Demand Forecasting

In der lebhaften Welt der Wellpappen-Verpackungen spielt die Prognostizierung der Nachfrage eine entscheidende Rolle. Hierbei handelt es sich um eine Schlüsselstrategie, die Herstellern ermöglicht, Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen und somit ihre Effizienz und Profitabilität zu steigern. Sie schafft Transparenz über zukünftige Bedarfe entlang der gesamten Wertschöpfungskette – vom Rohpapier über die Wellanlage bis zur Auslieferung – und bildet damit eine belastbare Grundlage für strukturierte Planungsprozesse wie Sales-&-Operations-Planning. In der Praxis verknüpft die Prognose Mengen, Termine und Zielorte mit produktspezifischen Merkmalen wie Formaten, Qualitäten und Wellenarten, wodurch Ausschuss reduziert und die Lieferfähigkeit stabil gehalten werden kann.

Im Kontext der Bedarfs- und Absatzplanung liefert die Nachfrageprognose belastbare Anhaltspunkte für Materialeinkauf, Kapazitätsauslastung, Disposition und Servicelevel. Sie berücksichtigt unterschiedliche Prognosehorizonte (kurz-, mittel- und langfristig), saisonale Muster, Trendverläufe und ereignisgetriebene Effekte wie Kampagnen oder Sonderereignisse. Ziel ist es, Schwankungen zu glätten, Sicherheitsbestände zielgerichtet zu dimensionieren und Durchlaufzeiten stabil zu halten. Ergänzend werden rollierende Planungstakte (täglich, wöchentlich, monatlich) etabliert, um auf neue Informationen reagieren zu können, während Szenario- und Sensitivitätsanalysen helfen, Unsicherheiten methodisch zu adressieren.

Definition: Was versteht man unter Demand Forecasting?

Demand Forecasting, oder auf Deutsch die Prognostizierung der Nachfrage, bezieht sich auf die genaue Schätzung der zukünftigen Kundenanforderungen. In der Industrie für Wellpappverpackungen wird es zur Vorhersage der benötigten Mengen von Rohmaterialien und zur Planung von Produktionsabläufen eingesetzt. Neben Stückzahlen werden in der Praxis häufig auch Flächen- und Längeneinheiten (z. B. Quadratmeter, Laufmeter) sowie Gewichte betrachtet, um die Bedarfe an Rollenpapier, Leim und Hilfsstoffen präzise zu ermitteln.

Operativ umfasst dies die Vorhersage auf verschiedenen Ebenen (Artikel, Variante, Kunde, Kanal, Region) sowie die Ableitung von Mengen, Terminen und Zielorten. Die Datenbasis bilden historische Abrufe, Aufträge und Bedarfe, ergänzt um Informationen zu Saisonalität, Preis- und Aktionswirkungen sowie exogenen Faktoren (z. B. Konjunktur, Wetter, Branchenzyklen). Relevante Stammdaten wie Formate, Qualitäten, Abmessungen, Druckbilder und Servicevereinbarungen fließen in die Segmentierung und Parametrisierung ein. Ebenso relevant sind Packeinheiten, Bündelgrößen und Palettenschemata, da sie die Umrechnung zwischen kundenseitigem Bedarf und fertigungsgerechten Losen bestimmen.

Wesentlich ist die klare Definition des Prognoseobjekts (z. B. SKU, Artikelgruppe) und des Verwendungszwecks: Bedarfssynchronisation in der Supply Chain, Steuerung von Sicherheitsbeständen, Kapazitäts- und Schichtplanung oder die Gestaltung effizienter Rüst- und Fertigungsläufe. Dabei helfen Forecast-Hierarchien (z. B. Artikel-Kunde, Artikel-Kanal, Gesamtprogramm), um je nach Fragestellung zwischen detaillierter und aggregierter Sicht zu wechseln und konsistente Summenbeziehungen sicherzustellen.

Die Methoden der Nachfrageprognose

Mehrere Techniken und Modelle kommen bei der Erstellung von Nachfrageprognosen zum Einsatz. Zu den gängigen Methoden zählen quantitative Methoden wie Zeitreihenanalyse und kausale Modelle sowie qualitative Methoden wie Marktstudien und Expertenmeinungen. In der Praxis werden diese Ansätze häufig kombiniert, um strukturelle Muster, kurzfristige Ereignisse und domänenspezifisches Wissen aus Vertrieb und Planung zusammenzuführen.

Quantitative Verfahren

• Zeitreihenansätze: gleitende Durchschnitte, einfache und doppelte exponentielle Glättung, Verfahren für Trend und Saisonalität (z. B. additive oder multiplikative Muster).
• Statistische Modelle: ARIMA/SARIMA für stationäre und saisonale Reihen, Zustandsraummodelle für dynamische Systeme.
• Kausale Modelle: Regressionsanalysen mit externen Treibern (Preis, Promotion, Ereignisse, Kalender- und Wettereffekte), einschließlich Interaktionen und nichtlinearer Zusammenhänge.
• Intermittierende Nachfrage: spezielle Verfahren (z. B. Croston-Varianten) für unregelmäßige Bedarfe von Sonder- oder Langsamdrehern.
• Kombinationsprognosen: gewichtete Ensembles mehrerer Modelle zur Robustheitssteigerung über Produktsegmente hinweg.
• Hierarchische Prognosen: Bottom-up-, Top-down- und Middle-out-Ansätze zur Wahrung konsistenter Summen über Ebenen und Regionen.
• Probabilistische Ausgaben: Quantil- und Intervallschätzungen zur Ableitung servicelevelorientierter Bestände und belastbarer Kapazitätspuffer.

