Vertrieb VS Produktion – So wird aus dem Gegeneinander ein Miteinander

Liebe Unternehmensgestalter, Produktivitäts-Jäger, Macher und Umsetzer!

In vielen Produktionsbetrieben gibt es ein Spannungsfeld zwischen der Produktion und dem Vertrieb. Obwohl alle dem gleichen übergeordneten Ziel – dem gesamten Unternehmenserfolg – dienen, scheinen die Abteilungsziele oft konträr zu sein. Schauen wir uns heute an, welche Gegensätze sich auftun und wie wir sie auflösen können.

Hier ein kleiner Ausschnitt aus einer Unterhaltung eines Produktionsleiters (PL) mit einem Vertriebsleiter (VL):

PL: „Was ihr da einplant, können wir so nicht wirtschaftlich produzieren!“
VL: „Wir müssen uns an den Kunden orientieren. Wir können nicht verkaufen, was ihr gerne produzieren wollt!“
PL: „Alles kommt kurzfristig. Dauernd Eilaufträge. Wir rüsten uns zu Tode!“
VL: „Wir brauchen mehr Flexibilität!“
PL: „Was wir brauchen, ist Stabilität!“
…

So oder ähnlich verlaufen viele „Gespräche“ und drehen sich ständig im Kreis. Aus der jeweiligen Perspektive sind die Argumente völlig nachvollziehbar. Um die Ergebnisse zu verbessern, gehen die Abteilungen nun häufig intern in einzelne Optimierungsprojekte und versuchen die negativen Einflüsse durch organisatorische oder technologische Maßnahmen auszugleichen.

Dieser Weg ist jedenfalls besser als nichts zu unternehmen. Wirklich nachhaltig werden die Verbesserungen erst, wenn man abteilungsübergreifende Optimierungen anstrebt. Beide Bereiche sind voneinander abhängig. Ohne Vertrieb keine Produktion und umgekehrt. Wir sollten also der Frage nachgehen: Was kann ich in meinem Bereich tun um die Kollegen aus dem anderen Bereich zu unterstützen?

Heute bekommst du 3 technologische Lösungsmöglichkeiten, die dir dabei helfen die Zusammenarbeit von Vertrieb und Produktion zu verbessern:

KI-gesteuerte Vorhersagemodelle können historische Verkaufsdaten, Markttrends und saisonale Abhängigkeiten analysieren. Basierend auf den ermittelten Informationen können dann Prognosen erstellt werden und so die Schwankungen der tatsächlichen Nachfrage geglättet werden.

Die Entwicklung dieser Vorhersagemodelle schreitet rasch voran und ist bereits vielfach im Einsatz. Nicht nur Großkonzerne nutzen die Technologie, auch für den Mittelstand gibt es attraktive Lösungen.

Beispiele für Anbieter:
Salesforce: Einstein
SAP: Predictive Analytics
Microsoft: Azure Machine Learning

Der Vorteil für die Produktion besteht darin, dass sie sich frühzeitig auf die Schwankungen vorbereiten kann. So können beispielsweise Einsatzpläne für Personal oder Wartungskalender entsprechend eingeplant werden. Eine kontinuierliche, rollierende Planung kann zwar nicht ersetzt werden, die Stabilität kann aber erhöht werden.

Die integrierte Produktionsplanung taucht in unseren Newslettern immer wieder auf. Nicht umsonst, weil sie ein mächtiges Werkzeug ist. Auch um die Zusammenarbeit mit dem Vertrieb zu vereinfachen.

Eine KI-gestützte, integrierte Produktionsplanung kann verschiedenste Variablen wie Personalverfügbarkeit, Qualifikationslevel, Materialbeschaffenheit, Materialverfügbarkeiten, Werkzeugstandzeiten, Maschinenverfügbarkeiten, etc. gleichzeitig berücksichtigen. So ist es möglich, dass der Vertrieb nach dem Anlegen eines Auftrages unmittelbar einen zuverlässigen Liefertermin an den Kunden kommunizieren kann.

Auch diese Modelle sind bereits etabliert und werden im Tagesgeschäft angewandt. Es braucht zwar technologische Voraussetzungen wie angebundene Maschine und vernetzte Systeme, funktionier dann aber zuverlässig.

Beispiele für Anbieter:
Siemens: Opcenter
Oracle: SCM Cloud
IBM: Sterling Supply Chain

Prescriptive Analytics ist die Stufe nach Predictive Analytics. Prädiktive Modelle beschreiben was passieren kann oder wird und können dann entsprechende Meldungen auslösen. Dies geschieht frühzeitig und so kann durch das Eingreifen von Mitarbeitern ein Stillstand oder ein Qualitätsproblem vermieden werden. Der Mensch muss also eine Lösung für das kommende Problem finden.

Präskriptive Modelle gehen dabei einen Schritt weiter und liefern konkrete Handlungsempfehlungen. Diese Modelle können auch verschiedene Szenarien aufzeigen. So kann der Mensch auswählen welcher Lösungsansatz am besten ist.

Sowohl Produktion als auch Vertrieb können von diesem Ansatz profitieren. So kann dem Vertrieb vorgeschlagen werden, bestimmte Rabattaktionen zu planen, um Produktionsspitzen abzufangen. Umgekehrt kann das System der Produktion vorschlagen die Personalplanung anzupassen, um dem Absatzprogramm gerecht zu werden. Wie bei allen KI-basierten Modellen steigt die Qualität mit den verfügbaren Datenmengen und dem Training des Algorithmus. Die Marktreife ist aber auch hier bereits gegeben.

Beispielhafte Anbieter:
IBM: Watson Studio
H20.ai
RapidMiner

Teilweise mögen die technologischen Lösungen noch etwas befremdlich wirken und wir trauen ihnen nicht richtig über den Weg. Fakt ist, dass die Entwicklungen in fast allen Bereichen in diese Richtung gehen. Jedes Unternehmen ist gut beraten sich so früh wie möglich mit solchen Technologien zu beschäftigen.

Die beispielhaften Anbieter sind fast ausschließlich große Namen mit teilweise sehr umfangreichen Lösungen. Es gibt aber auch immer mehr kleinere Anbieter mit speziellen Lösungen, die auch mit kleineren Budgets umsetzbar sind.

Was sagst du zum „Spannungsfeld“ Vertrieb VS Produktion?
Bei uns läuft alles sehr harmonisch, weil wir…
Technologie hilft uns nicht weiter, das ist ein menschliches Problem…
Sehr spannend! Ich würde gerne mehr erfahren über…

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