Demand Sensing
Demand Sensing bezeichnet die kurzfristige, datenbasierte Anpassung von Absatzprognosen auf Basis sehr aktueller Marktsignale. Während klassische Forecast-Verfahren wie exponentielle Glättung oder ARIMA vor allem auf historischen Zeitreihen beruhen, integriert Demand Sensing zusätzlich tagesaktuelle Informationen – etwa Auftragseingänge, POS-Daten, Abverkaufszahlen, Promotionshinweise sowie Markt- oder Wetterdaten.
Ziel ist es, Nachfrageveränderungen deutlich früher zu erkennen und die Prognosen für die kommenden Tage oder Wochen dynamisch zu korrigieren. Der Fokus liegt damit klar auf dem kurzfristigen Planungshorizont.
Gerade in volatilen Märkten verliert die Vergangenheit schnell an Aussagekraft. Kurze Produktlebenszyklen, stark promotionsgetriebene Absatzmuster oder saisonale Effekte erhöhen das Risiko systematischer Prognosefehler. Richtig eingesetzt kann Demand Sensing Fehlmengen reduzieren, Überbestände vermeiden, Servicegrade stabilisieren und die Reaktionsgeschwindigkeit der Supply Chain erhöhen. Voraussetzung ist jedoch eine belastbare Datenbasis sowie die saubere Einbindung in bestehende Planungsprozesse.
Unser Tipp:
Demand Sensing ist kein Ersatz für eine fundierte Absatzplanung, sondern ein Korrekturmechanismus. Ohne eine stabile Basisprognose werden bestehende Fehler lediglich schneller verstärkt. Unternehmen sollten daher zunächst sicherstellen, dass ihr Forecast-Prozess methodisch sauber aufgesetzt ist.
Zudem gilt: Nicht jede kurzfristige Schwankung ist ein relevantes Signal. Überreaktionen erzeugen operative Unruhe in Beschaffung, Produktion und Logistik. Entscheidend ist eine klare Definition, welche Impulse tatsächlich planungsrelevant sind und wie stark sie berücksichtigt werden.
Ebenso wichtig ist die Berücksichtigung der Wiederbeschaffungszeit. Demand Sensing entfaltet nur dort Wirkung, wo die Supply Chain überhaupt reagieren kann. Bei langen Beschaffungs- oder Produktionsvorläufen steht der Aufwand für Demand Sensing meist in keinem vernünftigen Verhältnis zum Nutzen.
Schließlich empfiehlt sich eine systematische Erfolgsmessung, typischerweise über Prognosegenauigkeit oder Forecast Value Added. Nur so lässt sich beurteilen, ob Demand Sensing tatsächlich zur Verbesserung von Beständen und Servicegrad beiträgt.
Richtig implementiert erhöht Demand Sensing die kurzfristige Steuerungsfähigkeit der Supply Chain. Ohne klare Prozesse und Disziplin im Forecasting führt es hingegen zu operativer Hektik. Entscheidend ist nicht nur das Instrument selbst, sondern seine Einbettung in einen durchgängigen Planungsprozess.
