Aufrufe: 0 Autor: Site-Editor Veröffentlichungszeit: 10.09.2026 Herkunft: Website
Die Entscheidung, wie viele Kleidungsstücke produziert werden sollen, ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die eine Bekleidungsmarke trifft.
Bestellen Sie zu wenig, kann es passieren, dass beliebte Produkte ausverkauft sind, bevor die nächste Lieferung eintrifft. Bestellen Sie zu viele, kann es sein, dass die Marke überschüssige Lagerbestände, Preisnachlässe und Geld in nicht verkauften Produkten hat.
Aus diesem Grund sollten Produktionsmengen auf mehr als den Vorjahresverkäufen oder der Intuition eines Käufers basieren.
Ein praktischer Prognoseprozess für Bekleidung berücksichtigt die tatsächliche Nachfrage, Lagerverfügbarkeit, Saisonalität, Werbeaktionen, Vorlaufzeit, Sicherheitsbestand, Größenverteilung und das verfügbare Budget.
Das Ziel besteht darin, abzuschätzen, wie viel Kunden in dem Zeitraum, in dem das neue Inventar verfügbar sein wird, wahrscheinlich kaufen werden, und dann zu bestimmen, wie viel Inventar die Marke benötigt, um diese Nachfrage zu decken.
Für einen OEM-Bekleidungshersteller wird diese Prognose schließlich zu einem Produktionsauftrag, der nach Stil, Farbe und Größe aufgeschlüsselt ist.
Auf den ersten Blick scheinen Prognosen einfach zu sein.
Wenn eine Marke letztes Jahr 1.000 Stück eines Stils verkauft hat, könnte sie dieses Jahr weitere 1.000 Stück bestellen.
Das Problem besteht darin, dass historische Verkäufe nicht immer die tatsächliche Kundennachfrage widerspiegeln.
Stellen Sie sich vor, ein T-Shirt würde 100 Stück pro Woche verkauft. Nach vier Wochen ist die mittlere Größe ausverkauft. Kunden suchen weiterhin nach Medium, aber die Marke kann nicht verkaufen, was sie nicht mehr hat.
Der Verkaufsrekord könnte zeigen, dass die Nachfrage nach der vierten Woche zurückging.
Tatsächlich war das Produkt nicht mehr verfügbar.
Die vorgelegte Studie beschreibt dies als Nachfragezensur . Wenn ein Produkt nicht vorrätig ist, können die beobachteten Verkäufe auf Null sinken, obwohl Kunden es möglicherweise trotzdem kaufen möchten. Die direkte Verwendung dieser Rohzahlen kann dazu führen, dass Sie zukünftige Produktionsmengen unterschätzen.
Dadurch entsteht ein gefährlicher Kreislauf:
Beliebtes Produkt → ausverkauft → Verkaufsdaten erscheinen schwächer → nächste Bestellung ist zu klein → Produkt ist wieder ausverkauft
Langsamdrehende Produkte können in der Zwischenzeit auf Lager bleiben und weiterhin Verkaufsdaten generieren.
Eine gute Prognose beginnt daher mit der Frage:
Was wollten Kunden eigentlich kaufen, als das Produkt verfügbar war?
Der erste Schritt besteht darin, historische Verkaufsdaten für den prognostizierten Stil, die Farbe und die Größe zu sammeln.
Nützliche Informationen können sein:
Einheiten verkauft
Termine verkaufen
Lagerbestand verfügbar
Fehlbestände
Preisänderungen
Werbeaktionen
Produkteinführungen
Saisonzeiten
Verkäufe nach Größe
Verkäufe nach Kanal
Je detaillierter die Daten sind, desto aussagekräftiger kann die Prognose sein.
Eine Marke mit mehrjähriger Verkaufshistorie kann wiederkehrende Muster leichter erkennen als eine Marke mit nur wenigen Monaten Daten.
Allerdings bedeuten mehr Daten nicht automatisch bessere Prognosen.
Die Daten müssen richtig interpretiert werden.
