Automobilhersteller: Es ist an der Zeit, einen Blick unter die Haube Ihrer Bedarfsplanungslösung zu werfen

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Automobilhersteller, es ist an der Zeit, einen Blick unter die Haube Ihrer Bedarfsplanungslösung zu werfen

  • Automobilhersteller: Es ist an der Zeit, einen Blick unter die Haube Ihrer Bedarfsplanungslösung zu werfen
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Die globale Automobilindustrie befindet sich in einer Revolution, da Hersteller und Verbraucher von Modellen mit Verbrennungsmotor (ICE) auf Elektrofahrzeuge (EVs) umsteigen. Während dieser grundlegende Wandel enorme Vorteile für die Umwelt mit sich bringen wird, schafft er Herausforderungen und Komplexität für die weltweiten Bedarfsplanungsteams für die Automobilindustrie.

Es ist schwierig, den richtigen Produktmix – für Elektrofahrzeuge, Verbrennungsmotoren und Hybride – nach Kanal und Region zu finden. Um diese Komplexität noch zu erhöhen, verlangen die Verbraucher von heute nach Produktanpassungen. Mit dem Aufkommen intelligenter Funktionen, elektrischer Antriebe und Hybridmodelle und der ständigen Verfügbarkeit neuer Optionen wird dieser Trend voraussichtlich zunehmen.

Für die Automobilhersteller ist es aufgrund der Fülle an Auswahlmöglichkeiten schwierig, die genauen Konfigurationen vorherzusagen, die der Marktnachfrage entsprechen. Dies führt oft zu einer Überproduktion von Fahrzeugen und Optionen, was zu einem Bestand an sich langsam verkaufenden Modellen führt, die bei den Händlern unverkauft bleiben und gewinnbringende Rabatte erzwingen. Darüber hinaus sind die Präferenzen und die Nachfrage der Verbraucher auf den globalen Märkten sehr unterschiedlich. Eine falsche Mischung kann einerseits zu übermäßigen, alternden Lagerbeständen und andererseits zu verpassten Verkaufschancen führen. Erstausrüster (OEMs), die in der Lage sind, die Bedürfnisse der Verbraucher genau einzuschätzen und ihre Lieferketten entsprechend anzupassen, werden diejenigen sein, die profitabel bleiben.

In der Zwischenzeit müssen die Automobilhersteller hohe Kapitalinvestitionen in neue Technologien, Werke und Lieferkanäle tätigen, um die unterschiedlichen Modelle und Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen, ohne dass garantiert werden kann, dass sich diese Investitionen auszahlen.  Und während der weltweite Chipmangel fest im Rückspiegel zu sehen ist, sehen sich die Autohersteller immer noch mit Lieferengpässen konfrontiert, was zum Teil auf die großen Komponentenbestände zurückzuführen ist, die für die gleichzeitige Produktion von Elektrofahrzeugen, Verbrennungsmotoren und Hybridmodellen benötigt werden. Wenn die Produktion aufgrund von Teilemangel ins Stocken gerät, verlieren die Hersteller Margen, Umsatz und Kundenbindung.

Vielleicht die größte Herausforderung? Die Automobilhersteller versuchen, sich in diesem chaotischen, komplexen Marktumfeld mit veralteten Lösungen zurechtzufinden, die einfach nicht für diese Aufgabe entwickelt wurden. Supply-Chain-Planungsteams sind nicht in der Lage, eine umfassende Nachfrage über alle Modelle, Regionen und Kanäle hinweg vorherzusagen – oder Nachfrageänderungen schnell genug zu erkennen, um Verluste zu vermeiden. Sie sind nicht in der Lage, Störungen zu antizipieren, rigoros zu analysieren oder optimal zu beheben. Und allzu oft sind sie nicht in der Lage, Echtzeitdaten im gesamten Unternehmen auszutauschen und über funktionale Silos hinweg zusammenzuarbeiten.

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Was wird benötigt? Eine Lösung, die auf Hochtouren läuft

Um mit allen Veränderungen auf dem Markt Schritt zu halten und gleichzeitig Störungen zu erkennen und zu bewältigen, benötigen Automobilplaner eine fortschrittliche Lösung, die durch künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht wird.

Die ideale Lösung würde über menschliche Kognition und manuelle Analyse hinausgehen und große Mengen an Nachfragedaten nahezu in Echtzeit aufnehmen – sowie wichtige Wirtschaftsdaten wie den Verbraucherpreisindex (VPI), die Inflation, das Bruttoinlandsprodukt (BIP), Zinssätze, Kraftstoffpreise und Baubeginne berücksichtigen. Dann würde es fortschrittliche Data Science und prädiktive Analysen nutzen, um zu genauen Nachfrageprognosen zu gelangen. Die daraus resultierenden Prognosen wären auch dynamischer und nicht statischer Natur, um auch dann an den tatsächlichen Marktbedürfnissen ausgerichtet zu bleiben, wenn sich die Bedingungen ändern.

