Little Big Data: Predictive Analytics in Pharmaindustrie und Medizintechnik

Kundenbedarf vor dem Kunden kennen – Widerspruch oder Wirklichkeit?

Predictive Analytics wird auch in der Pharmaindustrie und der Medizintechnik künftig immer wichtiger, so eine BARC-Studie: Das schätzen zumindest 94 Prozent der befragten Unternehmen so ein.1 Besonders dem Verhältnis zu und dem Umgang mit Kunden gilt dabei ein stetig wachsendes Interesse. Sicher, der Kunde ist König, aber er benimmt sich leider häufig gar nicht königlich, sondern eher wie ein unentschlossenes Kleinkind. Bestellungen kommen und gehen, werden verändert oder storniert und alles ist immer ganz dringend. So bleiben Kundenbedarfe unberechenbar und verursachen oft Chaos. Die Lösung wäre, immer zu wissen, was der Kunde will – und damit die Bedarfserfüllung zu automatisieren. Das klingt paradox, doch zielt Predictive Analytics genau darauf ab.


„Ja, nein, heute, morgen etc.“ – unter dieser Unberechenbarkeit der Kunden leiden vor allem die Produktionsplanung, der Einkauf, das Lager und die Logistik. Der Account-Manager hat hingegen immer sehr viel Verständnis für den außerordentlichen Kunden. Dieser hätte es ja selbst so schwer, der Arme! Also werden für ihn alle Planungen, Frozen Periods und Supply-Chain-Prozesse über den Haufen geworfen.

Kunden besitzen oft schlecht planbare Forecast- bzw. Procurement-Prozesse

Für einen OEM-Hersteller aus Frankreich, Kunde eines Auftragsfertigers, war die Marktlage unklar. Seitens der Regierung wurde die Erstattungsfähigkeit seiner Pharmaprodukte infrage gestellt. Zudem war die Verschreibungspraxis der Ärzte undurchsichtig. Also wurde der Forecast seitens des Kunden vor Bestellaufträgen bis zu 16 Mal geändert. Als dann endlich beauftragt wurde, lagen die Bestellungen immer noch weit entfernt vom tatsächlichen Bedarf. Eine vernünftige Produktionsplanung war unter diesen Umständen nicht möglich.

Predictive Analytics mit dem Lean-Management-Werkzeug Pull-Analyse

Mithilfe des arithmetischen Lean Tools „Pull-Analyse“ lassen sich eigene Forecasts erstellen. Große IT-Dienstleister wie beispielsweise IBM verkaufen ihre teuren Lösungen mit Aussagen wie: „Wenn es schneit, werden mehr Mützen bestellt.“ Doch solche Vorhersagen lassen sich auch selbst generieren. Die sogenannte Customer Variation (CV) und das Customer-Time-Intervall (CTI) erlauben es, dass der Kunde seine Ware bereits produziert im Lager vorfindet, bevor ihm überhaupt bewusst wird, dass er diese benötigt.

„Bin schon da“ – Nachfrage über Predictive Analytics steuern

Ein Weg ist also, es ähnlich wie der Igel gegenüber dem Hasen zu machen, getreu dem Motto: „Bin schon da!“ Dabei wird per Predictive-Analytics-Verfahren das teils chaotische „Rauschen“ in der Nachfrage herausgerechnet. Dadurch wird wieder Ruhe in Produktion, Einkauf und Logistik gebracht – und es bleibt mehr Zeit für die kommenden wichtigen Dinge.

Mehr Informationen zu den Themen Predictive Analytics, Pull-Analyse, Customer Variation und Customer-Time-Intervall finden Sie im Webinar zum Thema Predictive Analytics. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte direkt an p.grube@how2lifescience.com

Webinar "Predictive Analytics" Potenziale und Implementierung"

Freitag, 19. Mai 2017 11:00  |  Europäische Sommerzeit (Berlin, GMT+02:00)  |  1 Stunde 10 Minuten

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1BARC-Anwenderstudie: „Advanced und Predictive Analytics 2016 – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“,
http://www.bi.soprasteria.de/docs/librariesprovider56/default-document-library/barc-advanced-und-predictive-analytics-2016.pdf?sfvrsn=2

Bildquelle: © adiruch na chiangmai, Fotolia

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