Angenommen, eine Marke hätte einen Verkaufszeitraum von 30 Tagen.
Das Produkt war 20 Tage lang verfügbar und es wurden 400 Stück verkauft.
Wenn die Marke einfach rechnet:
400 ÷ 30 = 13,3 Stück pro Tag
Es wird davon ausgegangen, dass das Produkt während des gesamten Zeitraums mit dieser Rate hätte verkauft werden können.
Wenn das Produkt jedoch 10 Tage lang nicht verfügbar war, betrug die beobachtete Verkaufsrate während des verfügbaren Zeitraums:
400 ÷ 20 = 20 Stück pro verfügbarem Tag
Die zweite Zahl bietet möglicherweise einen besseren Ausgangspunkt für die Schätzung der Nachfrage.
Die Studie empfiehlt, die tatsächliche Verkaufsrate anhand des Zeitraums zu berechnen, in dem die SKU tatsächlich verfügbar war, anstatt Zeiten, in denen kein Lagerbestand vorrätig ist, als Nullnachfrage zu behandeln.
Dieser Prozess wird oft als Nachfragebeschränkung bezeichnet.
Die Grundidee ist einfach:
Wenn Kunden das Produkt nicht kaufen konnten, sollten diese Tage nicht automatisch als Tage interpretiert werden, an denen Kunden es nicht wollten.
Sobald die historischen Umsätze bereinigt sind, benötigt die Marke eine Basisprognose.
Die Basislinie ist eine Schätzung der normalen Nachfrage, bevor Sonderereignisse wie große Werbeaktionen oder ungewöhnliche Spitzen hinzukommen.
Unterschiedliche Produkte können unterschiedliche Prognosemethoden erfordern.
Für ein Basisprodukt mit relativ stabiler Nachfrage kann ein gleitender Durchschnitt einen nützlichen Ausgangspunkt bieten.
Für ein einfaches schwarzes T-Shirt, das sich das ganze Jahr über gut verkauft, ist beispielsweise möglicherweise kein ausgefeiltes Prognosesystem erforderlich.
Die Marke kann die jüngsten Verkäufe untersuchen und einen repräsentativen Durchschnitt ermitteln.
Wenn die Umsätze kontinuierlich gestiegen oder gesunken sind, sollte die Prognose diesen Trend berücksichtigen.
Wenn beispielsweise ein Kernunterwäschestil über mehrere Saisons stetig gewachsen ist, könnte die einfache Verwendung eines alten Durchschnitts die zukünftige Nachfrage unterschätzen.
Für solche Situationen können lineare Trendmodelle hilfreich sein.
Einige Produkte folgen vorhersehbaren saisonalen Mustern.
Badebekleidung, Winterunterwäsche, Thermokleidung und andere saisonale Produkte können im Laufe des Jahres ein sehr unterschiedliches Verkaufsverhalten aufweisen.
Die Prognose muss daher unterscheiden zwischen:
Normales Wachstum oder Rückgang
Und
Wiederkehrende saisonale Nachfrage
Die Forschung identifiziert exponentielle Glättung und ETS-Modelle als nützliche Prognoseansätze, da sie Fehler, Trends und Saisonalität berücksichtigen können.
Für die meisten kleineren Marken ist das Verständnis des Prinzips wichtiger als die Auswahl eines komplizierten Prognosealgorithmus.
Ein großer Ausverkauf kann dazu führen, dass ein Produkt viel beliebter erscheint, als es normalerweise ist.
Stellen Sie sich vor, eine Marke verkauft normalerweise 100 Teile eines Stils pro Woche.
Bei einer 30 %-Rabattaktion werden 250 Stück verkauft.
Die Verwendung von 250 als neuer Normalwert würde zu einer sehr aggressiven Produktionsprognose führen.
