Dynamische Nachfrageprognosen Das Ende von Just-in-Time ist die Zukunft der modernen Lieferkette

Die Corona-Pandemie machte wie ein Brennglas die Verwundbarkeit globaler Lieferketten offensichtlich. Wie dynamische Prognosen und Datenanalysen die Logistik widerstandsfähiger machen können.

Bislang war das Just-in-Time-Prinzip äußerst effektiv und deshalb auch weit verbreitet. Da Verkaufsdaten für Nachfrageprognosen herangezogen wurden, trug es dazu bei, dass die Lagerbestände und demnach auch die benötigte Lagerfläche auf ein absolutes Minimum reduziert werden konnten. Doch dann kam die Pandemie und deckte mit aller Härte die Kernfehler des Modells auf, deren Folgen noch heute in den globalen und regionalen Lieferketten zu spüren sind.

Vom Holzmangel bis zur Halbleiterknappheit herrscht aktuell ein enormer Wettbewerb – nicht nur bei der Beschaffung der für die Herstellung von Produkten benötigten Rohstoffe, sondern auch bei der Frage, wie die Lagerbestände nach der Herstellung tatsächlich verteilt werden können. Um langanhaltende Ausfälle wie diese in Zukunft vermeiden zu können, muss nun dringend an der Resilienz von Lieferketten gearbeitet werden. Doch wie können Unternehmen dies umsetzen und welche Rolle spielen dabei dynamische Prognosen und Datenanalysen?