SAP Integrated Business Planning (IBP) ist eine leistungsstarke Lösung für die integrierte Unternehmensplanung. Sie unterstützt Unternehmen dabei, ihre Planung entlang der gesamten Supply-Chain-Prozesse zu optimieren und flexibel auf Veränderungen zu reagieren. Das IBP besteht aus mehreren Modulen mit eigenen Schwerpunkten wie die Absatzplanung, Inventory oder Supply-Chain-Planung. Der modulare Aufbau mit dem passenden Lizenzmodell ermöglicht eine optimale Anpassung der nutzbaren Funktionen an die unternehmensspezifischen Anforderungen und eine spätere Skalierung. In diesem Blogbeitrag gehen wir auf das Modul IBP for Demand ein. Für weitere Module besuchen Sie unsere Lösungsseite.
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Was ist IBP for Demand?
SAP Integrated Business Planning for Demand ist ein Modul der IBP-Lösung zur Abbildung von Bedarfsplanungsprozessen mit starken Planungsfunktionalitäten. Informationen über historische Absätze oder auch aktuelle Trends wie Temperatur oder Ölpreis werden für Bedarfsprognosen herangezogen. Zur Steigerung der Prognosequalität bietet IBP for Demand neben Möglichkeiten zur Analyse von Prognosefehlern Algorithmen zur automatisierten Datenbereinigung, Berücksichtigung von Promotionen, Produktlebenszyklen sowie Chancen und Risiken. Dabei steht grundsätzlich die Kombination aus statistischen Verfahren oder Machine Learning mit manuellen kollaborativen Kriterien im Vordergrund, um automatisierte Planungsprozesse mit Eingriffsmöglichkeiten zu ermöglichen. Die resultierende hohe Qualität der Bedarfsplanungsergebnisse dient als Grundlage für die angeschlossenen Prozesse der Netzwerk-, Bestands-, Beschaffungs- und Produktionsplanung.
Ein Beispiel aus der Nahrungsmittelindustrie:
Ein Hersteller von Milchprodukten steht vor der Herausforderung, die schwankende Nachfrage nach Joghurt und Käse optimal vorherzusagen. Saisonale Schwankungen, Sonderaktionen im Handel und sich verändernde Verbrauchergewohnheiten machen eine präzise Planung schwierig. Mithilfe von IBP for Demand kann das Unternehmen historische Verkaufszahlen mit aktuellen Marktdaten kombinieren und kurzfristige Nachfragetrends erkennen. So lässt sich rechtzeitig eine steigende Nachfrage nach laktosefreien Produkten identifizieren, wodurch die Produktion und Beschaffung gezielt angepasst werden kann – ohne Überproduktion oder Engpässe zu riskieren.
Mit SAP IBP for Demand wird aus unsicheren Prognosen eine belastbare Grundlage für fundierte Entscheidungen entlang der gesamten Supply Chain.
Typischer Bedarfsplanungsprozess mit SAP IBP for Demand
Die Erstellung des Bedarfsplans lässt sich in folgende Schritte unterteilen:
- Datenintegration: Zusammenführung relevanter Informationen aus verschiedenen Quellen. Für die Integration von Stammdaten kommt dabei SAP Cloud Integration zum Einsatz, während Real-Time Integration (RTI) die Bereitstellung von Bewegungsdaten an SAP IBP in Echtzeit ermöglicht.
- Datenbereinigung: Manuelle oder automatisierte Bereinigung fehlerhafter oder unvollständiger Daten
- Automatische Prognose: Einsatz von Bedarfsmusteranalysen für die Anwendung optimaler statischer Methoden oder Machine-Learning-Algorithmen und Nutzung von Produktlebenszyklus-Informationen für genauere Vorhersagen
- Prognosekorrektur: Review und Anpassung der Bedarfszahlen durch Experten
- Berechnung der Prognosegenauigkeit: Kontinuierliche Optimierung auf Basis historischer Daten
- Bedarfsreview & Konsensplan: Erstellung eines mit betroffenen Abteilungen abgestimmten Bedarfsplans unter Berücksichtigung aller relevanten Einflussfaktoren
CONSILIO hat uns bei der erfolgreichen Umstellung von APO DP und SNP auf IBP for Demand und S&OP mit ihrem umfangreichen Know-how unterstützt.
Das zeichnet IBP for Demand aus
Cloud-Lösung
Statt hoher Investitionskosten für den Kauf von eigener IT-Infrastruktur fallen lediglich planbare, laufende Kosten für die Nutzung an. Dazu kommen regelmäßige und automatische Upgrades mit neuen Features, Entlastung der IT-Abteilung, Mobilfähigkeit, Kollaboration mit verschiedenen Abteilungen und externen Partnern sowie eine Erreichbarkeit von überall.
Fiori + Excel UI / hohe Userakzeptanz
Die Kombination aus intuitiv bedienbaren Fiori Apps wie dem Planner-Workspace und dem seit langem etablierten SAP IBP Excel-Add-In ist besonders bei Planern beliebt und reduziert Schulungsaufwand für neue Anwender.