Das gleiche Problem kann auftreten bei:
Flash-Verkäufe
Influencer-Kampagnen
Große Werbekampagnen
Feiertagsaktionen
Einführung neuer Produkte
Vorübergehende Preissenkungen
In der Studie wird empfohlen, den Werbeaufschwung von der zugrunde liegenden Grundnachfrage zu trennen und dann gegebenenfalls geplante Werbeeffekte wieder in die Zukunftsprognose einzubeziehen.
Zum Beispiel:
Normale Nachfrage: 100 Einheiten/Woche.
Erwartete Werbesteigerung: +40 %.
Prognose während der Werbeaktion: ca. 140 Einheiten/Woche
Der genaue Anstieg sollte nach Möglichkeit aus den historischen Daten der Marke stammen.
Die Nachfrage nach Kleidung hängt stark von der Jahreszeit ab.
Die Kundennachfrage kann sich ändern aus folgenden Gründen:
Temperatur
Klima
Feiertage
Schulanfangszeiten
Reisezeiten
Werbekalender
Modesaisons
Daher sollte eine Marke bei der Erstellung einer Prognose ähnliche Zeiträume vergleichen.
Beispielsweise könnte die Verwendung der Dezemberverkäufe zur Prognose der Julinachfrage nach einem Saisonprodukt zu einem sehr irreführenden Ergebnis führen.
Die Marke sollte fragen:
Was wurde dieses Produkt oder ähnliche Produkte in der gleichen Saison in den Vorjahren verkauft?
Saisonalität wird besonders wichtig, wenn die Produktionsvorlaufzeiten lang sind.
Wenn eine Fabrik mehrere Monate für die Produktion und den Versand einer Sonderanfertigung benötigt, muss die Marke die Nachfrage lange vor Beginn der eigentlichen Verkaufssaison vorhersagen.
Ein neuer Stil führt zu Prognoseproblemen, da es keine Direktverkaufshistorie gibt.
Eine Marke kann nicht den letztjährigen Umsatz für ein Produkt berechnen, das es letztes Jahr nicht gab.
Die Studie empfiehlt die Verwendung von attributbasiertem Clustering und Like-Item-Mapping für neue Produkte. Anstatt eine Zahl aus dem Nichts zu erraten, können Planer das neue Produkt mit bestehenden Produkten vergleichen, die wichtige Eigenschaften aufweisen.
Zu den relevanten Attributen können gehören:
Produktkategorie
Silhouette
Stoffkonstruktion
Stoffgewicht
Preis
Zielmarge
Farbe
Musterkomplexität
Angenommen, eine Marke bringt einen neuen 280 GSM French Terry-Hoodie auf den Markt.
Es kann sich frühere Hoodies mit ähnlichem Aussehen ansehen:
Stoffgewicht
Konstruktion
Preis
Zielkunde
Fit
Farbpositionierung
Diese Produkte können einen sinnvolleren Ausgangspunkt bieten, als einfach eine beliebige Menge auszuwählen.
Neue Produkte beinhalten mehr Unsicherheit als etablierte Produkte.
Eine Marke kann daher Folgendes berücksichtigen:
Kleinere Erstproduktion
Vorbestellungen
Frühes Kundeninteresse
Historische Leistung ähnlicher Produkte
Flexibler Nachschub
Kürzere Produktionszyklen, sofern verfügbar
Dadurch kann das Risiko verringert werden, dass zu viel Lagerbestand gebunden wird, bevor die tatsächliche Nachfrage klar wird.
Die Prognose der Nachfrage ist nur das halbe Problem.
Eine Marke muss auch wissen, wie lange es dauern wird, den Lagerbestand zu ersetzen.
Angenommen, eine Marke rechnet damit, 500 Stück pro Monat zu verkaufen.
Wenn die Wiederauffüllung zwei Wochen dauert, hat die Marke ein Bestandsproblem.
Wenn der Nachschub vier Monate dauert, hat die Marke ein ganz anderes Problem.
Die Studie betont, dass die Produktionszeit in der Fabrik nicht als gesamte Vorlaufzeit der Lieferkette betrachtet werden sollte. Die gesamte Vorlaufzeit kann Materialbeschaffung, Probenahme und Genehmigungen, Massenproduktion, Transport, Zoll und Eingangsverarbeitung umfassen.
