibt einfach zu viele Komplexitäten, mit denen man umgehen muss, sobald eine Krise im Gange ist. Hier sind nur einige Szenarien, mit denen unsere Kunden während COVID-19 konfrontiert waren, die alle auf guter Datenhygiene beruhen, um Entscheidungen zu leiten:

• Planung für verderbliche Lebensmittel und Medikamente, die Kühltransporte und -lagerung benötigen.
• Wie man alle Kunden bedient, wenn einige horten – oder wahrscheinlicher, „ein bisschen extra“ kaufen.
• Minimierung von Obsoleszenz und Abfall durch Engpässe in einer Just-in-Time-Lieferkette.
• Versorgungsengpässe bei „weit herbeigeschafften“ Materialien und Fertigwaren.
• Änderungen im Vertriebsnetz und Vertriebskanäle; z. B. geschlossene Filialen oder „Dark Stores“ als Mini-Lager für den Anstieg des Online-Verkaufs nutzen.
• Wie man für die Rückkehr zur „Normalität“ plant.

In einer Krise sehen Sie wirklich die Vorteile, eine breite Palette von Datenquellen zu haben, segmentiert nach Nachfragesignal und Abweichungsmuster, die in Ihre Planung einfließen. Dies beinhaltet die Erweiterung über traditionelle Unternehmensdatenquellen hinaus, um externe, kausale Informationen wie Wettervorhersagen, Kundensentiment in Social-Media-Feeds und Standortdaten einzubeziehen. Je vielfältigere Datenquellen Sie in Ihre Planung integrieren können, desto genauer werden Ihre Vorhersagen sein.

Planungssysteme

Schließlich, wenn Sie diverse und Big Data einbeziehen wollen, können Sie definitiv nicht auf Tabellenkalkulationen und altmodische Planungssysteme vertrauen, die auf historischen Daten basieren und veraltete, simplifizierte Methoden wie gewichtete gleitende Durchschnitte verwenden. Diese Systeme sind nicht für die Komplexitäten des modernen Geschäfts geeignet, geschweige denn für eine Krise. Es ist Zeit, sie ins Museum zu stellen!

Der Heilige Gral des S&OP ist Stufe 5, die laut Gartner „einen Schritt in Richtung algorithmisches SCP [Supply Chain Planning] mit angemessener Automatisierung Schlüsselelemente der Entscheidungsfindung“ umfasst. Wir haben lange dafür plädiert, dass Prognostizierung so weit wie möglich automatisiert werden sollte, damit die an der Planung beteiligten Personen freigesetzt werden, um kontextuelles Wissen über außergewöhnliche und sich ändernde Umstände anzuwenden – in einigen Fällen, um Prognosen zu überstimmen und anzupassen.

Mit dieser zusätzlichen freigewordenen Zeit, warum nicht einen der größten Vorteile des S&OP nutzen: die Verwendung von Szenarioplänen, um „Was-wäre-wenn“-Modelle verschiedener Nachfrage- und Versorgungsstörungen zu erstellen? Auf diese Weise, wenn die Daten anfangen anzudeuten, dass Sie in Richtung eines dieser Szenarien driften, haben Sie bereits einen funktionsübergreifenden Plan ausgearbeitet. Dies ermöglicht es Ihnen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und idealerweise Wettbewerbsvorteil aus der schnelleren Reaktion zu ziehen.

Die beste Software zur Unterstützung von S&OP setzt „stochastische“ oder Wahrscheinlichkeitsprognosemethoden ein, die wie Wettervorhersagesysteme funktionieren und eine Reihe möglicher Ergebnisse liefern, gewichtet um das wahrscheinlichste.

COVID-19 Planungsbeispiele aus der Praxis

Ulabox: Eskalierende Nachfrage nach Lebensmittellieferung meistern

Für einige Unternehmen brachte COVID-19 Nachfragespitzen. Ulabox, der erste rein online Supermarkt in Spanien, reagierte effizient auf außergewöhnliche Nachfragespitzen. Das Unternehmen war in der Lage, die Auswirkungen von Änderungen auf Versandzeiten, Kapazitätsbeschränkungen, Haltbarkeitsbedenken und andere Faktoren in seiner Multi-Echelon-Umgebung zu verstehen. Indem man eine Sache änderte – in diesem Fall die Prognose – versteht das System, wie gelagert werden muss und wo Probleme auftreten könnten. Diese „Commercial Override“-Fähigkeit hilft Ulabox, das Zielserviceniveau für alle seine „A-Klasse“-Artikel sogar in Krisenbedingungen zu erreichen.

Franke: Kollaboration für besseres Nachfrageverständnis

Franke, ein Küchengerätehersteller mit Sitz in der Schweiz, nutzt fortschrittliche Planungssoftware in mehr als 50 globalen Regionen. Zur Unterstützung seines S&OP-Prozesses greift es auf verschiedene Fähigkeiten zurück, um Lieferkettenstörungen zu minimieren, einschließlich Commercial Overrides, Exceptional Demand Filtering, Hinzufügen von Dummy Demand und Berücksichtigung teilweiser Schließungen von Verkaufskalendern. Diese Funktionen haben Franke ermöglicht, eine präzisere Prognose mitten in extremen Nachfrageveränderungen zu erstellen.

Diese angepassten Prognosewerte werden über einen „Collaboration Hub“ geteilt, wo regionale Märkte zwei Tage Zeit haben, die angepassten Prognosen für ihre Regionen zu verfeinern, bevor die Commercial Overrides zurück in das Planungssystem importiert werden.

McDonald's Mesoamérica: Restaurant-Herausforderungen meistern

Die Auswirkungen von COVID-19 auf Restaurants waren signifikant. Für McDonald's Mesoamérica sind die primären Herausforderungen Volumenreduzierung und Prognoseunsicherheit. Das Team muss auch außergewöhnlich hohe Serviceniveaus einhalten, während es verderbliche Produkte managt. Das Unternehmen kann alle Bestände nach Lager, Standort und Artikel in Near-Real-Time sehen. Es kann auch nach Region für Kategorien konsolidieren, ob Rindfleisch, Milchprodukte oder Backwaren; im Süden oder Norden, oder in einem Land oder einem einzelnen Lager.

Das Team arbeitet derzeit an Kurzfristprognosen. Statt sich auf vier Jahre Informationen zu verlassen, nutzen sie zwei Tage Informationen, um die Realitäten von COVID-19 zu modellieren. Diese Tools haben das Unternehmen hoch effizient in der Entscheidungsfindung gemacht.

Die Reife Ihres S&OP, Ihrer Daten und Planungssoftware voranzutreiben, dient nicht nur dem Krisenmanagement. Es wird Ihr Unternehmen resilient, wettbewerbsfähig und bereit für alles machen – einschließlich der Fähigkeit, positive Marktveränderungen zu nutzen und davon zu profitieren.

David Barton ist General Manager für Nordamerika bei ToolsGroup.