Mit der passenden Absatzplanungssoftware in die richtige Umlaufbahn

Zulieferer der Luft- und Raumfahrtindustrie profitieren von den Vorbestellungen der Flugzeughersteller und können mit Hilfe der Bedarfsvorschau sowie der Produktionspläne (Kadenzen) der großen Hersteller ihre Produktion frühzeitig planen. Was für viele Branchen wie ein Segen klingt, stellt die Lieferanten der Flugzeughersteller jedoch vor die Herausforderung, die zusätzlichen Informationen auch richtig zu nutzen, ohne dabei im administrativen Aufwand zu versinken.

Aufgrund der meist hohen Komplexität in der Herstellung und der Beschaffung von Bauteilen der Luftfahrtindustrie dauern die Wertschöpfungsprozesse oft lang und sind sehr anspruchsvoll. Hinzu kommt, dass durch den hohen Kostendruck und begrenzte Kapazitäten Kundenaufträge einerseits so spät wie möglich gefertigt werden sollten, um Bestände zu vermeiden, andererseits aber so früh wie nötig, um Kapazitäten nicht zu überlasten. Eine verlässliche Kurz-, Mittel- und Langfristplanung ist daher unumgänglich, um eine optimale Ausrichtung der Beschaffung sowie auch Fertigung zu erzielen.

Generell lässt sich die Produktions- und Absatzplanung der Luftfahrtindustrie dabei in drei zeitliche Horizonte gliedern (Abb. 1.). Im Nahfristbereich befinden sich die aktuellen Kundenbestellungen. Der anschließende Zeitraum enthält primär die Bedarfsvorschau der Flugzeughersteller, also der Kunden (Kundenprognosen). Da die Bedarfsvorschau der Kunden in vielen Zulieferunternehmen für Unternehmensplanung, Beschaffungs- und Produktionsprozess nicht ausreichend weit in die Zukunft reicht, ist es in diesen Fällen erforderlich, den ferneren Planungshorizont durch eigene Prognosen der Zulieferer (Eigenprognosen) aufzufüllen [KREHER 2018].

Abb. 1: Überlappende Planungshorizonte in der Luft- und Raumfahrtindustrie

Die Struktur der drei Prognosehorizonte unterscheidet sich dabei je nach Kunde. Einige Flugzeughersteller stellen ihren Zulieferern eine Bedarfsvorschau durch ein eigens Lieferantenportal in Form von CSV-Dateien zur Verfügung. Andere hingegen übergeben die Planungsdaten wie Prognosen und Bestellungen in Form von Excel-Dateien, die in das ERP-System eingespielt werden müssen. Bei den meisten Kunden überlappen sich dabei die Zeitreihen der Bestellungen und der Bedarfsvorschauen, nur wenige synchronisieren sie wöchentlich. Neben Großkunden wie Airbus und Boeing sind es vor allem aber auch die zahlreichen Kleinkunden, die den Aufwand im Planungsprozess erhöhen; entweder durch eine komplett fehlende Bedarfsvorschau oder durch unterschiedliche Bereitstellungsformen ihrer Bedarfsvorschau, z.B. in Excel oder als PDF-Dokument. Dabei sorgt die Bereitstellung über Excel und PDF aufgrund des Medienbruchs außerdem noch für ein hohes Fehlerpotential bei der händischen Übertragung der Daten ins eigene Planungssystem.

Zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität haben einige Flugzeughersteller ein eigenes Controlling aufgestellt, um die Prognosestabilität und -genauigkeit zu ermitteln. Die „Genauigkeit“ einer Prognose gibt dabei an, welcher Anteil der prognostizierten Menge in einem Analysezeitraum tatsächlich als Kundenbestellungsmenge realisiert wurde. Zur Messung der Gleichmäßigkeit aller Prognosen für einen bestimmten Betrachtungszeitraum dient die „Prognosestabilität“. Mit ihrer Hilfe werden die Schwankungen in den wöchentlich übermittelten Prognosewerten gemessen. Viele Zulieferer stehen allerdings vor der Herausforderung, diese Kennzahlen für die Vielzahl ihrer Artikel zu berechnen, auszuwerten und zu archivieren. Die Überwachung dieser Kennzahlen, die dabei helfen können, vertraglich nicht vereinbarte Schwankungen zu erkennen und zu reklamieren und die in letzter Konsequenz sogar juristische Bedeutung haben können, ist ohne eine systemseitige Unterstützung kaum handhabbar und erfordert ein Konzept zur automatisierten Berechnung und Kontrolle der Kennzahlen.

Am Ende der Bedarfsvorschau „franst“ die Bedarfsvorschau mancher Flugzeughersteller bei manchen Teilen aus. Sie geben dann die voraussichtlichen Bedarfsmengen nicht mehr vollständig wieder und weisen teilweise sogar Lücken auf.