Eine vereinfachte Lieferkette für Bekleidung sieht wie folgt aus:
Materialbeschaffung
↓
Bemusterung und Genehmigungen
↓
Massenproduktion
↓
Transport
↓
Zoll- und Eingangsabwicklung
↓
Lagerverfügbarkeit
Die Marke sollte den Lagerbedarf über den gesamten Zeitraum prognostizieren.
Dies ist besonders wichtig für kundenspezifische Stoffe und kundenspezifische Farben, bei denen die Materialvorbereitung viel Zeit in Anspruch nehmen kann.
Eine Prognose ist immer noch eine Schätzung.
Die tatsächliche Nachfrage kann höher sein als erwartet.
Auch die Produktion kann länger dauern als geplant.
Der Sicherheitsbestand bietet einen Puffer gegen diese Unsicherheiten.
Die Forschung identifiziert zwei Hauptrisikoquellen:
Nachfragevariabilität
Variabilität der Vorlaufzeit
Angenommen, eine Marke rechnet damit, in der Zeit, die zum Auffüllen des Lagerbestands benötigt wird, 1.000 Stück zu verkaufen.
Wenn die Nachfrage plötzlich steigt oder sich die Produktion verzögert, reichen 1.000 Stück möglicherweise nicht aus.
Sicherheitsbestand bietet zusätzlichen Schutz.
Eine einfache Regel wie „Immer 10 % mehr produzieren“ mag praktisch erscheinen.
Allerdings weisen verschiedene Produkte unterschiedliche Risikograde auf.
Ein stabiles schwarzes T-Shirt mit vorhersehbarer ganzjähriger Nachfrage erfordert möglicherweise einen anderen Puffer als ein saisonaler Modestil, dessen Verkäufe höchst unvorhersehbar sind.
Die Studie empfiehlt die Verwendung unterschiedlicher Prognose- und Sicherheitsbestandsstrategien entsprechend der Umsatzbedeutung und der Vorhersagbarkeit der Nachfrage unter Verwendung der ABC-XYZ-Klassifizierung.
Das Grundkonzept ist auch ohne Durchführung der vollständigen statistischen Analyse nützlich:
Hochwertige und vorhersehbare Produkte: Verfügbarkeit sorgfältig schützen.
Hochwertige und unvorhersehbare Produkte: Beobachten Sie die Nachfrage genau und passen Sie sich schnell an.
Geringwertige und unvorhersehbare Produkte: Vermeiden Sie es, zu viel Lagerbestand zu binden.
Dies hilft Marken dabei, Lagerinvestitionen dort zu tätigen, wo sie am wichtigsten sind.
Sobald eine Marke ihre erwartete Nachfrage und ihren Sicherheitsbestand kennt, kann sie bestimmen, wann ein weiterer Produktionsauftrag erteilt werden sollte.
Dies ist der Reorder Point (ROP).
Konzeptionell:
Nachbestellpunkt = Erwarteter Bedarf während der Vorlaufzeit + Sicherheitsbestand
Wenn eine Marke beispielsweise damit rechnet, während ihrer Wiederbeschaffungszeit 1.500 Einheiten zu verkaufen, und weitere 300 Einheiten als Sicherheitspuffer wünscht:
ROP = 1.800 Einheiten
Wenn der verfügbare Lagerbestand dieses Niveau erreicht, sollte die Marke erwägen, die nächste Nachschubbestellung zu starten.
Die Untersuchung beschreibt den Nachbestellpunkt als den Bestandsschwellenwert, der eine neue Bestellung auslöst, basierend auf der erwarteten Nachfrage während der gesamten Durchlaufzeit plus Sicherheitsbestand.
Der wichtige Punkt ist das Timing.
Eine Marke sollte nicht warten, bis der Lagerbestand auf Null geht, bevor sie ihren Hersteller kontaktiert, wenn der Hersteller Wochen oder Monate benötigt, um das Produkt wieder aufzufüllen.
