Logistikplanung

Wie die Lieferkette jede Witterung übersteht

| Autor / Redakteur: Patty McDonald / Bernd Maienschein

Ändert sich das Wetter, schlägt das unmittelbar auf die Stimmung der Konsumenten durch und beeinflusst deren Kaufverhalten – nicht immer zum Vorteil des Handels.
Ändert sich das Wetter, schlägt das unmittelbar auf die Stimmung der Konsumenten durch und beeinflusst deren Kaufverhalten – nicht immer zum Vorteil des Handels. (Bild: © Robert Kneschke - stock.adobe.com)

Die Sonne scheint, die Seele lacht und die Lust auf ein Eis wächst proportional zu den steigenden Temperaturen. Was bedeutet das für die Lieferkette? Es ist tatsächlich so, dass schon kleinste Wetteränderungen die Kundenstimmung und das Kaufverhalten beeinflussen können. Zum Beispiel führen ansteigende Temperaturen häufig zu einem erhöhten Wasserverbrauch oder einer vermehrten Nachfrage nach leckeren Eisspeisen.

Während diese kleinen Temperaturspitzen die tägliche Produktauswahl beeinflussen, verursachen Orkane und andere Unwetterereignisse einen Nachfrageschub, der eine legitime Bedrohung für Einzelhändler darstellt, wie zum Beispiel das Risiko von Leer- oder Überbeständen. Wenn ein Sturm wütet, kann es vorkommen, dass ein Übermaß an Vorräten in einem Laden sitzt, während in einem anderen der Bestand fehlt. Wenn sich Kunden auf ein bevorstehendes Wetterereignis vorbereiten, verzeichnen Einzelhändler häufig eine erhöhte Anzahl von Käufern innerhalb kürzester Zeit. Viele Konsumenten decken sich mit Notwendigkeiten wie Brot, Wasser und Konserven ein, damit sie das Haus nicht mehr verlassen müssen. Wenn der Sturm dann vorüber ist, bemerken viele Heimwerkermärkte einen Umsatzanstieg, da die Aufräum- und Reparaturarbeiten beginnen. Nun stellt sich die Frage: Wie können Einzelhändler die Kundennachfrage vorhersagen, wenn das Wetter so unvorhersehbar ist?

Historische und prädiktive Daten konvergieren

Glücklicherweise gibt es eine Fülle an Daten, die Einzelhändlern bei der Nachfrageplanung behilflich sein können. Wenn man die Zusammenfassung aktueller Geschäfts- und Kundendaten mit kontextuellen Erkenntnissen einschließlich Wetteranalysen mischt, können wertvolle prädiktive Einsichten gewonnen werden, die den Druck auf manuelle Prozesse reduzieren können und zu einer verbesserten Bedarfsprognose führen. Durch die Automatisierung in der Bedarfsprognose können mehr Daten in kürzerer Zeit analysiert und genauere Ergebnisse erzielt werden.

Es reicht nicht mehr aus, sich auf historische Daten zu verlassen, um vorauszusagen, wie sich die Nachfrage beim nächsten Unwetter gestaltet.
Es reicht nicht mehr aus, sich auf historische Daten zu verlassen, um vorauszusagen, wie sich die Nachfrage beim nächsten Unwetter gestaltet. (Bild: © Rawpixel Ltd. - stock.adobe.com)

Es ist wichtig, zu verstehen, dass es nicht mehr ausreichend ist, sich auf historische Daten von früheren Unwetterereignissen zu verlassen, um vorherzusehen, wie sich die Nachfrage beim nächsten Unwetter gestaltet. Heutzutage kann die Künstliche-Intelligenz-(KI-)Technologie den Absatz vorhersagen und auf Grundlage von internen und externen Händlerdaten verbesserte Prognosen stellen. Wenn historische sowie prädiktive Wetterdaten in die Lieferkette mit einbezogen werden, können Einzelhändler die Bedürfnisse der Kunden vor, während und nach einem Unwetter berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig für Produkte mit Verfallsdatum, wie Milch und Backwaren, welche schon immer eine besondere Herausforderung für die tägliche und intra-tägliche Prognose waren.

Bedarfsprognose für Lieferketten

Wetterveränderungen können einen Dominoeffekt in der Lieferkette auslösen. Bessere Nachfrageprognosen, die eine KI-basierte Wetteranalyse beinhalten, können das vermeiden, indem sie Einzelhändlern dabei helfen, noch so geringe Veränderungen zu antizipieren. Einzelhändler wissen vielleicht, wie sich Jahreszeiten auf den Produktverkauf in der Vergangenheit ausgewirkt haben, aber eine Änderung, die in der nächsten Woche oder sogar am nächsten Tag erfolgt, kann sich auf alle Bestellmengen, die Lieferantenauswahl, das Fulfillment, auf die Logistik, die Lkw-Ladung und die Preisgestaltung auswirken. Wenn zum Beispiel ein Sturm bereits in anderen Gebieten der Region gewütet hat und es zu gefährlichen Straßenverhältnissen und Stromausfällen gekommen ist, müssen Verfahren wie die Verteilung und Kühlung/Trockenlagerung schnell neu bewertet werden, um Produkte rechtzeitig und frisch an die Verbraucher bringen zu können. Prognosen müssen vor Unwettern durchgeführt werden, da Produkte möglicherweise für eine Woche oder länger nicht in stark betroffene Gebiete geliefert werden können.

Fazit: Bedarfsprognosen sind nicht wegzudenken, wenn es darum geht, ganzheitliche Lösungen für Probleme in der Lieferkette zu finden. Eine zeitnahe Wiederauffüllung und eine effiziente Logistik werden dadurch ermöglicht.

Mehr als nur ein Wirbelsturm

Im Vergleich zu früher, als Inventarplaner an heißen Tagen früher im Büro erschienen, um temperaturempfindliche Artikel manuell in die Läden zu verlagern, sind wir schon ein ganzes Stück weiter. Heutige Daten- und Technologiesysteme befähigen Handelsanalysten, mehr Zeit in die Planung zu stecken, anstatt sich um manuelle Eingriffe Gedanken zu machen. Mit der richtigen Technologie für die Bedarfsprognose können sich Einzelhändler auf jede Art von Wetterereignis – ob groß oder klein – besser vorbereiten und sicherstellen, dass die Bedürfnisse und Sicherheit ihrer Kunden an erster Stelle stehen. ■

* Patty McDonald ist Global Solution Marketing Director bei Symphony Retail AI in TX 75001 Dallas (Texas/USA), Tel. (00 1-4 80) 3 38-37 07, patty.mcdonald@symphonyretailai.com

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