Diese KI-gestützte Lösung würde die Nachfragekomplexität über alle Modelle, Kanäle und Regionen hinweg verwalten, um sicherzustellen, dass das richtige Produkt immer zur richtigen Zeit am richtigen Ort ist. Selbst der komplexe Produktmix, der derzeit den globalen Automobilmarkt kennzeichnet, wäre leichter zu bewältigen.

Schließlich würde die ideale Lösung nicht nur fortschrittliche KI und Data Science, sondern auch maschinelles Lernen (ML), Cloud Computing und Predictive Analytics nutzen, um den Zeithorizont zwischen Planung und Entscheidungen von Tagen auf Minuten zu verkürzen. Bei der Definition von Prognosen würde es Hunderte von Was-wäre-wenn-Simulationen schnell durchführen, um die Auswirkungen realer nachfragetreibender Variablen zu verstehen und vorherzusagen. Diese leistungsstarke Lösung würde selbstständig optimale Empfehlungen abgeben und ein noch nie dagewesenes Maß an Entscheidungsgeschwindigkeit, Reaktionsfähigkeit und Agilität ermöglichen.

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Verbessern Sie Ihre Ergebnisse mit Blue Yonder Demand Planning

Wenn diese idealisierte Lösung zu gut klingt, um wahr zu sein, sollten Sie Blue Yonder Demand Planning kennenlernen. Diese innovative Planungslösung, die auf KI basiert, ermöglicht es Bedarfsplanern in der Automobilindustrie, von folgenden Vorteilen zu profitieren:

  • Datenanalyse nahezu in Echtzeit. Die Bedarfsplanung verwendet fortschrittliche statistische und ML-Modelle, um die Nachfrage über verschiedene Zeithorizonte, Regionen, Kanäle und Produkte hinweg genau zu prognostizieren und diese granularen Prognosen dynamisch anzupassen, wenn sich die Bedingungen ändern. Diese Blue Yonder-Lösung berücksichtigt Hunderte von kausalen Faktoren und nachfragetreibenden Variablen – wie VPI, BIP, Inflation, Zinssätze und Kraftstoffpreise –, um genaue Prognosen zu erstellen. Darüber hinaus werden Risiko- und Nachfrageannahmen erfasst.
  • Ein einheitlicher Planungsprozess. Demand Planning ersetzt isolierte Entscheidungstools und -prozesse durch integrierte, kollaborative Planung und Szenariomodellierung über Funktionen hinweg. Durch die Erhöhung der Transparenz der Lieferkette wird die Produktion intelligent an die Nachfrage auf den globalen Märkten angepasst. Benutzer nutzen ein einziges, gemeinsam genutztes Datenmodell, das sicherstellt, dass sie mit den neuesten und relevantesten Erkenntnissen verbunden sind. Entscheidungen werden auf der Grundlage einer einzigen Version der Wahrheit getroffen.
  • Optimierte Szenarioplanung. Die KI-gestützte Lösung von Blue Yonder ermöglicht es dem Bedarfsplanungsteam, seine Annahmen digital einzubetten, zu verfolgen und zu verbessern sowie die Variablen, die sich auf die Nachfrageergebnisse auswirken, genau zu identifizieren. Planer können mehrere Szenarien erstellen, ausführen und testen, um viel schneller zu umsetzbaren Plänen zu gelangen – und Pläne viel dynamischer zu aktualisieren. Die Planung wird kontinuierlich und nicht statisch, da die Zyklen von Wochen, Tagen oder Stunden auf nur wenige Minuten komprimiert werden.
  • Ein plattformbasierter Ansatz. Die Bedarfsplanung wird auf der Blue Yonder Platform bereitgestellt, die konfigurierbare Standarddienste bietet, mit denen alle Planungs- und Ausführungsprozesse flexibel abgebildet und orchestriert werden können. Durch den Einsatz von KI auf der Blue Yonder Platform können Erkenntnisse identifiziert und geteilt werden, und die Planung kann funktionsübergreifend optimiert und automatisiert werden. Planung und Ausführung können nicht in Silos, sondern als Teil eines gemeinsamen Ansatzes verwaltet werden, wodurch die Reaktionszeiten auf Nachfrageänderungen und andere Störungen minimiert werden. 

 

Starten Sie Ihre (Optimierungs-)Engines

Wenn Sie ein Bedarfsplaner sind, ist es an der Zeit, eine Änderung vorzunehmen. So wie Elektrofahrzeuge die globale Automobilindustrie revolutionieren, revolutioniert KI-gestützte Blue Yonder Demand Planning den Prognoseprozess.

Führende Automobilhersteller nutzen bereits die leistungsstarken Optimierungs-Engines von Blue Yonder, um den Produktmix über Modelle, Kanäle und Regionen hinweg richtig zu gestalten – und so den Umsatz, die Margen, die Kundenzufriedenheit und die Anlagenauslastung zu steigern. Betrachten Sie diesen Blogbeitrag als eine grüne Flagge, die Ihr eigenes Rennen zu besseren Ergebnissen startet.

Prognostizieren Sie den Weg in die Zukunft mit kognitiver Bedarfsplanung

Die kognitive Bedarfsplanung von Blue Yonder bietet fortschrittliche Analysen, kausale Simulation in Echtzeit und integrierte Zusammenarbeit, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

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