Das Wissen, dass eine Marke 5.000 Stück benötigt, sagt der Fabrik nicht, wie viele Stücke jeder Größe sie produzieren muss.
Der Produktionsauftrag muss möglicherweise wie folgt lauten:
XS: 350
S: 900
M: 1.900
L: 1.300
XL: 550
Das genaue Verhältnis hängt vom Kundenstamm der Marke und den historischen Verkäufen ab.
Dies wird als Größenkurve bezeichnet.
Die Untersuchung verdeutlicht hier ein wichtiges Problem: Rohverkaufsquoten können verzerrt werden, wenn beliebte Größen frühzeitig ausverkauft sind.
Angenommen, Medium ist wiederholt ausverkauft.
Die historischen Verkäufe stellen möglicherweise tatsächlich die Anzahl der mittelgroßen Einheiten dar, die die Marke verkaufen konnte, und nicht die Anzahl, die die Kunden wollten.
Die Marke sollte daher die Nachfrage nach Größe in Zeiträumen analysieren, in denen jede Größe tatsächlich verfügbar war.
Dies ist besonders wichtig für Unterwäsche, da die Größe eng mit Passform, Komfort und Kundenzufriedenheit zusammenhängt.
Eine Produktionsprognose sollte daher zwei getrennte Fragen beantworten:
Wie viele Stücke sollen wir insgesamt herstellen?
Und
Wie sollten diese Teile auf die Größen verteilt werden?
Eine Bedarfsprognose kann einen sehr großen Produktionsbedarf ergeben.
Die Marke muss noch feststellen, ob sie es sich leisten kann, diesen Bestand herzustellen und zu halten.
Hier kommt die Finanzplanung ins Spiel.
Die Studie beschreibt Open-to-Buy (OTB) als eine finanzielle Einschränkung, die dabei hilft, Bottom-up-SKU-Prognosen mit der Höhe der Lagerausgaben in Einklang zu bringen, die das Unternehmen unterstützen kann.
Für eine kleinere Bekleidungsmarke kann das Konzept vereinfacht werden:
Prognostizieren Sie den Lagerbestand, den Sie benötigen, und prüfen Sie dann, ob Ihr verfügbares Bargeld- und Lagerbudget dafür ausreicht.
Wenn die Prognose eine Bestellung von 20.000 Stück vorschlägt, das Unternehmen aber nur 12.000 sicher finanzieren kann, muss die Marke Prioritäten setzen.
Es kann Folgendes wählen:
Schützen Sie Kernprodukte
Reduzieren Sie langsame Stile
Farbtiefe reduzieren
Führen Sie weniger SKUs ein
Verwenden Sie kleinere Erstbestellungen
Verzögern Sie Produkte mit niedrigerer Priorität
Planen Sie später einen weiteren Produktionslauf
Hier wird die Prognose zu einer Geschäftsentscheidung und nicht zu einer rein mathematischen Übung.
Nachdem Nachfrage, Saisonalität, Vorlaufzeit, Sicherheitsbestand, Größenkurven und Budget überprüft wurden, kann die Marke ihren Produktionsbedarf ermitteln.
Ein vereinfachter Arbeitsablauf ist:
Historische Verkäufe
↓
Fehlbestände beseitigen
↓
Bauen Sie eine Grundnachfrage auf
↓
Passen Sie Saisonalität und geplante Werbeaktionen an
↓
Berücksichtigen Sie die Produktions- und Versandvorlaufzeit
↓
Fügen Sie entsprechenden Sicherheitsbestand hinzu
↓
Nachbestellpunkt ermitteln
↓
Größenkurve anwenden
↓
Überprüfen Sie das Inventarbudget
↓
Produktionsauftrag erteilen
Die Untersuchung fasst ein ähnliches siebenstufiges Planungsprotokoll zusammen, das mit der uneingeschränkten historischen Nachfrage beginnt und mit einer gesperrten Bestellung an den Hersteller endet.