Qualitative Verfahren

• Experteneinschätzungen (Vertrieb, Disposition, Kundenservice) zur Ergänzung dünner Datenlagen.
• Strukturierte Verfahren wie Delphi-Runden zur Konsensbildung über Annahmen und Szenarien.
• Markt- und Branchenstudien, die strukturelle Nachfrageverschiebungen sichtbar machen.
• Kundenfeedback und Key-Account-Rückmeldungen zu geplanten Aktionen, Listungen oder Auslistungen.

Datenqualität und Gütemaße

• Datenaufbereitung: Bereinigung von Ausreißern, Kalenderharmonisierung (Feiertage, Werktage), Normalisierung von Sondereinflüssen.
• Prognosegüte: Kennzahlen wie MAPE, sMAPE, MASE, RMSE und Bias zur Bewertung; rollierende Rücktests (Backtesting) zur stabilen Modellwahl.
• Hierarchische Konsistenz: Abgleich von Bottom-up- und Top-down-Prognosen zur Sicherstellung konsistenter Summen über Ebenen.
• Forecast-Value-Added (FVA): systematische Bewertung, ob manuelle Eingriffe und Prozessschritte die Genauigkeit messbar verbessern.
• Daten-Governance: klare Verantwortlichkeiten, Versionierung von Datensätzen und Nachvollziehbarkeit von Annahmen und Korrekturen.

Prozessschritte im Demand-Forecasting-Zyklus

• Datenkonsolidierung: Zusammenführung von historischen Abrufen, Auftragsdaten, Stammdaten und externen Treibern.
• Vorverarbeitung: Bereinigung, Kalenderlogik und Kennzeichnung von Aktionen, Preisänderungen und Sonderereignissen.
• Modellierung: Auswahl und Training geeigneter Verfahren je Segment (z. B. ABC/XYZ) und Bedarfsprofil.
• Validierung: Backtesting, Gütemaße, Stabilitätsprüfungen und Vergleich alternativer Modelle.
• Freigabe und Integration: Überführung der Prognosen in Disposition, Produktionsprogramm und Kapazitätsplanung.
• Monitoring: laufende Überwachung von Fehlerkennzahlen, Ausnahme-Management und regelmäßige Rekalibrierung.

Die Anwendung von Demand Forecasting in der Verpackungsindustrie

Welche Rolle spielt nun also die Nachfrageprognostizierung in der Wellpappverpackungsbranche? Ganz einfach: Sie ermöglicht den Unternehmen, die Produktion und den Vertrieb ihrer Produkte besser zu verwalten, indem sie einen genauen Einblick in die zukünftige Marktnachfrage bieten. Mit präziser Nachfrageprognose können Unternehmen den Materialverbrauch besser kontrollieren und Lagerkosten senken. Zudem erleichtert sie die Abstimmung von Formaten, Wellenkombinationen und Bogenlayouts mit nachfolgenden Prozessschritten wie Stanzen, Kleben und Palettieren.

Konkret unterstützt die Prognose die Disposition von Rollenpapier, die Planung von Wellanlagen, Stanzlinien und Klebemaschinen sowie die Reihenfolgeplanung mit Blick auf Rüstzeiten und Materialwechsel. Unterschiedliche Bedarfsprofile (Standardprogramme versus kundenspezifische Formate) werden segmentiert, um Sicherheitsbestände und Servicelevel zielgerichtet zu definieren. Saisonale Spitzen, etwa im E‑Commerce, lassen sich antizipieren und durch vorausschauende Kapazitätsplanung abfedern. Ergänzend trägt die Prognose zur Optimierung von Verpackungseinheiten, Bündelgrößen, Palettenschemata und Versandfenstern bei, wodurch Durchsatz und Verfügbarkeit an Rampen erhöht werden.

• Materialsteuerung: bedarfsgerechte Zuteilung von Papierqualitäten, Wellenarten und Leimparametern zur Minimierung von Ausschuss.
• Produktionsprogramm: Bildung effizienter Fertigungsläufe, die Rüstwechsel reduzieren und Durchlaufzeiten stabilisieren.
• Lager- und Bestandsmanagement: Ableitung von Zielbeständen und Wiederbeschaffungspunkten, abgestimmt auf Lieferzeiten und Variabilität.
• Vertriebsabstimmung: Szenarioanalysen für Aktionszeiträume, Launches und Kundenevents, um Lieferfähigkeit zu sichern.
• Transport- und Versandplanung: Planung von Slots, Fahrzeugtypen und Ladehilfsmitteln im Einklang mit prognostizierten Mengen und Packmustern.

