Demand Planning ist oft Zielscheibe heftiger Kritik. Einerseits wird die Funktion als strategisch unverzichtbar angesehen, um operative Effizienz und Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Andererseits wird sie regelmäßig für Fehlschläge wie Überbestände, Lagerengpässe und falsche Geschäftsentscheidungen verantwortlich gemacht.

Sowohl Verteidiger als auch Kritiker haben valide Punkte, und die Zukunft dieser Funktion liegt darin, beide Perspektiven zu verstehen und zu integrieren.

Argumente für Demand Planning

1. Prognosen sind unvermeidlich ungenau
Demand Planning muss mit unvorhersehbaren Variablen wie Konsumentenverhalten, Marktveränderungen und globalen Störungen umgehen. Kein Modell kann externe Faktoren wie plötzliche wirtschaftliche Abschwünge oder geopolitische Krisen perfekt vorhersagen. Prognosen sind mehr Kunst als Wissenschaft – Fehler sind unvermeidlich.

2. Erfolge bleiben unsichtbar
Wenn Demand Planning reibungslos funktioniert, fällt es kaum jemandem auf. Perfekt abgestimmte Lagerbestände oder minimale Betriebskosten gelten als selbstverständlich. Doch wenn Prognosen scheitern, sind die Folgen sichtbar und teuer, was die Funktion schnell zur Zielscheibe macht.

3. Es ist ein Gemeinschaftsprojekt
Gute Prognosen hängen von Inputs aus Vertrieb, Marketing, Finanzen und Betrieb ab. Schlechte Datenqualität oder abweichende Ziele können selbst die besten Modelle entwerten. Dennoch landet die Kritik meist ausschließlich bei Demand Planning, obwohl die Verantwortung geteilt werden müsste.

4. Fortschritte brauchen Zeit
Nachhaltige Verbesserungen in der Forecast Accuracy erfordern mehr als Tools oder Prozessoptimierung. Es braucht kulturellen Wandel, bereichsübergreifende Zusammenarbeit und qualitativ hochwertige Daten – alles Maßnahmen, die Zeit benötigen.

Die Perspektive der Kritiker

1. Prognosefehler haben reale Konsequenzen
Fehlerhafte Prognosen wirken sich unmittelbar aus: Überbestände binden Kapital und verursachen Kosten, Engpässe führen zu Umsatzeinbußen, und operative Störungen verursachen teure Alternativen wie Expresslieferungen. Stakeholder spüren diese Folgen direkt und erwarten deshalb mehr Präzision.

2. Komplexität ist keine Ausrede
Auch andere Funktionen wie Vertrieb, Finanzen und Betrieb arbeiten in unsicheren Umfeldern. Es wird erwartet, dass Demand Planning durch bessere Analysen und kontinuierliches Lernen immer näher an die Zielmarke herankommt.

3. Verantwortung wird weitergereicht
Kritiker bemängeln, dass Demand Planning oft die Schuld bei anderen sucht, statt proaktiv zu handeln. Die Stakeholder wollen eine Funktion, die Verantwortung übernimmt und Resilienz in die Prognosen einbaut.

4. Ergebnisse statt Erklärungen
Für das Unternehmen zählen Ergebnisse: weniger Kosten, höhere Umsätze und zufriedenere Kunden. Komplexität oder externe Faktoren mögen valide Erklärungen sein, lösen aber keine Probleme. Stakeholder wollen Agilität und Fokus auf Mehrwert, nicht nur Genauigkeit.
Den Graben überbrücken: Ein Weg nach vorn

Wie kann Demand Planning Vertrauen aufbauen und die Kritik adressieren? Hier ein Vorschlag:

1. Transparenz und Kommunikation fördern
Planer sollten die Grenzen von Prognosen offenlegen und realistische Erwartungen abstimmen. Ein Beispiel:
„Unsere Prognosegenauigkeit liegt bei 70-80 %. Wir haben Maßnahmen ergriffen, um die Risiken in diesem Bereich zu minimieren.“

2. Berechtigte Verantwortung teilen
Forecasting ist ein Teamsport. Klare Rollen und regelmäßige Reviews können Prioritäten abstimmen und gemeinsame Verantwortung fördern.

3. Agilität statt Perfektion
In volatilen Märkten zählt Flexibilität mehr als Präzision. Szenarioplanung und Notfallpläne helfen Unternehmen, schnell zu reagieren.

4. Technologie nutzen
Fortschrittliche Tools wie KI und maschinelles Lernen können Prognosen verbessern.

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