Deshalb benötigen Zulieferer meist auch eigene Bedarfsprognosen, die über die Bedarfsvorschau der Kunden hinaus reichen und Lücken auffüllen. Eine erste gute Planungsbasis dafür können die sogenannten Kadenzen bieten, d.h. die Planung der Flugzeughersteller hinsichtlich der voraussichtlichen monatlichen Bauzahlen der einzelnen Flugzeugmodelle. Die Kadenzen reichen deutlich weiter in die Zukunft, als die vom Kunden übermittelte Bedarfsvorschau.

Sofern bekannt ist, welche Bauteile in welcher Stückzahl in welche Flugzeugmodelle eingehen, kann mit diesen Kadenzen eine erste Eigenprognose aufgebaut werden. Leider ist dieser „Stücklistenfaktor“ den Zulieferunternehmen jedoch nicht immer vollständig bekannt. Darüber hinaus stellen nicht wenige Zulieferteile auch nur Optionsteile dar, die nicht in jedem Kundenauftrag für ein bestimmtes Flugzeugmodell verbaut werden. In solchen Fällen genügt es nicht, den „Stücklistenfaktor“ zu kennen; vielmehr müssen zusätzlich noch Einsatzwahrscheinlichkeiten berechnet und verwendet werden.

Bei genauerem Hinsehen entpuppt sich die vermeintlich komfortable Prognosesituation in der Luftfahrtindustrie folglich als sehr anspruchsvoll. An der Qualität der eigenen Prognosen auf Basis der Bedarfsvorschau und Kadenzen der Kunden hängen Wohl und Wehe der Zulieferindustrie. Entsprechend präzise sollten Bedarfsprognosen deshalb beherrscht werden. Hier ist eine organisatorisch und technisch einfach zu handhabende Lösung erforderlich.

Vom Kaffeesatzlesen zur systemunterstützen Absatzplanung

Gefordert ist eine Lösung, die die Absatzprognosen der Kunden mit den eigenen Prognosen verknüpft und ganzheitlich handhabbar macht, bevor sie in das ERP-System einfließen.

Manuelle Lösungen mit Tabellenkalkulation oder unzureichenden Analysemethoden greifen zu kurz. Selbst der emsigste Absatzplaner wäre vollends überfordert, monatlich unzählige Artikel-Planzahlen manuell zu überprüfen. Eine Stichprobenprüfung birgt die Gefahr, dass nicht alle Fehler in den Forecastdaten erkannt und damit Fehler an Beschaffung und Produktion weitergegeben werden.

Durch die Einführung spezifischer Absatzplanungstools, wie in Abb. 2 dargestellt, kann jedoch der gesamte Bedarfsplanungsprozess verbessert und effizienter durchgeführt werden.

Abb. 2: Konsolidierung heterogener Daten mittels Absatzplanungstools wie DISKOVER SCO AEROSPACE [Kemmner 2018].

Zentrale Leistungsmerkmale von Absatzplanungssystemen für die Luftfahrtzulieferindustrie

Durchgängiger Bedarfsplan, für jedes einzelne Fertigteil, rollierend über 24 oder mehr Monate

Alle Prognoseinformationen müssen zu einem durchgängigen Bedarfsplan integriert und auf den erforderlichen Planungshorizont, mindestens aber 24 Monate, verlängert werden. Kundenbestellungen und -prognosen müssen dafür zusammengefahren und mit Eigenprognosen ergänzt werden.

Zusammenführen aller Prognoseinformationen und Formate

Alle Datenformate, auch CSV-Daten, Exceltabellen oder PDFs, müssen unterstützt und einheitlich in einem Format dargestellt werden. Die Vereinheitlichung und Automatisierung von Erfassung und Aufbereitung der Prognosedaten im Absatzplanungssystem und die damit verbundene Eliminierung von Medienbrüchen führt zu einer besseren und schnelleren materialnummernspezifischen Planung.

Automatische Ermittlung von „Eigenprognosen“, teilweise mit verteilungsfreien Verfahren

Über den Zeitraum der durch die Lieferpläne der Kunden hinausreicht, muss das System selbständig Prognosewerte für jede Materialnummer ermitteln. Einen wesentlichen Input hierfür bieten die Kadenzpläne der Hersteller; teilweise müssen Zeitreihen auch mit statistischen Methoden ergänzt werden. Da viele der zu planenden Teile keiner normalverteilten Nachfrage folgen, müssen dabei verteilungsfreie Verfahren angewandt werden [Kemmner 2018]

Statistische Berücksichtigung von Einsatzwahrscheinlichkeiten

Wenn die Stücklistenfaktoren zwischen Flugzeug und geliefertem Teil nicht bekannt sind oder wenn es sich um Optionsteile handelt, muss das Absatzplanungssystem die Einsatzwahrscheinlichkeiten statistisch berücksichtigen und laufend mittels der historischen Daten nachjustieren. Wichtig dabei ist, dass die Wahrscheinlichkeiten in konkrete Stückzahlaussagen übersetzt werden; 65% eines Teiles werde nie benötigt, sondern immer 100% oder 0%.