State-of-the-Art-Algorithmen und KI
Eine große Auswahl an Algorithmen und der Einsatz von Machine Learning sorgen für präzise Prognosen. Zusätzlich erhältliche KI Features im Rahmen Joule Premium for Supply Chain Management können den Planern die Benutzung des automatisierten Forecasts erleichtern.
Für die Vorhersage von Nachfragemustern, die auch saisonale Schwankungen oder Trends enthalten eignet sich etwa die exponentielle Glättung (Exponential Smoothing). Zur Vermeidung einer manuellen Selektion der Algorithmen pro Produkt und Nachfragemuster wählt IBP for Demand automatisch den besten Algorithmus aus.
Beispiel:
Ein Molkereiunternehmen produziert verschiedene Milchprodukte, darunter Joghurts mit saisonalen Geschmacksrichtungen wie Erdbeer- oder Zimtjoghurt. Die Nachfrage nach diesen Produkten schwankt je nach Jahreszeit erheblich – Erdbeerjoghurt wird im Sommer besonders stark nachgefragt, während Zimtjoghurt in der Weihnachtszeit boomt. IBP for Demand erkennt das saisonale Bedarfsmuster selbstständig und wendet die exponentielle Glättung dritter Ordnung für die Prognoseerstellung an.
Integrierte Planung von Produktlebenszyklen
Produkte durchlaufen verschiedene Phasen ihres Lebenszyklus – von der Markteinführung bis zum Auslaufen. SAP IBP ermöglicht eine integrierte Planung dieser Zyklen mithilfe von Referenzprodukten und anpassbaren Ein- und Auslaufstrategien. Dadurch lassen sich Bedarfsprognosen frühzeitig anpassen, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden.
Promotionsplanung
Werbeaktionen und Promotionen haben gerade im Konsumgüterbereich oft erhebliche Auswirkungen auf den zukünftigen Bedarf. SAP IBP for Demand bietet eine transparente Promotionsplanung sowie ein Data Cleansing der Absatzzahlen zur Bereinigung der Prognosegrundlage. Dies erleichtert Unternehmen die Einschätzung von Aktionsauswirkungen, das Management von möglichen Promotionen und optimiert die gesamte Supply Chain Planung sowie die operativen Prozesse.
Beispiel:
Ein großer Molkereibetrieb bringt regelmäßig neue Joghurtvarianten auf den Markt, um aktuelle Trends und Verbraucherwünsche zu bedienen – etwa einen proteinreichen griechischen Joghurt mit Superfoods. Da es sich um ein neues Produkt handelt, gibt es noch keine historischen Verkaufsdaten, die für eine Prognose genutzt werden könnten. In diesem Fall wird der Absatz früherer Markteinführungen von griechischem Joghurt als Basis genutzt, um die Prognose zu erstellen.
Gleichzeitig wird der klassische Vanillejoghurt aufgrund sinkender Nachfrage aus dem Sortiment genommen. Das De-Listing wird mithilfe der Auslaufsteuerung von SAP IBP for Demand mit eigenen Auslaufkurven abgebildet.
Wer Nachfrage nicht nur reagiert, sondern intelligent vorhersagt, verschafft sich mit SAP IBP for Demand einen klaren Wettbewerbsvorteil.
Chancen- und Risikoplanung mit Driver-Based Planning:
Ein weiteres zentrales Element von SAP IBP for Demand ist die Driver-Based Planning-Funktion. Sie ermöglicht eine flexible Chancen- und Risiko-Planung auf Aggregationsebene. Planer können relevante Einflussfaktoren flexibel anpassen, verschiedene Szenarien simulieren und analysieren.
Beispiel:
Ein Milchproduzent nutzt Driver-Based Planning, um die Auswirkungen steigender Milchpreise auf die Nachfrage nach Premium-Bio-Produkten zu simulieren. SAP IBP for Demand berücksichtigt dabei die externen Faktoren Rohstoffkosten, Wettbewerbsaktionen und Verbrauchertrends und passt die Prognose automatisch an. So kann das Unternehmen frühzeitig entscheiden, ob Preis- oder Portfolioanpassungen notwendig sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Fazit
SAP IBP for Demand eignet sich insbesondere für Unternehmen, die eine präzise und kollaborative Bedarfsplanung benötigen. Besonders profitieren Branchen mit schwankender Nachfrage, komplexen Lieferketten und Produkten mit unterschiedlichen Bedarfsmustern. Durch leistungsstarke Algorithmen, eine flexible Integration externer Datenquellen und wichtiger Funktionen wie die Promotions- sowie Chancen- und Risiko-Planung wird die Planungsgenauigkeit messbar verbessert. Unternehmen profitieren von mehr Transparenz, optimierten Prozessen und einer effizienteren Entscheidungsfindung. Die Lösung wird branchenübergreifend eingesetzt: von der Lebensmittelindustrie über Pharma- und Chemiebranche bis hin zum Maschinenbau.
