Was ist ein Forecast?
Ein Forecast ist eine datenbasierte Vorhersage zukünftiger Entwicklungen, die Unternehmen hilft, strategische Entscheidungen zu treffen und betriebliche Prozesse zu steuern.
Bedeutung
Der Begriff Forecast bedeutet auf Deutsch "Vorhersage" und wird in der Betriebswirtschaft als ein zentrales Instrument zur Planung und Steuerung von Unternehmensprozessen genutzt. Im Controlling dient der Forecast dazu, die Erreichung betrieblicher Ziele kontinuierlich zu überprüfen und zu optimieren. Dabei werden systematisch Informationen erhoben, um frühzeitig Abweichungen vom Sollzustand zu erkennen und darauf basierend geeignete Maßnahmen zur Korrektur abzuleiten. Dies ermöglicht es Unternehmen, fehlerhafte Entscheidungen oder ineffiziente Investitionen zu vermeiden und die Steuerung von Umsatz, Gewinn und Liquidität effektiver zu gestalten. Ein Forecast beschreibt somit keine fixe Planung, sondern eine Wahrscheinlichkeitsaussage über den zukünftigen Verlauf auf Basis vorhandener Daten.
Prognose vs. Planung: Was ist der Unterschied?
Häufig wird der Forecast mit der Planung verwechselt. Während eine Planung eine bewusst gesetzte Zielvorgabe für die Zukunft darstellt, beschreibt ein Forecast eine Wahrscheinlichkeitsaussage über den künftigen Verlauf auf Basis vorhandener Daten. Ein Forecast ist somit anpassungsfähig und dynamisch, während eine Planung meist als feste Vorgabe dient.
Methoden zur Forecast-Berechnung
Je nach Anwendungsfall existieren verschiedene Forecast-Methoden, die sich in qualitative und quantitative Verfahren unterteilen lassen.
Qualitative Methoden
Diese Methoden basieren auf Expertenwissen, Befragungen oder Marktanalysen und werden insbesondere dann genutzt, wenn historische Daten unzureichend oder nicht verfügbar sind.
- Delphi-Methode: Eine systematische Befragung von Experten in mehreren Runden, um eine möglichst präzise Vorhersage zu erhalten.
- Marktforschungsprognosen: Kundenbefragungen oder Panelstudien zur Einschätzung zukünftiger Entwicklungen.
- Szenario-Analyse: Entwicklung mehrerer Szenarien (z. B. Best-Case, Worst-Case), um mögliche Entwicklungen zu simulieren.
Quantitative Methoden
Diese Methoden beruhen auf statistischen Modellen und mathematischen Verfahren zur Analyse historischer Daten.
- Gleitender Durchschnitt: Eine einfache Methode, die Durchschnittswerte vergangener Perioden zur Prognose zukünftiger Werte verwendet.
- Exponentielle Glättung: Eine Methode, die neueren Daten eine höhere Gewichtung gibt, um kurzfristige Trends besser abzubilden.
- Regressionsanalyse: Ein statistisches Verfahren, das Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen untersucht.
- Zeitreihenanalyse: Die Untersuchung wiederkehrender Muster und Trends in historischen Daten.
Beispielhafte Grafik eines gleitenden Durchschnitts. Die blaue Linie stellt die Originaldaten dar, während die rote Linie den gleitenden Durchschnitt mit einer Fenstergröße von 5 zeigt.
Forecast in der Materialwirtschaft und im Einkauf
Ein besonders wichtiger Anwendungsbereich von Forecasts liegt in der Materialwirtschaft und dem Einkauf. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die benötigten Materialien oder Waren in der richtigen Menge und zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind, um Produktions- oder Lieferengpässe zu vermeiden. Mithilfe von Prognosen lassen sich Bedarfe vorhersagen, Lagerbestände optimieren und Beschaffungsstrategien anpassen. Dadurch können unnötige Lagerkosten reduziert und Lieferketten effizienter gestaltet werden.
Technischer Forecast: Bedeutung und Anwendungsfälle
Ein technischer Forecast wird speziell in Bereichen wie der Produktionsplanung, dem IT-Sektor oder der Maschinenwartung eingesetzt. Hier geht es darum, zukünftige Kapazitätsauslastungen, Wartungsintervalle oder technologische Entwicklungen vorherzusagen. Beispielsweise werden durch Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) maschinelle Fehler vorzeitig erkannt und behoben.
Forecast im Controlling: Bedeutung und Anwendung
Im Controlling spielt der Forecast eine entscheidende Rolle für die Unternehmenssteuerung. Die Forecast-Planung hilft, Abweichungen von der ursprünglichen Planung frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Typische Anwendungsfälle im Controlling sind:
- Umsatz- und Absatzprognosen zur Vorhersage der Geschäftsentwicklung.
- Kosten- und Budget-Forecasts zur finanziellen Steuerung des Unternehmens.
- Cashflow-Prognosen, um Liquiditätsengpässe zu vermeiden.
Beispielhafte Grafik einer Umsatz- und Absatzprognose. Die durchgezogenen Linien zeigen die tatsächlichen Werte, während die gestrichelten Linien die prognostizierten Entwicklungen für die kommenden Monate darstellen.
Ist ein Forecast verbindlich?
Ein Forecast stellt keine verbindliche Planung dar, sondern dient als Orientierungshilfe. Da sich wirtschaftliche und technologische Rahmenbedingungen ständig ändern, ist ein Forecast immer mit Unsicherheiten behaftet. Daher sollten regelmäßige Updates und Anpassungen vorgenommen werden.
Wann ist ein Forecast gut?
Ein guter Forecast zeichnet sich durch folgende Kriterien aus:
- Datenbasiert: Der Forecast basiert auf validen, aktuellen und repräsentativen Daten.
- Transparent: Die verwendeten Methoden und Annahmen sind nachvollziehbar.
- Flexibel: Anpassungen bei neuen Erkenntnissen sind möglich.
- Genau: Die Abweichung zwischen Forecast und realem Verlauf ist möglichst gering.
Wie präsentiert man einen Forecast?
Die Präsentation eines Forecasts sollte klar, verständlich und praxisnah erfolgen. Dabei können verschiedene Visualisierungsmethoden eingesetzt werden:
- Diagramme und Charts: Balken-, Linien- oder Punktdiagramme zur Darstellung von Trends und Entwicklungen.
- Heatmaps: Zur Visualisierung von Schwankungen und Mustern.
- Szenario-Darstellungen: Aufzeigen verschiedener Prognose-Szenarien.
Beispielhafte Heatmap, die Umsatzprognosen für verschiedene Produkte über zwölf Monate hinweg darstellt.
Fazit
Ein Forecast ist ein unverzichtbares Instrument zur fundierten Entscheidungsfindung in Unternehmen. Durch den Einsatz geeigneter Methoden und die regelmäßige Aktualisierung der Prognosen können Unternehmen auf Marktveränderungen frühzeitig reagieren und ihre Ressourcen effizient steuern. Eine klare Abgrenzung zur Planung, die Wahl der richtigen Forecasting-Methode und eine aussagekräftige Präsentation sind essenziell für die Qualität und Akzeptanz einer Prognose.
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