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Start des integrierten Geschäftsplanungsprozesses auf der Anaplan-Plattform für einen Früchte- und Beerenhändler

Kunde
Vertreiber von exotischen Früchten, Beeren und Gemüse
Sektor
Vertrieb und Logistik von Beeren und Früchten
Funktionsbereich
Absatz- und Betriebsplanung (S&OP)
Plattformen
Anaplan, ML
Start des  integrierten Geschäftsplanungsprozesses auf der Anaplan-Plattform für einen Früchte- und Beerenhändler
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Voraussetzungen
Ein großes Vertriebsunternehmen für exotische Früchte und Beeren, das seine Produkte in großen nationalen und regionalen Einzelhandelsketten sowie über den ... Read more

Ein großes Vertriebsunternehmen für exotische Früchte und Beeren, das seine Produkte in großen nationalen und regionalen Einzelhandelsketten sowie über den HORECA-Kanal verkauft. Das ständige Wachstum des Geschäftsvolumens, der verschärfte Wettbewerb und die Auswirkungen der Schließung haben das Unternehmen herausgefordert, seine Vertriebs- und Betriebsplanung zu beschleunigen, effizienter zu gestalten und genauer zu machen.

Die hohen Anforderungen des Premium-Kundensegments an die Produktqualität, die Servicebedingungen der Handelsketten und der kurze Produktlebenszyklus haben das Profil der erforderlichen Veränderungen in den internen Planungsprozessen und technologischen Tools geprägt. Der bestehende Prozess war nicht in der Lage, den sich ständig ändernden geschäftlichen Gegebenheiten gerecht zu werden, was zu Herausforderungen bei der Geschäftsentwicklung in einem schwierigen Pandemieumfeld führte. Der Prozess wurde durch Dutzende von disparaten Excel-Dateien sowie ein angepasstes 1C-System unterstützt, das ursprünglich zur Unterstützung der ERP-Prozesse des Unternehmens entwickelt wurde.

Das Team des Kunden war auf der Suche nach einer Plattform, die den Vertriebs- und Betriebsplanungsprozess (S&OP) automatisieren und gleichzeitig optimieren sollte, indem sie eine rollierende Planung mit vierteljährlichen Aktualisierungen ermöglicht. Es war auch notwendig, die Qualität des Aufbaus und der Arbeit der Prognose erheblich zu verbessern, d.h. die Granularität auf SKU-Ebene zu erhöhen, sowohl regelmäßige als auch saisonale Verkäufe besser vorherzusagen, eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Anpassung und Abstimmung der Prognose einzurichten

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Lösung
Um den Verkaufsplanungsprozess (S&OP) zu automatisieren, hat das Planingo-Team die Anaplan-Plattform mit integrierten maschinellen Lernalgorithmen implementiert, um operative und langfristige ... Read more

Um den Verkaufsplanungsprozess (S&OP) zu automatisieren, hat das Planingo-Team die Anaplan-Plattform mit integrierten maschinellen Lernalgorithmen implementiert, um operative und langfristige Verkaufsprognosen zu erstellen:

  • Mit Anaplan wurde ein auf die Art des Unternehmens zugeschnittener Vertriebs- und Betriebsplanungsprozess neu durchdacht, aufgebaut und automatisiert.
  • Im Rahmen des Projekts wurde ein Modell für die Planung eines voraussichtlichen jährlichen Verkaufsbudgets und dessen weitere Aufschlüsselung auf die operative Ebene mit der Zuweisung von Zielen auf der Ebene bestimmter Verkaufsleiter, Preiskategorien und Kunden eingeführt. Bereits im 6. Monat des Projekts erstellte das Unternehmen ein neues Jahresbudget vollständig in Anaplan.
  • Es wurde ein Gap-Management-Prozess eingeführt, der den Schwerpunkt auf die Bewältigung der Diskrepanz zwischen den strategischen Zielen und der Leistung des operativen Plans verlagerte.
  • Um den Umsatz zu steigern und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, wurde eine einzigartige untertägige Planungsebene, die „Börse“, geschaffen. Dies ermöglichte die untertägige Verteilung nicht verkaufter Mengen durch die Verkaufsleiter an die Kunden, um Verluste zu verringern und die Verkaufsergebnisse zu maximieren, sowie die Geschwindigkeit der Interaktion zwischen Verkauf und Einkauf zu erhöhen.
  • Es wurden neue operative Planungsprozesse eingeführt und die Prognosen auf einem niedrigeren Niveau verbessert. Prognosen, die mit Algorithmen des maschinellen Lernens und 6 statistischen Modellen erstellt wurden, sind für die Konstruktion verfügbar. Der Planungsverantwortliche wählt die Prognose selbständig aus, indem er die Genauigkeit der verwendeten Ansätze vergleicht.
  • Im Rahmen des Projekts wurde der Data hub (Data Warehouse) entwickelt, ein separates Modell zum Vorladen, Bereinigen, Verifizieren und Anreichern von Daten. Der Datenspeicher ist in die Buchhaltungs- und Transaktionssysteme des Unternehmens integriert und bietet eine einzige «Quelle der Wahrheit» für die Planung.
  • Es wurde ein Kompetenzzentrum eingerichtet, das es dem Unternehmen ermöglicht, die Lösung nach ihrer Einführung eigenständig weiterzuentwickeln, was zu Einsparungen bei externen Beratern in Höhe von mehreren Millionen Rubel führt.
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Wert für Unternehmen
Der jährliche Planungsprozess wird automatisiert und in einen gleitenden vierteljährlichen Zyklus übersetzt. Die Dauer des Planungszyklus wurde auf 3-5 Tage ... Read more
  • Der jährliche Planungsprozess wird automatisiert und in einen gleitenden vierteljährlichen Zyklus übersetzt. Die Dauer des Planungszyklus wurde auf 3-5 Tage verkürzt.
  • Die Detaillierung der Unternehmensziele von der Manager-Produkt-Ebene bis zur Kunden-SKU-Bündel-Ebene wurde vertieft
  • Verbesserung der Genauigkeit der Betriebsvorhersage um mehr als 13 Prozentpunkte im Vergleich zur bestehenden statistischen Vorhersage.
  • Der Zeitaufwand für wöchentliche operative Prognosen ist von 4 auf 1 Stunde pro Vertriebsleiter gesunken.