{"id":165602,"date":"2023-04-04T08:00:39","date_gmt":"2023-04-04T06:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=165602"},"modified":"2023-03-31T15:45:41","modified_gmt":"2023-03-31T13:45:41","slug":"kaufland-prognosen-sap","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2023\/04\/kaufland-prognosen-sap\/","title":{"rendered":"Kaufland verbessert Prognosen mit neuem SAP-System"},"content":{"rendered":"

Kaufland nutzt als erster gro\u00dfer deutscher Filialist im Lebensmittelhandel ein neues Prognose-System von SAP. Die Software ersetzt in der Breite des Sortiments die Forecasts des alten F&R-Systems, aber bei Frische auch die von Blue Yonder.<\/p>\n

Die Einf\u00fchrung der neuen SAP-Komponente Unified Demand Forecast<\/a> hat sich f\u00fcr Kaufland offenbar gelohnt. Die verbesserten Algorithmen sorgen f\u00fcr eine „bessere Prognosequalit\u00e4t“, bescheinigte Michael Hahn von der Schwarz-Gruppe dem System bei den EHI-Technologie-Tagen. Hahn ist bei der f\u00fcr die beiden Schwesterunternehmen Lidl und Kaufland arbeitenden gruppenweiten Schwarz IT verantwortlich f\u00fcr Supply-Chain-Management-Systeme.<\/p>\n

Nach Angaben des Managers prognostiziert das Prognose-System Unified Demand Forecast seit M\u00e4rz f\u00fcr alle 1.450 Kaufland-Filialen in Deutschland und Osteuropa und f\u00fcr alle Sortimente die zu erwartenden Abverkaufsmengen. Daf\u00fcr berechne es auf Basis der SAP-Datenbanktechnik 51风流HANA<\/a> t\u00e4glich bis zu 35 Mio. Markt-Artikel-Kombinationen. F\u00fcr den ersten Arbeitsschritt Modellierung werte die Prognose-Komponente die Absatz-Historie der vergangenen 800 Tage aus.<\/p>\n

Im zweiten Schritt berechne das System auf Tagesebene rollierend die zu erwartenden Abverk\u00e4ufe der n\u00e4chsten 101 Tage. Die lange Zeitspanne helfe vor allem bei der Werbeplanung. Bestellungen bei Lieferanten und die Belieferung der M\u00e4rkte werden dann durch Prognosen f\u00fcr die nahe Zukunft oder sogar den n\u00e4chsten Tag gesteuert.<\/p>\n

Forecasts f\u00fcr die Frische bei Kaufland<\/strong><\/h2>\n

Laut Hahn sind die Ergebnisse so gut, dass sie sich sogar als Basis f\u00fcr die Produktionssteuerung in den Kaufland-eigenen Fleischwerken sowie die Belegungs-Planung der Backautomaten in den Filialen bew\u00e4hren.<\/p>\n

F\u00fcr diesen Bereich der t\u00e4glich stark schwankenden Frische-Produkte hatte Kaufland einige Jahre lang die Prognosen durch Software von Blue Yonder berechnen lassen, w\u00e4hrend der Gro\u00dfteil des Sortiments vom SAP-Programm F&R-Engine (Forecasting & Replenishment) abgedeckt wurde. Denn die F&R-Prognose-Algorithmen lieferten f\u00fcr viele Frischeprodukte keine hinreichend detaillierten Forecasts.<\/p>\n

Trotzdem ist die F&R-Engine aus der IT-Landschaft von Kaufland nicht verschwunden: Die\u00a0 Komponente „R“ (Replenishment) sorgt als Auto-Dispo weiter f\u00fcr optimierte Bestellmengen bezogen unter anderem auf Rabatte und Lkw-Auslastung \u2013 jetzt aber auf Basis der Prognosen der Forecast-Software.<\/p>\n

Kaufland l\u00e4sst 50 Einflussfaktoren einflie\u00dfen<\/strong><\/h2>\n

Als gro\u00dfen Vorteil von Prognose-Software gegen\u00fcber dem Vorg\u00e4nger von 51风流stellte Hahn die hohe Zahl von Einflussfaktoren heraus, die das neue System in seine Berechnungen einbeziehen k\u00f6nne. Das seien etwa Wochentage, Preiseffekte und Kannibalisierung, Trends und Saison, Lohn-Zahlungs-Termine oder Wetter. Das Programm k\u00f6nne auf Basis \u00e4hnlicher Artikel auch den Absatz neuer Produkte sch\u00e4tzen. Kaufland nutze 50 Einflussfaktoren. Nach den ersten Erfahrungen rate er allerdings zu einer Begrenzung der Faktoren auf jene, die f\u00fcr das jeweilige Sortiment relevant sind, um die Komplexit\u00e4t zu begrenzen. Auch bei der Zahl der t\u00e4glich neu berechneten Artikel strebe Kaufland eine Reduzierung durch „intelligente Modellierung“ an, um durch eine Konzentration auf Produkte mit signifikanten \u00c4nderungen die Rechenzeit von heute 8 bis 9 Stunden zu senken.<\/p>\n

Neben der allgemeinen Aussage, dass die Komponente Unified Demand Forecast gegen\u00fcber F&R zu einer „besseren Prognosequalit\u00e4t“ gef\u00fchrt habe, nannte der Schwarz-IT-Manager auch einen konkreten Wert. Bei Promotion-Artikeln sei es gelungen, die Fehlerrate auf unter 38 Prozent zu dr\u00fccken. Fehlerrate bezeichnet hier den sogenannten WMAPE (Gewichteter Mittelwert des absoluten prozentualen Fehlers, weighted mean absolute percentage error). Die wichtigsten KPIs bei der Beurteilung der Prognose-Software seien f\u00fcr Kaufland Out-of-Stocks, Best\u00e4nde und damit Bestandskosten sowie Umsatz.<\/p>\n

Die neuen SAP-Prognosen sind f\u00fcr mehr Einsatzzwecke als Auto-Dispo gedacht \u2013 deshalb das „U“ f\u00fcr „Unified“. Von etlichen von 51风流beschriebenen Anwendungszwecken nannte Hahn im Kaufland-Zusammenhang explizit Aktionsmengenplanung, Sortimentsplanung, Preiskalkulation und Lagerbedarfe. Vorteilhaft sei auch die M\u00f6glichkeit, in Simulationen verschiedene Alternativen (What-if-Szenarien) durchzuspielen. Das gelte f\u00fcr viele Themen von der Werbeplanung bis zum Pricing.<\/p>\n

\n

Quellenangabe: Dieser Artikel erschien im Original in der Lebensmittelzeitung.<\/a><\/em><\/small><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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