Aus Sicht des Herstellers muss aus einer guten Produktionsprognose schließlich eine klare Bestellung werden.
Die Fabrik kann Folgendes erhalten:
Stil
Farbe
Gesamtmenge
Größenaufschlüsselung
Materialspezifikation
Verpackungsanforderungen
Liefertermin
Versandanforderungen
Qualitätsanforderungen
Die Qualität dieser Informationen beeinflusst die Produktionsplanung.
Beispielsweise kann ein Hersteller möglicherweise 10.000 Teile eines Stils produzieren, der Produktionsplan hängt jedoch immer noch von der spezifischen Größen- und Farbaufteilung, der Stoffverfügbarkeit, den Besätzen, der Lieferfrist und anderen Anforderungen ab.
Aus diesem Grund sind Prognose und Fertigung eng miteinander verbunden.
Die Nachfrageplanung einer Marke bestimmt, wie viel sie wann verkaufen möchte.
Die Produktionsplanung des Herstellers bestimmt, wie dieser Bedarf in physische Kleidungsstücke umgesetzt wird.
Keine Prognose ist perfekt.
Der Zweck von Prognosen besteht darin, unter Unsicherheit bessere Entscheidungen zu treffen.
Wenn die tatsächliche Nachfrage höher ist als erwartet, kann es bei der Marke zu Folgendem kommen:
Fehlbestände
Umsatzeinbußen
Notproduktion
Beschleunigter Versand
Unzufriedenheit der Kunden
Wenn die Nachfrage geringer ist als erwartet, könnte die Marke mit Folgendem konfrontiert sein:
Überschüssiger Lagerbestand
Rabatte
Abschlagsverluste
Lagerkosten
Durch nicht verkaufte Produkte gebundenes Bargeld
Die besten Prognosesysteme überwachen daher kontinuierlich die tatsächlichen Umsätze.
Die Prognose sollte sich ändern, sobald neue Informationen verfügbar sind.
Zum Beispiel:
Erste Prognose → tatsächliche Verkäufe → aktualisierte Bedarfsschätzung → überarbeiteter Produktionsplan
Dies ist besonders nützlich für Modeprodukte mit kurzen Lebenszyklen.
Stellen Sie sich vor, eine Unterwäschemarke hat einen Kernstil, der sich das ganze Jahr über verkauft.
Historische Daten zeigen, dass das Produkt nach Berücksichtigung von Fehlbeständen normalerweise etwa 800 Stück pro Monat verkauft.
Die Marke erwartet einen saisonalen Anstieg von etwa 20 %.
Das ergibt einen prognostizierten Bedarf von ungefähr:
800 × 1,20 = 960 Stück pro Monat
Der Herstellungs- und Logistikprozess benötigt von der Auftragserteilung bis zur Lagerverfügbarkeit drei Monate.
Die Marke muss daher ungefähr Folgendes einplanen:
960 × 3 = 2.880 Stück
Anschließend fügt es basierend auf seinem Nachfrage- und Angebotsrisiko einen angemessenen Sicherheitspuffer hinzu.
Angenommen, die Marke beschließt, dass weitere 320 Stück einen ausreichenden Planungspuffer bieten.
Der Lagerbedarf beträgt ungefähr:
2.880 + 320 = 3.200 Stück
Der letzte Schritt besteht darin, diese Stücke entsprechend der erwarteten Größenkurve zu teilen.
Dies ist eher ein vereinfachtes Beispiel als eine universelle Formel. Echte Prognosen sollten Preisänderungen, Werbeaktionen, Lagerverfügbarkeit, Saisonalität, Lieferzeitschwankungen und Produktlebenszyklus berücksichtigen.
Der wichtige Punkt ist die Reihenfolge:
Nachfrage → Verkaufszeitraum → Vorlaufzeit → Risikopuffer → Größenverteilung → Produktionsmenge
Eine Marke benötigt kein fortschrittliches KI-Prognosesystem, um ihre Produktionsplanung zu verbessern.
