Unser Autor: Ralf Kratschmer betreibt seit 2022 produktive KI-Absatzplanung für Lebensmittelhersteller. www.autoforecast.de
Fehlmengen und Abschriften misst jeder Betrieb. Die Qualität der Planung, die beides verursacht, misst fast niemand. Der Anfang ist eine einzige Kennzahl, die aus der Disposition eine steuerbare Größe macht — ein Praxisbericht aus vier Jahren produktivem Einsatz.
Es gibt eine Frage, die in fast jedem milchverarbeitenden Betrieb sofort beantwortet werden kann: Wie hoch waren die Abschriften im letzten Monat? Auch Fehlmengen, Reklamationen und kurzfristige Umplanungen sind dokumentiert und werden regelmäßig berichtet. Eine andere Frage dagegen bleibt fast überall unbeantwortet: Wie treffsicher war eigentlich die Absatzplanung, die diesen Zahlen zugrunde lag?
Das ist bemerkenswert, denn Fehlmengen und Abschriften sind Symptome. Sie zeigen an, dass etwas schiefgegangen ist — nachdem es passiert ist. Die Ursache liegt eine Ebene tiefer: in der Differenz zwischen dem, was geplant wurde, und dem, was tatsächlich abfloss. Wer nur die Symptome misst, betreibt Schadensbegrenzung. Wer die Planungsgüte selbst misst, kann steuern.
Eine Zahl statt eines Gefühls
Die in der Bedarfsplanung etablierte Kennzahl dafür ist der WAPE — Weighted Absolute Percentage Error, der volumengewichtete absolute Prozentfehler. Hinter dem sperrigen Namen steht eine einfache Rechnung: Man summiert über alle Artikel die absoluten Abweichungen zwischen Prognose und tatsächlichem Absatz und teilt diese Summe durch den gesamten tatsächlichen Absatz. Ein WAPE von 20 Prozent bedeutet: Die Summe aller Planungsfehler entspricht einem Fünftel der bewegten Menge.
Die Volumengewichtung ist dabei kein technisches Detail, sondern der Kern. Wichtig für das Nachrechnen: Geteilt wird stets durch den tatsächlichen Absatz, nicht durch die Prognose — der Fehler wird an der Realität gemessen, nicht am eigenen Plan. Ein Beispiel: Ein Betrieb plant 10.000 Becher Naturjoghurt, verkauft werden 9.000 — Fehler 1.000 Becher, bezogen auf den Ist-Absatz gut 11 Prozent. Gleichzeitig plant er 50 Becher einer Spezialsorte, verkauft werden 100 — Fehler 50 Becher, prozentual 50 Prozent. Der WAPE fasst beides volumengewichtet zusammen: 1.050 Becher Gesamtfehler, geteilt durch 9.100 Becher tatsächlichen Gesamtabsatz, ergibt rund 11,5 Prozent. Die Kennzahl wird damit von dem Artikel dominiert, der das Geschäft trägt — anders als der verbreitete ungewichtete Durchschnitt der Prozentfehler (MAPE), der jeden Artikel gleich behandelt und bei kleinteiligen Sortimenten in die Irre führt. Genau das ist gewollt: Der Fehler beim Volumenartikel kostet Geld, Kühlraum und verworfene Ware — der Ausrutscher bei der Kleinstsorte kaum.
Was in der Praxis erreichbar ist
Wie sich das im Betrieb auswirkt, zeigt ein Projekt bei einer süddeutschen Molkerei, das seit 2022 produktiv läuft. Am Anfang stand keine Software-Entscheidung, sondern eine Messung: Aus den historischen Absatz- und Planungsdaten wurde rückwirkend berechnet, wie treffsicher die bestehende, erfahrungsbasierte Disposition tatsächlich war. Das Ergebnis lag bei einem WAPE von über 40 Prozent — deutlich höher, als alle Beteiligten geschätzt hatten. Nicht, weil schlecht gearbeitet wurde: Ohne Messung hat niemand eine verlässliche Vorstellung von der eigenen Prognosegüte.
Diese erste Zahl war der eigentliche Wendepunkt des Projekts. Sie machte aus einer diffusen Unzufriedenheit — mal fehlte Ware, mal wurde abgeschrieben — eine konkrete, verbesserbare Größe. Auf dieser Grundlage wurde eine KI-gestützte wöchentliche Absatzprognose aufgebaut, die heute für jeden Artikel Planwerte liefert. Der Prognosefehler des Systems liegt seit mehreren Jahren stabil zwischen 13 und 17 Prozent WAPE.
Zur Ehrlichkeit gehört die Unterscheidung zweier Werte, die in Berichten gern vermischt werden: Die 13 bis 17 Prozent beschreiben die Güte der Systemvorschläge. Der praktisch disponierte Wert liegt naturgemäß etwas darüber — weil die Disponenten die Vorschläge für Aktionen, Sicherheitsbestände und Sondersituationen bewusst anpassen. Diese Differenz ist kein Mangel, den man verstecken müsste. Sie ist gelebte Praxis: Der Disponent ergänzt das Modell um Wissen, das in keiner Verkaufshistorie steht. Ein Bericht, der nur den Systemwert ausweist und diese Differenz verschweigt, misst am Betrieb vorbei.
