Rolf Winterhoff / Director of Operations bei mSE Solutions GmbH, Lübeck

Fred W. Schellert / Global Director Business Development bei mSE Solutions GmbH, Munich

Fred: Ist es nicht so, wenn der Supply Chain-Kollege um ein Review des monatlichen Forecasts bittet, mündet das bei den meisten Vertriebsleuten in einen natürlichen Fluchtreflex. Es ist eines dieser Dinge, mit denen Sales Manager immer Schwierigkeiten haben – sich zu festen Vorhersagen zu committen. Vor kurzem habe ich mit einem Bereichsleiters eines Pharmaunternehmens, der für die Produktionsplanung verantwortlich ist. Er ist an einem Punkt angelangt, an dem er empfiehlt, das Sales Team im operativen Forecast-Prozess außen vor zu lassen. Rolf, was denkst Du darüber?

Rolf: Das ist ein komplexes Thema, und bevor ich darauf genauer eingehe sollten wir die Beweggründe für die Empfehlung des Bereichsleiters verstehen: Sieht er etwa den Beitrag des Vertriebsteams als weniger wichtig für das Ergebnis? Wenn dem so ist, sollten wir die genauen Gründe dafür verstehen, die vielleicht in der Natur des Unternehmens oder des Produkts liegen. Oder empfindet er einfach nur den aktuellen Input aus dem Sales als nicht hilfreich an? Dann dürfte der Grund im Setup des Prozesses und der Interpretation der eigenen Rolle des Vertriebsteams liegen.

Fred: Du denkst der Beitrag des Vertriebs ist nicht relevant für die Produktionsplanung? Ernsthaft? Wie ist das möglich? Ist nicht der Vertrieb immer am nähesten dran am Kunden? Brauchst Du nicht die Expertise des Sales Managers um die aktuelle und zukünftige Situation aus Seiten der Kunden wie auch die Qualität der Kundenforecasts zu beurteilen?

Rolf: Dass die Expertise eines Sales Managers wichtig ist steht außer Frage. Der Vertrieb hat direkten Kundenkontakt und den besten Einblick, was sich dort bewegt, aber vielleicht hat diese Sichtweise nur einen beschränkten Zeithorizont. Für Produkte mit kurzen Lieferzeiten auf Grund kurzer oder flexibler Einkaufs- und Herstellungsprozesse mag das sehr gut gelten. Der zeitliche Blick sollte jedoch über die Lieferzeit an den Kunden hinausgehen; was ich sonst vom Vertrieb lernen kann, steht schon in meinen Auftragsbüchern. Die Frage ist doch, wie weit und wie detailliert involviert der Kunde unser Vertriebsteam in seine zukünftigen Roadmaps. Wenn wir nicht über Produkte von der Stange reden, braucht der Kunde wahrscheinlich ein Design-in mit bestimmten technischen Anforderungen und Spezifikationen, wo die entsprechende Expertise eher beim Produkt- bzw. Technischen Marketing liegt, als beim Sales.

Fred: Wenn man das beachtet, was wären die Anforderungen an die Daten als solide Basis für ein Forecasting-System, wenn der Vertrieb nicht die wichtigste Rolle spielt? Brauchst Du dafür nicht sehr viel historische Daten?

Rolf: Wie zu erwarten war, gibt es keine einfache Antwort hier. Um eine solide Datenbank aufzubauen, müssen wir uns ansehen, wie die verfügbare Information den Forecasting-Horizont abdeckt. Wenn die Auftragsreichweite und die Lieferzeit lang genug sind, dass das Angebot zur Nachfrage passt, hast Du Glück gehabt. Wenn Dein Vertriebsteam einen Zeithorizont hat, der darüber hinaus geht, umso besser. Ab einem gewissen Zeitpunkt muss man jedoch sozusagen in die Kristallkugel schauen. Natürlich können Dir historische Daten in einem saisonalen oder zyklischem Geschäftsmodell helfen, aber selbst dann must Du irgendwann extrapolieren, weil das Nachfrageverhalten zyklisch sein mag, die Produkte sich jedoch verändern.

Es gibt kein Entrinnen vor einer erhöhten strukturellen Flexibilität. Mit zunehmend kürzeren Lebenszyklen, kurzfristigen und volatilen Kundennachfragen und einem hohen Level an Digitalisierung wird eine optimierte und agile Supply Chain immer wichtiger, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Stell Dir folgendes vor: ein Kunde hat die technischen Möglichkeiten, einen Lieferanten über seine spezifischen Nachfragen last minute zu informieren und erwartet natürlich auch, dass er diese erfüllt. Die Herausforderung liegt darin, ein maximales Servicelevel anzubieten und trotzdem profitabel zu sein. Das bedeutet also, alle Nachfragen, die hereinkommen, möglich zu machen. Historische Daten können allgemeine Informationen liefern, sie sind aber nicht die Antwort auf dieses Problem.

