Verschwendung in der Lieferkette - Nachhaltigkeit durch verbesserte Absatzprognosen

von Ingo Steinhaus

Labbriges Gemüse, fleckiges Obst, abgelaufener Joghurt - viel zu oft landet so etwas im Müll. Doch moderne Algorithmen vermeiden dies, indem sie die Absatzplanung verbessern.

Frankreichs Supermärkte dürfen Lebensmittel nicht mehr wegwerfen, meldeten im Frühsommer 2015 die Medien. Laut Gesetz muss der Handel im Nachbarland nicht verkaufte Ware weiterverwerten - als Spende, als Tiernahrung oder als Kompost. Damit reagierte der Gesetzgeber auf eine Situation, die auch hier bekannt ist: Supermärkte entsorgen viele nicht verkaufte Frischprodukte oder Ware mit abgelaufener Haltbarkeit via Müllcontainer. Dies führt häufig zu Beschwerden von Kunden und zu einem Imageproblem - Verschwendung widerspricht dem Prinzip der Nachhaltigkeit.

Dieser etwas sperrige Begriff ist seit ungefähr einem Vierteljahrhundert in der allgemeinen Diskussion. Gemeint ist damit eine Handlungsweise, die beim Einsatz von Rohstoffen und anderen Ressourcen auf die Regenerationsfähigkeit der Umwelt achtet. Das Prinzip ist ursprünglich in der Forstwirtschaft entwickelt worden. Dort bedeutet es: Nicht mehr Holz fällen, als jeweils nachwachsen kann.

Umsatzverluste durch Wegwerfpolitik

Bezogen auf den Handel und die Logistik bedeutet Nachhaltigkeit unter anderem: Keine Leerfahrten, präzise Lieferung statt kostspieliger Nachbestellungen. Nur das liefern, was auch wirklich gebraucht wird. Es sollte ja ausreichen, nur so viel zu bestellen, wie jeden Tag verkauft werden kann.

Doch leider sind gute Verkaufsprognosen keine einfache Aufgabe, denn viele bekannte Faktoren wie etwa Feiertage oder Werbeaktionen, aber auch unbekannte Größen wie das Wetter können je nach Produkt, Saison oder Region einen großen Einfluss haben. Ein Beispiel: Im Sommer macht ein plötzlicher Temperatursturz mit Dauerregen das vorausschauend in größeren Mengen bestellte Grillfleisch zum Ladenhüter.

Diese Schwierigkeiten führen europaweit zu Umsatzverlusten, die pro Jahr zwischen 60 und 100 Milliarden Euro betragen. Doch wenn der Supermarkt vorsichtiger bestellt, kann er sich trotzdem wieder Kundenbeschwerden und Umsatzverluste einhandeln, denn in diesem Fall sind gelegentlich einige Produkte bereits am frühen Abend ausverkauft.

Der Supermarktleiter sitzt also zwischen allen Stühlen: Irgendwer meckert immer. Trotzdem ist es möglich, ihn bei seinen Entscheidungen zu unterstützen. Algorithmen aus dem Operations Research sind fähig, aus vorhandenen Daten typische Muster beim Absatz von Lebensmitteln zu ermitteln.

Bessere Absatzprognosen mit Operations Research

In Zusammenarbeit mit der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) und dem Schweizer Unternehmen PrognosiX führt INFORM zurzeit ein entsprechendes Forschungsprojekt durch. Ziel ist die Entwicklung einer Softwarelösung, die sowohl unternehmensinterne als auch externe Gründe für Nachfrageschwankungen berücksichtigt. Dazu gehören zunächst interne Faktoren wie etwa Werbeaktionen, Produktähnlichkeiten oder Kannibalisierungseffekte. Weiterhin kalkulieren die Algorithmen mit externen Faktoren wie Wettervorhersagen, dem Ferienkalender oder Festen und Feiertagen. In der Anwendung wird besonderen Wert darauf gelegt, dass die Benutzer genau verstehen, wie die Planzahlen zustande kommen und welches Gewicht die einzelnen Faktoren haben. Zudem ist sie lernfähig: Die Anwender können neue Erfahrungswerte in die Datenbasis einspeisen.

Damit kann der Lebensmittelhandel ein "Sustainable Supply Chain Management (SSCM)" erreichen: die Ergänzung der üblichen Managementkriterien um nachhaltiges Vorgehen. Eine Studie der Wirtschaftsprüfer der KPMG ergab, dass SSCM viele zusätzliche Leistungspotentiale bietet. Häufig ist die Diskussion noch begrenzt auf Themen wie etwa CO2-Emissionen und Optimierung des Fahrzeugeinsatzes. Bessere Absatzprognosen und damit die Lebensmittelverschwendung sind noch zu selten im Blickfeld des Handels. Oft wird "Food Waste" als beinahe naturgegeben hingenommen.

Dass OR-gestützte Prognosen besser sind, als bisher genutzte Daumenregeln, hat ein erster erfolgreicher Test bereits gezeigt: In einer Fallstudie mit Melonen konnten die Algorithmen während der gesamten halbjährigen Verkaufssaison die Prognosen deutlich verbessern. Die Anwendung war um 40 Prozent besser als die Schätzung auf Basis vergangener Verkaufszahlen. Damit sollten in den Supermärkten deutlich weniger Lebensmittel im Müllcontainer enden als bisher.



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Über den Autor

  • Ingo Steinhaus arbeitet seit 1991 als Freier IT-Journalist. Er ist Autor zahlreicher Computerbücher und veröffentlicht in bekannten Fachzeitschriften. Sein Interesse gilt allen technischen und digitalen Themen, vor allem digitaler Transformation, Innovation und Entrepreneurship. Diesen Themen widmet er sich auch in seinem Blog "Digital Heartland"

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