Vom Gesamtwert zum Diagnosewerkzeug
Ein einzelner WAPE über das ganze Sortiment ist eine Standortbestimmung — er sagt, dass es klemmt, aber nicht wo. Der entscheidende methodische Schritt ist, die Kennzahl pro Artikel auszuweisen, und zwar so, dass sich die Einzelwerte zum Gesamtwert aufsummieren. Das gelingt, wenn man den Fehler jedes Artikels nicht durch dessen eigenen Absatz teilt, sondern durch den Gesamtabsatz der Periode. Jeder Artikel erhält damit einen Fehlerbeitrag in Prozentpunkten, und die Summe aller Beiträge ergibt exakt den Gesamt-WAPE.
Aus der Kennzahl wird so ein Filter: Man sortiert das Sortiment nach Fehlerbeiträgen und sieht unmittelbar, welche Handvoll Artikel den Großteil des Gesamtfehlers verursacht — und welche sauber laufen. Der Verbesserungsaufwand fließt dann nicht mehr gleichmäßig über hunderte Artikel, sondern gezielt dorthin, wo der Fehler wirtschaftlich sitzt: andere Modellannahmen für Saisonware, Klärung mit dem Vertrieb bei Aktionsartikeln, genaueres Hinsehen bei Neuprodukten.
Ein vereinfachtes Zehn-Artikel-Beispiel zeigt die Wirkung: Sortiert man die Fehlerbeiträge, verursachen die ersten drei Artikel 84 Prozent des gesamten Wochenfehlers von 21 Prozent WAPE. Ganz am Ende der Liste stehen dagegen zwei Kleinstartikel mit Einzelfehlern von 175 und 230 Prozent — die spektakulärsten Prozentwerte des Sortiments, zusammen aber keine drei Zehntelpunkte Beitrag. Wer seine Disposition nach den größten Prozentfehlern steuert, jagt die falschen Artikel. Der Fehlerbeitrag zeigt, wo die Woche wirklich verloren geht.
Ein Detail, das bei der Auswertung häufig falsch gemacht wird: Die saubere Aufsummierung gilt nur innerhalb einer Periode mit gemeinsamem Nenner, etwa einer Kalenderwoche. Für Mehrwochen-Betrachtungen addiert man nicht die Wochenwerte, sondern bildet zuerst die Summen aller Fehler und aller Absätze über den Gesamtzeitraum und teilt dann. Wer Wochen-WAPEs aufaddiert, erhält eine Zahl ohne Aussage.
Welcher Wert ist gut?
Einen pauschalen Zielwert gibt es nicht — Sortiment, Aktionsanteil und Prognosehorizont bestimmen, was erreichbar ist. Als Orientierung auf Wochenbasis: Werte unter 10 Prozent sind sehr gut und praktisch nur bei stabilen, hochvolumigen Standardartikeln erreichbar. 10 bis 15 Prozent sind stark. 15 bis 20 Prozent sind solide — wobei das obere Ende bereits spürbares Verbesserungspotenzial anzeigt. Werte zwischen 20 und 25 Prozent sind allenfalls in Aktionsphasen vertretbar; im Normalbetrieb bedeuten sie klaren Handlungsbedarf.
Häufig liest man, in Promotionsphasen seien 25 bis 35 Prozent üblich. Das stimmt — üblich heißt aber nicht gut. Mit heutiger Aktionsmodellierung sind auch Promotionswochen deutlich präziser planbar, und wer solche Werte dauerhaft als normal akzeptiert, verschenkt Genauigkeit ausgerechnet dort, wo die Mengen und damit die Fehlerkosten am größten sind.
Für Molkereiprodukte kommt hinzu: Frischware ist naturgemäß volatiler als lagerfähiges Sortiment — kurze Mindesthaltbarkeit, Wetterabhängigkeit und Aktionsdruck des Handels machen die Nachfrage schwerer vorhersehbar. An den Orientierungswerten ändert das nichts; es bedeutet nur, dass gute Werte hier mehr Können erfordern als bei Trockensortiment oder Konserve. Zu beachten ist außerdem der Horizont: Je weiter in die Zukunft geplant wird, desto höher der Fehler — ein WAPE für die kommende Woche ist mit einem Acht-Wochen-Forecast nicht vergleichbar. Wer Werte vergleicht, ob intern oder mit Anbieterangaben, muss deshalb immer mitfragen, worauf sie sich beziehen.
Eine letzte Anmerkung für alle, die tiefer einsteigen wollen: Der WAPE misst die Größe des Fehlers, nicht seine Richtung. Ob eine Planung systematisch zu hoch liegt (Überbestand, Abschriften) oder zu niedrig (Fehlmengen), zeigt erst eine zweite Kennzahl, der Bias — und diese Richtung lässt sich bewusst einstellen, je nachdem, ob ein Betrieb Lieferfähigkeit oder Reduzierung von Abschriften höher gewichtet.
Der Einstieg ist unspektakulär
Wer wissen will, wo der eigene Betrieb steht, braucht dafür weder neue Software noch ein Projekt. Es genügen der tatsächliche Absatz je Artikel und Woche über einen zusammenhängenden Zeitraum — idealerweise zwölf Monate, damit Saisonalität sichtbar wird — und die Planwerte, die für dieselben Wochen gestellt wurden. Daraus lässt sich der WAPE rückwirkend berechnen und als Ausgangswert festhalten.
Diese erste Messung ersetzt ein Gefühl durch eine Zahl. Und erst an einer Zahl lässt sich ablesen, ob eine Veränderung — ein neues Werkzeug, ein anderer Prozess, eine andere Zusammenarbeit zwischen Disposition und Vertrieb — die Planung tatsächlich besser gemacht hat. Messbarkeit ist nicht der letzte Schritt der Verbesserung. Sie ist der erste.