Es kann mit einer besseren Datendisziplin beginnen.
Notieren Sie, wann die einzelnen Stile und Größen nicht mehr verfügbar sind.
Andernfalls könnten geringe Umsätze mit geringer Nachfrage verwechselt werden.
Erfassen Sie große Rabatte und Kampagnen, damit ungewöhnliche Umsatzspitzen nicht automatisch zur neuen Basis werden.
Eine Gesamtverkaufszahl auf Stilebene kann wichtige Unterschiede zwischen den Größen verbergen.
Erfassen Sie, wie lange tatsächliche Bestellungen von der Bestellung bis zum Lagereingang dauern.
Vergleichen Sie nach jedem Verkaufszeitraum die prognostizierte Nachfrage mit den tatsächlichen Ergebnissen.
Verwenden Sie ähnliche Produkte und Attribute als Referenz, anstatt so zu tun, als ob ein neues Produkt über historische Daten verfügt.
Eine Prognose sollte sich ändern, wenn neue Informationen die erwartete Nachfrage ändern.
Steht die Produktionsmenge fest, benötigt der Hersteller einen eindeutigen Auftrag.
Zu den nützlichen Informationen für ein individuelles Bekleidungsprojekt gehören:
Stilnummer
Farbvarianten
Gesamtmenge
Größenaufschlüsselung
Stoffspezifikation
Trimmanforderungen
Verpackungsanforderungen
Qualitätsstandards
Geplanter Liefertermin
Versandziel
Ein klarer Produktionsauftrag verringert das Risiko von Missverständnissen zwischen Marke und Fabrik.
Außerdem kann der Hersteller Stoff, Zuschnitt, Nähkapazität und andere Produktionsressourcen effektiver planen.
Für eine langfristige OEM-Beziehung können auch historische Produktionsdaten nützlich sein.
Tatsächliche Produktionsvorlaufzeiten, Materialverbrauch, Qualitätsprobleme und Bestellmengen können alle dazu beitragen, die zukünftige Planung zu verbessern.
Es gibt keine einheitliche Zahl, die die richtige Produktionsmenge garantieren kann.
Eine starke Prognose kombiniert mehrere Informationen.
Historische Verkäufe verraten der Marke, was passiert ist.
Die Bestandsanalyse hilft dabei, eine Nachfrage aufzudecken, die in den Verkaufsdaten möglicherweise übersehen wurde.
Saisonalität und Werbeaktionen erklären ungewöhnliche Veränderungen.
Die Durchlaufzeit bestimmt, wie weit im Voraus der Lagerbestand geplant werden muss.
Sicherheitsvorräte schützen vor Unsicherheit.
Größenkurven verwandeln die Gesamtnachfrage in eine praktische Produktionsaufschlüsselung.
Budgetlimits sorgen dafür, dass Bestandspläne finanziell realistisch bleiben.
Zusammen bilden diese Faktoren eine viel stärkere Grundlage für die Entscheidung, wie viele Kleidungsstücke hergestellt werden sollen.
Für Bekleidungsmarken besteht die nützlichste Umstellung häufig darin, von Folgendem abzuweichen:
„Wir haben das letzte Mal so viele verkauft, also bestellen wir die gleiche Menge.“
Zu:
„Wie viel haben die Kunden tatsächlich nachgefragt, wie wird sich diese Nachfrage ändern und wie viel Lagerbestand benötigen wir, um die Zeit abzudecken, bis wir ihn wieder auffüllen können?“
Diese Frage führt zu besseren Produktionsentscheidungen.
Und für einen OEM-Hersteller entsteht eine klarere Verbindung zwischen der Kundennachfrage und dem physischen Produktionsplan.
Eine gute Produktionsplanung beginnt bereits vor der Bestellung. Je besser die Nachfrageprognose ist, desto größer ist die Chance, dass die richtigen Produkte, Größen und Mengen dann verfügbar sind, wenn die Kunden sie wünschen.
