Consensus Forecast

Der Consensus Forecast ist die abgestimmte Bedarfsprognose, die im S&OP-Prozess (Sales and Operations Planning) aus den Einzelprognosen von Vertrieb, Marketing, Finanzen und Operations zu einer einzigen verbindlichen Zahl je Zeitraum und Produkt zusammengeführt wird. Im DACH-Mittelstand ist er die Eingabegröße für Einkaufsdisposition.

Detaillierte Erklärung

Der Konsens-Forecast löst das klassische Problem unabgestimmter Forecasts: Vertrieb meldet optimistische Zahlen, um Kapazitäten zu sichern, Finanzen meldet konservative Zahlen, um Budgetdisziplin zu wahren, Operations rechnet mit Erfahrungswerten. Ohne Abstimmung disponiert der Einkauf gegen ein Mosaik widersprüchlicher Zahlen. Der Konsens-Forecast erzwingt eine einzige Wahrheit ("One Number Forecast").

Die APICS Forecasting Body of Knowledge definiert den Prozess in fünf Schritten: 1. Statistischer Baseline-Forecast aus Zeitreihendaten (Holt-Winters, ARIMA, exponential smoothing). 2. Vertriebs-Override mit Hinzufügung qualitativer Informationen (Großaufträge, Promotion, Kundenausfall). 3. Marketing-Override für Markteinführungen, Preiseffekte, Wettbewerbsbewegung. 4. Konsens-Meeting zur Abstimmung der Differenzen. 5. Veröffentlichung des freigegebenen Forecasts. Iteration einmal monatlich, in volatilen Branchen häufiger.

In SAP IBP wird der Prozess über das Demand-Modul mit Demand-Sensing für kurze Horizonte (1–8 Wochen) und statistischer Forecast für lange Horizonte (3–24 Monate) abgebildet. Oracle Demantra liefert vergleichbare Funktionalität mit besonders starkem statistischen Engine. Beide Systeme erlauben mehrstufige Override-Hierarchien mit Audit-Trail, sodass nachvollziehbar bleibt, wer wann welche Zahl geändert hat.

Die Genauigkeit wird über MAPE (Mean Absolute Percentage Error) gemessen: MAPE = (1/n × Σ |Ist − Forecast| / Ist) × 100. Die BME-Forecast-Studie 2024 berichtet einen DACH-Median von 78 % Forecast-Genauigkeit auf Monatsebene und Materialgruppe, was einem MAPE von 22 % entspricht. Beste Quartile erreichen 88 % Genauigkeit (MAPE 12 %), schlechteste Quartile 62 % (MAPE 38 %). Auf Einzelmaterial-Ebene sind die Werte deutlich schlechter, weshalb für Disposition oft eine Aggregation auf Produktfamilie erfolgt.

Der Konsens-Forecast ist die Eingabe für [[forecast-management]], [[capacity-planning]], und [[capable-to-promise-ctp]]. Ohne abgestimmten Forecast kollabieren alle nachgelagerten Planungsprozesse, weil sie auf unterschiedliche Datengrundlagen aufbauen.

Praxisbeispiel (konkretes Einkaufsszenario)

Ein Konsumgüter-Hersteller in Nordrhein-Westfalen produziert Haushaltsgeräte für deutsche und österreichische Märkte. Sortiment: 340 Endprodukte, 18.500 Materialnummern, Lagerwert €22M. Historisch arbeiteten Vertrieb (SAP CRM), Operations (SAP S/4HANA) und Finanzen (Hyperion) mit eigenen Forecast-Tools. Die MAPE auf Produktfamilien-Ebene lag bei 41 %, was zu Lagerüberhängen von €4,8M und gleichzeitig Out-of-Stock-Quoten von 8,3 % im Handel führte.

Schritt 1 war die Einführung von SAP IBP Demand. Zwölf Monate Verbrauchshistorie wurden importiert, statistische Modelle pro Produktfamilie automatisch ausgewählt (Holt-Winters für saisonale, einfaches exponential smoothing für stationäre, ARIMA für trendbasierte Reihen). Der Baseline-Forecast diente als Diskussionsbasis für Konsens-Meetings.

Schritt 2 war die Etablierung eines monatlichen Konsens-Meetings. Teilnehmer: Vertriebsleitung Deutschland, Vertriebsleitung Österreich, Marketingleitung, Operations-Leitung, Finance-Controlling. Dauer: 90 Minuten. Inhalt: Top-30-Produkte mit größter Forecast-Abweichung im Vormonat, geplante Promotions, Großkundenaktivität, Lieferanten-Restriktionen. Jede Override-Entscheidung wird mit Begründung dokumentiert.