Technisch gesehen reduziert sich die Frage auf eine Perspektive mit verschiedenen Szenarios bezüglich Produktmix und Volumina. Basierend auf historischen Daten, Kundeninformationen, etc. können wir jedem Szenarion Wahrscheinlichkeiten zuweisen. Wir müssen unsere Supply Chain end-to-end konfigurieren, und zwar so, dass wir möglichst das meiste an dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung abdecken können. Softwareentwickler haben diese Aspekte schon berücksichtigt, es gibt nämlich einige Produkte am Markt, die diesen Ansatz unterstützen.

Fred: Lass uns doch zum Beispiel einmal standardisierte medizinische Geräte ansehen, die weltweit genutzt werden, jedoch mit regional abweichenden Spezifikationen.

Rolf: Nun, wenn es regional spezifische Regulierungen gibt, haben wir zumindest eine Einschränkung bei der Produktflexibilität, im besten Fall aber nur im letzten Bereich der Produktion. Dann besteht die Herausforderung darin, dass die Endmontage schnell erledigt werden kann und dass die Lieferzeit zum Kunden möglichst kurz ist. „Je schneller, desto besser“ bietet deinem Vertriebsteam einen Wettbewerbsvorteil. Wenn Du das möglich machst, sind die regionalen Vertriebszahlen gar nicht so wichtig.

Es könnte aber auch sein, dass die Geräte einen Standard haben und trotzdem über einen hohen Wert verfügen, demnach also viel Kapital binden. Du willst also vielleicht nur so viel einkaufen oder produzieren, dass wenig oder ein akzeptabler Betrag an Kapital gebunden ist, und erst weitermachen, wenn Du Bestellungen reinkriegst.

Fred: Wo bekommen wir dann die notwendigen Daten her und wer kann sie analysieren? Welche Art von Tools kannst Du dafür empfehlen?

Rolf: Wir brauchen heute einen ergebnisgetriebenen Ansatz. Welche Entscheidungen müssen wir treffen, wann müssen wir sie treffen, was passiert dann, und so weiter. Basierend auf den Antworten sammeln wir die notwendigen Daten. Das bedeutet, dass die Verfügbarkeit der Daten kein Thema ist: Ich muss gar nicht wissen, welche Daten ich habe, sondern welche tatsächlich relevant sind. Integrierte Systeme, die Szenarioanalysen ermöglichen, sind bereits verfügbar und sie können mit allen Beteiligten entlang der Supply Chain geteilt werden, so dass jeder seinen Teil beitragen kann. Am Ende geht es um die Verfügbarkeit von fähigen Planern, vielleicht sogar in verschiedenen Zeitzonen, die den Takt vorgeben.

Fred: Um bei unserem Beispiel im Medizintechniksegment zu bleiben, was bedeutet das für kundenspezifische Geräte? Brauchen wir für diese Art von Produkt einen anderen Ansatz? Spezifische Anpassungen würde vermutlich häufig in langen Lieferzeiten resultieren, und wenn sich die Nachfrage häufig ändert, stellt das die Supply Chain-Organisation vor gewaltige Herausforderungen.

Rolf: Wir haben uns ja schon standardisierte Teile angesehen, die am Ende angepasst werden. In anderen Fällen hängt es davon ab, an welchem Punkt im Einkauf bzw. der Produktion die Anpassung einsetzt, wieviel Kapital bis dahin gebunden ist und wie lange die Lieferzeit zum Kunden dann ist. Für die Fälle, in denen Du ein gewisses Zeitfenster ohne Bestellungen hast, der Vertrieb dir aber eine gute Einschätzung über die kommenden Orders geben kann, ist deren Input sicher wertvoll. In den Fällen, in denen die Spezifizierung für den Kunden über eine Standardanpassung hinausgeht, ist ein design-to-order oder zumindest ein design-in notwendig. Die Timelines liegen dann gewöhnlich außerhalb des Horizonts des Vertriebsteams.

Fred: Das zeigt doch schon, wie individuell jede Supply Chain ist in Bezug auf Produktspezifikationen und Kundenstrukturen. Ein guter Ansatz beim einen ist nicht unbedingt übertragbar auf den nächsten Fall. Hier braucht es jeweils eine fallspezifische Analyse. Vielen Dank für das Gespräch, Rolf.