Abb. 3: Beispiel für die Darstellung der berechneten Einsatzwahrscheinlichkeiten von Optionsteilen [Quelle: DISKOVER]

Weitgehend automatische Ermittlung und Bereinigung von inkonsistenten Zeitreihen

Lücken in den Kunden-Forecasts, wie sie erfahrungsgemäß gegen Ende der Vorschauhorizonte der Kunden auftreten, müssen automatisch erkannt und geschlossen, zumindest aber durch Alertreports gemeldet werden.

Brutto oder Nettoplanung

Wichtig ist, dass die Prognosen der Kunden als Brutto- oder Nettoplanung eingestellt werden können. Der Bruttoplanungsmechanismus wird angewendet, wenn sich die Zeitreihen der Bestelltermine und der Bedarfsvorschau eines Kunden überschneiden. Der Nettoplanungsstatus zeigt nur noch die Daten an, die alleine auf Prognosedaten basieren – die also bereits um die Kundenbestellungen bereinigt wurden.

Controlling der Prognoseabweichungen

Letztlich sind Controllingfunktionen zur Berechnung und Überwachung von Prognosegenauigkeit und Prognosestabilität wichtig. Ausgereifte automatisierte Absatzplanungssysteme unterstützen dabei nicht nur bei der Auswertung vergangener Prognosen, sondern warnen auch durch Alertfunktionen frühzeitig, wenn Prognosen fehlen oder unerwartet abfallen und nicht automatisch repariert werden können (Abb.4.).

Abb. 4: Beispiel einer Auswertung der Prognosegenauigkeit für die Bedarfsvorschau zweier Kunden [Quelle: DISKOVER]

Planbedarfsversatz nach Auslieferungswerk

Die von den Kunden bereitgestellten Bedarfstermine entsprechen zumeist den Anlieferterminen im Werk, an das ausgeliefert werden soll und nicht dem Termin für die Versandbereitschaft eines Teils beim Zulieferer. Je nach Entfernung und Transportaufwand können zwischen beiden Terminen beträchtliche Zeiträume liegen. Leistungsfähige Absatzplanungssysteme können dieser Planbedarfsversatz berücksichtigen

Pflege von Nachfolgermaterial, Auslaufdatum sowie Verkaufsstartdatum

Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen sowie Auslaufdatum und Verkaufsstartdatum sind wichtige Parameter, um die Planungssituation möglichst vollständig darzustellen und umfassende Ergebnisse liefern zu können.

Laufender Datenabgleich mit dem ERP-System

Für den Abgleich von Bedarfsvorschau und Kundenbestellungen muss das Absatzplanungssystem täglich Daten mit dem ERP-System austauschen.

Datenpre- und Postprocessing zwischen ERP-System und Absatzplanungssystem

Die Herausforderungen der Datenaufbereitung bei der Absatzplanung im Luftfahrtzulieferbereich lassen sich innerhalb der starren Struktur von ERP-Systemen schwer lösen. Häufig müssen Daten aus den ERP-Systemen aufbereitet und korrigiert werden, um Inkonsistenzen durch mangelnde Datenpflege im ERP-System auszugleichen. Das ist beim Einsatz getrennter Systeme und Datenbanken beträchtlich einfacher und flexibler machbar. Auch beim Zurückspielen der Daten kann es erforderlich sein, Planwerte, die evtl. differenzierter ermittelt wurden, wieder zusammenzufahren, ehe sie an das ERP-System übertragen werden.

Die Praxis hat gezeigt, dass man durch den Einsatz von ERP-angebundenen Absatzplanungssystemen für die Luft- und Raumfahrtindustrie den Planungsaufwand massiv verringern kann. Der Arbeitsschwerpunkt der Absatzplaner verlagert sich von der umfangreichen, mühevollen und fehlerbehafteten manuellen Aufbereitung von Zahlenreihen zu deren intelligenter Interpretation.

In Abwandlung eines bekannten Bonmots von Mark Twain lässt sich deshalb abschließend feststellen: „Prognosen sind nicht immer eine schwierige Sache, selbst wenn sie die Zukunft betreffen“. Aber ohne systematisches Herangehen und automatisierte Prozesse unterscheidet sich die Bedarfsplanung wenig vom Lesen eines Kaffeesatzes.

Bibliographie (in alphabetischer Reihenfolge)

Kemmner, A.: Bestände und Lieferbereitschaft in den Griff bekommen (Teil 1.), in: Productivity Management, 2010, H. 2, S. 29-31

Kemmner, A.: Bestände und Lieferbereitschaft in den Griff bekommen (Teil 2.), in: Productivity Management, 2010, H. 3, S. 54-56

Kemmner, A.: Besser genau irren als zufällig treffen, in: Productivity Management, 2014, H. 4, S. 32

Kemmner, A.: Best-Practice-Regeln für eine leistungsfähige Absatzprognose
https://ak-online.de/fachartikel/absatzprognose/

Kreher, E., Franken, T., Peressini, M.-C.: Systemunterstütze Absatzplanung, in: IT & Production, 2018, H4., S. 50-51