Prognosetechniken in der globalen Wertschöpfungskette

Die globale Wertschöpfungskette deckt alle Geschäftsprozesse ab, die erforderlich sind, um neue Produkte und Dienstleistungen auf den weltweiten Markt zu bringen. Prognosemethoden ermöglichen es Unternehmen, Ergebnisse innerhalb ihrer jeweiligen Kette zu antizipieren. Sie helfen dabei, aktuelle Maßnahmen zu ermitteln, um potenziellen Bedürfnissen gerecht zu werden. Prognosetechniken beinhalten normalerweise eine Kombination aus quantitativen Methoden und qualitativer Analyse.

Quantitative Prognosen

Quantitative Prognosen erfordern einen datengetriebenen Ansatz für Lieferkettenprognosen. Sie stützen sich auf statistische Daten aus früheren Bemühungen als Instrumente, die vorhersagen können, wie verschiedene Aspekte des Geschäfts zukünftige Ergebnisse beeinflussen. Statistische Vorhersagemodelle sind normalerweise zuverlässiger, wenn sie aus großen Datensätzen abrufen können. Kleine Stichprobengrößen können außerhalb liegende Daten enthalten, die die Ergebnisse des Modells beeinflussen können. Quantitative Prognosen können jedoch auch unzuverlässig sein, wenn die Daten zu alt sind oder die aktuellen Marktbedingungen nicht genau widerspiegeln.

Qualitative Analyse

Ein Unternehmen kann sich für eine qualitative Bewertung entscheiden, wenn ihm die für eine quantitative Studie erforderlichen Datensätze fehlen. Qualitative Techniken beruhen auf der Erfahrung, den Emotionen und dem Urteilsvermögen der Betroffenen, die von Änderungen im globalen Supply Chain Management betroffen sind. Diese Techniken umfassen Kundenbefragungen, Mitarbeiterbefragungen, Rückmeldungen von Branchenexperten und Brainstorming-Sitzungen mit Unternehmensleitern.

Trendstudien

Bei der Untersuchung von Trends wird versucht, das potenzielle Ergebnis globaler Ereignisse in der Lieferkette auf der Grundlage von Bewegungen in historischen Daten vorherzusagen. So können Hersteller von Artikeln, die sich auf Winterurlaub beziehen, im November und Dezember starke Umsätze erwarten, gefolgt von einem starken Rückgang im Januar. Eine Analyse dieses Trends kann dazu führen, dass Hersteller die Lieferkettenpraktiken anpassen, um die steigende Nachfrage am Jahresende zu befriedigen, und die Markteinführung neuer Produkte einschränken, wenn die Nachfrage nachlässt.

Musteranalyse

Eine andere Form der Musteranalyse verwendet grafische Darstellungen vergangener Daten, um zukünftige Pläne zu bestimmen. Mit Liniendiagrammen, Balkendiagrammen und Kreisdiagrammen können Manager Daten direkter visualisieren, als dies Tabellenkalkulationsprogramme oder numerische Spalten bieten. Die Untersuchung grafisch dargestellter Muster kann Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren und deren Einfluss auf die globale Lieferkette aufzeigen.