Was ist die Trustworthiness (der PC-Index)?
Die Trustworthiness, gemessen über den PC-Index, bewertet nicht die statistische Abweichung einer Prognose, sondern was diese Abweichung in Euro gekostet hätte. Sie entsteht aus einem Backtest: Die für ein Teil gewählte Prognosemethode wird auf ältere Historie zurückgesetzt, ihre Prognose durch eine vereinfachte Einkaufssimulation gegen die tatsächlich eingetretene Nachfrage nachgespielt, und das Ergebnis in Euro bewertet, verglichen mit dem, was eine perfekte Prognose erreicht hätte. Die Differenz ist der PC-Index.
Ein Teil, dessen PC-Index nahe null liegt, braucht wenig Aufmerksamkeit. Ein Teil mit großem PC-Index hat im Rückblick echtes Geld gekostet, unabhängig davon, wie klein die prozentuale Abweichung aussah. Das obige Beispiel zeigt genau das: Beide Teile hätten denselben MAPE-Wert gehabt. Ihr PC-Index unterscheidet sich um ein Vielfaches, weil beim ersten Teil die Nachfrage einfach wartet, beim zweiten sie unwiderruflich verloren ist.
Wie läuft der Backtest genau ab?
Die Simulation startet mit leerem Lager, kauft in jeder Periode exakt die Prognosemenge, ohne Lieferzeiten, Mindestbestellmengen oder Preisstaffeln, und bewertet anschließend, was passiert wäre: Umsatz für das, was verkauft wurde, Einkaufskosten für das, was gekauft wurde, Lagerkosten für das, was liegen blieb. Nicht erfüllte Nachfrage wird aufgeteilt: Ein Teil davon ist echt verlorener Umsatz, ein Teil ist Nachfrage, die einfach wartet, genau wie im Eingangsbeispiel. Verlorene Verkäufe werden mit der Marge bewertet, die sie eingebracht hätten.
Zwei Kontoeinstellungen bestimmen dabei das Ergebnis: Wie viel unerfüllte Nachfrage tatsächlich verloren geht statt nur zu warten, und was Lagerbestand pro Jahr kostet. Das ist kein Detail, es ist der Grund, warum derselbe Verlauf bei zwei Kunden zu unterschiedlichen Prognosen führen kann.
Kann derselbe Verlauf bei zwei Kunden unterschiedlich bewertet werden?
Ja, und das ist einer der wichtigsten Effekte des PC-Index.
Beispiel (illustrativ): Zwei Kunden haben für dasselbe Teil identische Verbrauchshistorie.
Kunde A beliefert Anlagen, die bei einem fehlenden Teil sofort stillstehen, fast jede unerfüllte Nachfrage ist für ihn endgültig verloren, sein Lager ist günstig.
Kunde B akzeptiert Wartezeiten, sein Kapital ist dagegen knapp, Lagerung teuer. Lässt man denselben Methodenwettbewerb auf beiden Konten laufen, gewinnt bei A eine Methode, die leicht zu hoch prognostiziert, weil etwas Mehrbestand günstiger ist als ein verlorener Verkauf.
Bei B verliert genau diese Methode gegen eine schlankere, weil der Überbestand echtes Geld kostet, während die späten Lieferungen kaum etwas kosten. Keines der Ergebnisse ist falsch, die beste Prognose hängt davon ab, was ein Fehler bei diesem konkreten Kunden tatsächlich kostet.
Was passiert mit Restbestand am Ende des Testzeitraums?
Der simulierte Zeitraum endet mitten im Geschehen, also wird abgerechnet, was zu diesem Zeitpunkt noch im Lager liegt oder fehlt. Übrig gebliebener Bestand wird zum Einkaufspreis gutgeschrieben und mit Lagerkosten belastet, passend zur Geschwindigkeit, mit der er sich laut eigener Nachfrage noch abverkaufen würde, gedeckelt, damit ein Teil ohne jeden Verkauf nicht endlos, sondern nur für eine endliche Zeit belastet wird.
Beispiel (illustrativ, 20 % Lagerkosten pro Jahr angenommen):
Eine Dichtung für 20 EUR, die 100-mal im Monat verkauft wird, endet mit 50 Stück auf Lager, zwei Wochen Reichweite. Die 1.000 EUR werden gutgeschrieben, die Lagerkosten liegen bei etwa 4 EUR, weil der Bestand in zwei Wochen weg ist. Ein Gussteil für 400 EUR, das zweimal im Monat verkauft wird, endet mit 24 Stück auf Lager, ein Jahr Reichweite.
Die 9.600 EUR werden ebenfalls gutgeschrieben, aber die Lagerkosten liegen bei etwa 960 EUR, weil das Kapital ein Jahr lang gebunden ist. Dieselbe Regel, 240-mal so hohe Belastung, weil das Gussteil eben ein Jahr braucht, um sich zu verkaufen. Nichts davon ist Ausschuss, beides ist Bestand, der seinen Einkaufspreis wert ist, aber gebundenes Kapital ist eben nicht kostenlos.
Wofür wird der PC-Index genutzt?
Er ist die wichtigste von fünf Größen, mit denen PartsOS Forecast jede Prognose bewertet, und der Hauptgrund, warum ein Planer nicht tausend Teile einzeln durchgehen muss: Ein Teil mit niedrigem PC-Index war historisch verlässlich prognostizierbar und braucht keine Prüfung, ein Teil mit hohem PC-Index hat im Rückblick echtes Geld gekostet und gehört auf die Liste. Wie genau diese Priorisierung im Planungsalltag aussieht, behandeln wir im nächsten Artikel.
Fazit
Ein Prozentwert sagt, wie falsch eine Prognose war. Der PC-Index sagt, was das Falschliegen gekostet hätte, für dieses Teil, bei diesem Kunden, unter diesen Bedingungen. Genau deshalb kostet nicht jeder falsche Forecast gleich viel, und genau deshalb lohnt es sich, das zu wissen, bevor man Zeit in die Prüfung eines Teils steckt.
FAQ
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Warum kostet nicht jeder falsche Forecast gleich viel?
Weil derselbe prozentuale Fehler je nach Situation fast nichts oder sehr viel kosten kann, abhängig davon, ob unerfüllte Nachfrage verloren geht oder nur wartet, und wie teuer Lagerbestand für das jeweilige Unternehmen ist.
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Was ist der PC-Index?
Der PC-Index bewertet, wie weit die Prognose eines Teils im historischen Rückblick von einer perfekten Prognose entfernt gewesen wäre, ausgedrückt in Euro statt in Prozentpunkten.
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Wie wird der PC-Index berechnet?
Über einen Backtest: Die gewählte Prognosemethode wird auf ältere Historie zurückgesetzt, ihre Prognose in einer vereinfachten Einkaufssimulation gegen die tatsächliche Nachfrage nachgespielt und in Euro bewertet, verglichen mit einer perfekten Prognose.
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Was passiert mit Restbestand am Ende des Testzeitraums?
Er wird zum Einkaufspreis gutgeschrieben und mit Lagerkosten belastet, passend zur Geschwindigkeit, mit der er sich laut eigener Nachfrage abverkaufen würde. So werden schnell und langsam drehende Teile fair, aber unterschiedlich bewertet.
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Ist der PC-Index bei jedem Kunden gleich?
Nein. Wie viel unerfüllte Nachfrage tatsächlich verloren geht und was Lagerbestand pro Jahr kostet, sind Kontoeinstellungen. Zwei Kunden mit identischer Verbrauchshistorie können deshalb unterschiedliche Gewinnermethoden und unterschiedliche PC-Index-Werte für dasselbe Teil haben.