Schritt 3 war die Anbindung an die Einkaufsdisposition. Der freigegebene Konsens-Forecast wird über Schnittstelle in den S/4HANA-MRP-Lauf übernommen. Auf Basis dieser Zahl wird der [[dynamischer-sicherheitsbestand]] neu berechnet, der [[meldebestand]] angepasst und Bestellvorschläge erzeugt. Lieferanten erhalten den 12-Monats-Forecast über das Lieferantenportal jeden ersten Werktag des Monats.

Ergebnis nach 18 Monaten: MAPE auf Produktfamilien-Ebene sank von 41 auf 19 %, was DACH-Best-Quartil entspricht. Lagerüberhänge sanken um €2,1M, Out-of-Stock-Quote im Handel sank auf 2,8 %. Der Vertrieb akzeptierte zunächst widerwillig die Disziplin der Konsens-Zahl, schätzte aber nach drei Quartalen die transparente Diskussion. Das monatliche Meeting wurde als wichtigster Steuerungstermin etabliert. Die [[lieferfaehigkeit]] gegenüber Handelskunden stieg von 88,4 auf 96,1 %.

Typische Fehler & Verhandlungskontext

Erster Fehler: Konsens-Forecast wird zur Vertriebszahl. Wenn das Meeting nur Vertrieb mit Operations konfrontiert und Vertrieb sich durchsetzt, ist der Forecast nicht abgestimmt sondern Wunschdenken. Die Moderation durch eine neutrale Stelle (oft Finance oder ein dediziertes S&OP-Team) ist Voraussetzung.

Zweiter Fehler: keine Forecast-Genauigkeitsmessung. Wer die MAPE nicht monatlich misst und je Forecastquelle (statistisch, Vertrieb, Konsens) auswertet, kann nicht erkennen, wo Override-Entscheidungen Wert stiften und wo sie schaden. Best Practice ist eine 12-Monats-rollierende MAPE je Produktfamilie und je Override-Quelle.

Dritter Fehler: Override ohne Begründung. Wenn der Vertriebsleiter Familie X von 1.200 auf 1.800 Stück erhöht ohne dokumentierte Begründung, lässt sich der Override später nicht evaluieren. SAP IBP erzwingt Override-Kommentare; in Excel-basierten Prozessen muss diese Disziplin manuell etabliert werden.

Vierter Fehler im Verhandlungskontext mit Lieferanten: Forecast-Sharing ohne Verbindlichkeitsstufen. Wenn dem Lieferanten ein 12-Monats-Forecast übergeben wird, sollte die Verbindlichkeit gestuft sein: Monate 1–3 als feste Bestellung, Monate 4–6 als Liefervereinbarung mit ±15 % Toleranz, Monate 7–12 als Indikation ohne Verbindlichkeit. Lieferanten, die diese Differenzierung nicht akzeptieren, verlangen sonst Sicherheitsaufschläge.

Fünfter Fehler: Konsens-Forecast mit Marketing-Push verwechseln. Wenn Marketing eine Promotion plant, die den Forecast für Familie X um 60 % erhöht, ist das kein Konsens, sondern eine Wette. Der Forecast sollte beide Szenarien (mit und ohne Promotion) abbilden, mit dokumentierter Wahrscheinlichkeit. So bleibt der Einkauf handlungsfähig, falls die Promotion abgesagt wird.

Sechster Fehler: Konsens-Forecast wird nur auf Endprodukt-Ebene erstellt. Der Einkauf disponiert aber auf Materialebene, weshalb die Bedarfsumrechnung über Stückliste mehrstufig erfolgen muss. Wenn der Forecast nur auf Endprodukt vorliegt und die Materialdisposition über statische Verbrauchsmuster errechnet wird, gehen die qualitativen Override-Informationen aus dem Konsens-Meeting verloren. SAP IBP löst dies über Profile-basierte Disaggregation, die Override auf Endprodukt automatisch über die Stücklisten-Hierarchie auf Komponenten propagiert.

Verwandte Begriffe

• [[forecast-management]]
• [[capable-to-promise-ctp]]
• [[capacity-planning]]
• [[dynamischer-sicherheitsbestand]]
• [[plan-ist-vergleich-bestand]]