Referenzen

Bedarfe langfristig sicher planen

PFW | Optimierte Abläufe für Kundenprognosen und Kadenzen

Automatisierte Absatz- und Bedarfsplanung mit DISKOVER

24-Monats-Planung
Automatisierte Absatzplanung
Weniger manueller Aufwand

Die Ausgangslage

Als Zulieferer der Luftfahrtindustrie ist PFW Aerospace auf langfristige Prognosen und Produktionspläne seiner Kunden angewiesen. Unterschiedliche Prognosehorizonte, Datenformate und Bereitstellungswege machten die Absatzplanung jedoch komplex. Kundendaten wurden unter anderem über CSV- und Excel-Dateien bereitgestellt und mussten für die weitere Planung verarbeitet werden.

Die Absatzplanung erfolgte lange mit Excel. Aufgrund der großen Datenmengen konnten die Forecasts nur begrenzt überprüft werden. Dadurch bestand das Risiko, Fehler in Kundendaten nicht rechtzeitig zu erkennen und fehlerhafte Prognosen an Beschaffung und Produktion weiterzugeben. Ziel war deshalb eine systemgestützte und durchgängige Bedarfsplanung über 24 Monate.

 

-Speyer, Deutschland

-Luft- und Raumfahrtindustrie

-Rohrleitungssysteme & Strukturkomponenten

Komplexe Kundenprognosen zuverlässig zusammenführen

Bestellungen, Kundenprognosen und langfristige Kadenzen mussten zu einem konsistenten Bedarfsbild zusammengeführt werden. Gleichzeitig unterschieden sich Datenformate und Prognosehorizonte je nach Kunde. Medienbrüche durch Excel, CSV und teilweise PDF erhöhten zusätzlich den manuellen Aufwand und das Fehlerrisiko.

PFW benötigte daher eine technische Lösung, die Prognosedaten standardisiert verarbeitet, fehlende oder auffällige Forecasts erkennt und daraus eine durchgängige materialnummernspezifische Planung erstellt.

Automatisierte Absatzplanung mit DISKOVER

Durchgängige 24-Monats-Planung

Kundenprognosen und Eigenprognosen werden zu materialnummernspezifischen Zeitreihen über kurz-, mittel- und langfristige Planungshorizonte zusammengeführt.

Automatisiertes Forecast-Controlling

Prognosegenauigkeit und Prognosestabilität lassen sich kontinuierlich überwachen. So kann die Qualität der bereitgestellten Kundenforecasts systematisch überprüft werden.

Frühzeitige Fehlererkennung

Das System erkennt fehlende oder unerwartet abfallende Prognosen frühzeitig und unterstützt die Absatzplaner dabei, Auffälligkeiten gezielt zu prüfen.

„Der Planungsaufwand wurde spürbar verringert und der Arbeitsschwerpunkt der Absatzplaner konnte von der umfangreichen und teilweise fehlerbehafteten manuellen Aufbereitung von Zahlenreihen hin zu deren intelligenter Interpretation, Prüfung und Ergänzung verlagert werden.“

Marie-Catherine Peressini

Leiterin Absatzplanung, PFW Aerospace

Deutlich weniger manueller Planungsaufwand

Mit DISKOVER konnte PFW die Erfassung und Aufbereitung der Prognosedaten vereinheitlichen, automatisieren und standardisieren. Medienbrüche wurden beseitigt und der Schwerpunkt der Absatzplaner verlagerte sich von der manuellen Datenaufbereitung auf die gezielte Interpretation, Prüfung und Ergänzung der Informationen.

durchgängige Bedarfsplanung
Monate

PFW verfügt über eine materialnummernspezifische, rollierende 24-Monats-Planung und damit über eine deutlich transparentere Bedarfssituation.

 

Das finde ich hier stärker als irgendeine künstliche Prozentkennzahl, weil 24 Monate tatsächlich aus der Case Study belegt sind.

DISKOVER verbindet sich über standardisierte Schnittstellen mit dem SAP-System von PFW und führt unterschiedliche Prognoseinformationen zu durchgängigen Zeitreihen zusammen. Brutto- und Nettoplanungsmechanismen berücksichtigen unterschiedliche Konstellationen von Bestellungen und Kundenprognosen. Nach Prüfung und Ergänzung können die Planwerte anschließend wieder als Planprimärbedarfe an SAP übergeben werden.

Über PFW Aerospace GmbH

PFW Aerospace zählt seit mehr als 100 Jahren zu den bedeutenden Unternehmen der deutschen Luftfahrtindustrie und ist auf Rohrleitungssysteme für Flugzeuge sowie verschiedene Strukturkomponenten spezialisiert. Zum Zeitpunkt der Case Study beschäftigte das Unternehmen rund 1.800 Mitarbeitende an den Standorten Speyer, Nuneaton in Großbritannien und Izmir in der Türkei.