Praxisbeispiele

• Saisonale Wellen: Vorlaufende Erhöhung von Rollenpapier und Schichtmodellen für saisonale E‑Commerce-Spitzen, abgestimmt auf gängige Formatklassen.
• Aktionsgeschäft: Temporäre Anpassung von Bogenlayouts und Rüststrategien bei Promotions, um kurze Lieferzeiten und stabile Qualität zu sichern.
• Neuprodukte: Nutzung analoger Artikelverläufe für Erstschätzungen, anschließend schnelles Nachziehen der Prognosen nach Marktrückmeldungen.

Vor- und Nachteile von Demand Forecasting

Die Prognostizierung der Nachfrage bringt sowohl Vorteile als auch Herausforderungen mit sich. Zu den Vorteilen zählen verbesserte Planung und optimierte Lagerhaltung, da die Hersteller in der Lage sind, die notwendigen Ressourcen auf Basis der erwarteten Nachfrage bereitzustellen. Allerdings kann es auch Herausforderungen geben, etwa wenn die Nachfrage unerwartet ansteigt und die Produktionskapazitäten nicht ausreichen. Trotzdem überwiegen unterm Strich meist die positiven Effekte. Ergänzend führt eine klar definierte Prognoserolle zu höherer Transparenz, verlässlicheren Verfügbarkeitsaussagen und einer besseren Auslastung von Wellanlagen und Weiterverarbeitung.

• Vorteile: bessere Termintreue, höhere Planstabilität, gezielte Sicherheitsbestände, geringere Eilaufträge, transparenter Kapazitätsbedarf über Horizonte hinweg.
• Herausforderungen: Datenlücken, Strukturbrüche (neue Produkte, Auslistungen), Bias durch manuelle Eingriffe, bullwhip-ähnliche Verstärkung entlang der Kette.
• Risikominderung: kontinuierliches Monitoring der Gütemaße, Ausnahme-Management (z. B. Schwellenwerte für Nachsteuerung), regelmäßige Modellrekalibrierung.
• Zusatznutzen: verbesserte Materialdisposition, stabilere Rüstplanung und verlässlichere Zusagen zu verfügbaren Mengen im Sinne von ATP/CTP.

Best Practices für die praktische Umsetzung

• Segmentierung: ABC/XYZ-Analysen kombinieren, um Methode, Granularität und Überprüfungsfrequenz pro Segment festzulegen.
• Kalenderlogik: Saisons, Aktionskalender, Werktage und Feiertage konsistent abbilden; Ereignisse klar kennzeichnen.
• Horizonte und Granularität: operative Wochenprognosen mit monatlichen taktischen und quartalsweisen strategischen Sichtweisen verknüpfen.
• Gütesteuerung: MAPE und Bias regelmäßig je Produktgruppe überwachen; Abweichungen ursachengerecht adressieren.
• Parametrik: Sicherheitsbestände und Wiederbeschaffungspunkte an Variabilität und Zielservicelevel ausrichten; Rüst- und Durchlaufzeiten berücksichtigen.
• Fertigungsläufe: Praxisleitfaden zur optimalen Losgröße in der Planung für wirtschaftliche Reihenfolgen und stabile Auslastung nutzen.
• Datenpflege: definierte Prozesse für Stammdatenqualität (z. B. Maße, Qualitäten, Artikelstatus) und für die Behandlung von Ausreißern.
• Kombinationsansatz: quantitative Modelle mit qualifizierten Vertriebseingaben verbinden; Annahmen transparent dokumentieren.
• Hierarchie-Management: konsistente Aggregation und Disaggregation über Kunden-, Kanal- und Regionsebenen sicherstellen.
• Unsicherheitssteuerung: Quantilprognosen und Konfidenzintervalle für servicelevelorientierte Entscheidungen nutzen.
• Ursachenanalyse: systematische Root-Cause-Analysen bei Abweichungen durchführen und Korrekturmaßnahmen dokumentieren.

Zusammenfassung:

• Demand Forecasting ist ein lebenswichtiges Werkzeug für Unternehmen, die Verpackungen aus Wellpappe anbieten. Es unterstützt sie bei der präzisen Vorhersage der zukünftigen Nachfrage und hilft so, Über- oder Unterproduktion zu vermeiden.
• Dieses Prognosemodell ermöglicht es Firmen, ihre Produktionsprozesse effizient zu planen und ihre Ressourcen optimal zu nutzen. In der Wellpappenbranche trägt dies dazu bei, die rentabelste Produktion zu erreichen, indem das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage in Einklang gebracht wird.
• Ein ausgeklügeltes Demand Forecasting trägt dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu steigern, da durch eine genaue Vorhersage der Nachfrage sichergestellt wird, dass die richtige Menge an Wellpappenverpackungen stets zur Verfügung steht und die Kundenbedürfnisse optimal erfüllt werden können.
• Durch klare Prozesse, geeignete Modelle und saubere Daten lassen sich Volatilität abfedern, Bestände zielgerichtet steuern und Kapazitäten planbar nutzen.