Retail IT


Von der Rechenmaschine zur Suite

Prognose-Software von SAF stellt sich den Anforderungen an den Bestellprozess

29.08.2007
Von Michael Erben
CEO Andreas von Beringe zeigt zusammen mit SAF-Mitgründer Gerhard Arminger auf, das optimierte Warennachschubplanung für den Handel ein echter Renditehebel sein kann - vorausgesetzt, die Warenwirtschaft funktioniert. Mit Produktinnovationen spricht das Schweizer Unternehmen mittlerweile nicht nur deutsche und englischsprachige Händler an, sondern setzt auch Prozesse zur Integration der Lieferanten auf.

Ihre Software erzeugt automatische Bestellungen und unterstützt einen logistischen Hauptprozess. Was macht dieses System in den Augen ihrer Kunden so relevant?

Dr. Andreas von Beringe, CEO und Präsident des Verwaltungsrates, SAF.
Dr. Andreas von Beringe, CEO und Präsident des Verwaltungsrates, SAF.

Dr. Andreas von Beringe: Durch den Einsatz unserer Prognosesoftware reduziert der HandelHandel erhebliche Kosten im Bestellprozess und erzielt mehr Umsatz. Denn der Händler erfährt über die Prognosen was seine Kunden morgen kaufen werden. So kann der Händler an jedem Standort die Waren zur richtigen Zeit in der richtigen Menge bereitstellen. Dadurch reduziert er seine Präsenzlücken und erhöht die Kundenzufriedenheit. Am Ende des Tages sind dies für ihn Möglichkeiten, seine Rendite deutlich zu steigern. Top-Firmen der Branche Handel

Prognosen leiten sich in der Arbeitswelt üblicherweise aus Regeln ab. Bei Ihrem Ansatz spielen neben dem tatsächlichen Abverkauf auch Kausalfaktoren eine wesentliche Rolle. Wie funktioniert das Ganze in der Praxis?

Professor Dr. Gerhard Arminger, Mitbegründer SAF.
Professor Dr. Gerhard Arminger, Mitbegründer SAF.

Prof. Dr. Gerhard Arminger: Einzelne Unternehmen haben schon recht früh erkannt, dass die aus der Warenwirtschaft vorliegenden Abverkaufsdaten nicht ausreichen, um optimal bestellen zu können. Denn optimal heißt, nicht nur ständig die richtigen Produkte vorzuhalten, sondern zusätzlich auch über einen möglichst optimalen durchschnittlichen Warenbestand zu verfügen. Das Herzstück unseres Ansatzes sind Prognosen, die in zurückliegenden Abverkäufen zutage getretene Umstände berücksichtigen. Zu diesen Faktoren zählen saisonale Einflüsse, Kalenderereignisse, regionale Besonderheiten - um nur drei zu nennen.

Dort, wo wir im Rahmen von kollaborativen Bestellprozessen auch die Zusammenarbeit zwischen Händlern und Produzenten unterstützen, werden die automatisch erstellten Bedarfsprognosen sogar untereinander ausgetauscht. Dadurch kann der Lieferant bislang kaum kalkulierbare Absatzspitzen, die zum Beispiel durch Verkaufaktionen auftreten, frühzeitig einplanen. Das Besondere an der SAF-Software ist die Fähigkeit ein jeweils optimales Prognoseverfahren auf der Ebene jedes einzelnen Artikels automatisch auszuwählen und zu kombinieren. Das schaffen wir durch einen intensiven Dialog zwischen Wissenschaft und Praxis.

Wie sieht dieser Dialog zwischen Experten aus Arbeitswelt und Forschung aktuell aus?

Prof. Dr. Gerhard Arminger: Die aktuellen Fachpublikationen zu verfolgen, würde nicht genügen. Wir haben eine eigenständige, strategisch ausgerichtete Abteilung Research & InnovationInnovation ins Leben gerufen, so dass der Softwareentwicklungsprozess kontinuierlich mit neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen abgeglichen wird. Dazu zählen mathematisch-statistische Verfahren, die sich nach Warensortiment und Branche unterscheiden, ebenso wie die Integration von Verfahren zur Laufzeitperformance, um den erheblichen Datenmengen Herr zu werden. Ein wissenschaftlicher Beirat gibt uns zudem seit Unternehmensgründung Impulse, um als Markt- und Technologieführer auf dem Gebiet automatischer und optimierter Warennachschubplanung bestehen zu können. Alles zu Innovation auf CIO.de

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