Was ist intermittierende Nachfrage?
Intermittierende Nachfrage, auch sporadische Nachfrage genannt, beschreibt ein Bedarfsmuster, bei dem Nachfrage nicht kontinuierlich, sondern in unregelmäßigen Abständen auftritt. Zwischen den Bestellzeitpunkten liegen lange Perioden ohne jede Nachfrage, sogenannte Nullphasen.
Das Gegenteil ist die glatte oder stetige Nachfrage: ein Teil, das jeden Monat in ähnlichen Mengen bestellt wird und damit gut vorhersagbar ist.
In der wissenschaftlichen Literatur wird intermittierende Nachfrage von verwandten Mustern abgegrenzt:
Für die Praxis der Ersatzteilplanung im Maschinenbau sind besonders intermittierende und lumpy Nachfrage relevant, sie machen sogar über 80% der typischen Ersatzteil-Sortimente aus.
Warum entsteht intermittierende Nachfrage bei Ersatzteilen?
Anders als im Konsumgüterbereich oder in der Serienproduktion folgt die Nachfrage nach Ersatzteilen nicht dem Kaufverhalten von Endkunden, sie folgt dem Zustand von Maschinen.
Das führt zu strukturell unregelmäßiger Nachfrage aus mehreren Gründen:
Warum versagen klassische Forecast-Methoden bei intermittierender Nachfrage?
Die meisten Forecast-Methoden, die in ERP-Systemen implementiert sind — Moving Average, Exponential Smoothing, lineare Regression, wurden für kontinuierliche Nachfragemuster entwickelt. Sie setzen voraus, dass die Nachfrage von Periode zu Periode ähnlich ist und Schwankungen um einen Mittelwert streuen.
Bei intermittierender Nachfrage treffen diese Annahmen nicht zu. Die Konsequenzen sind vorhersehbar:
Welche Methoden funktionieren bei intermittierender Nachfrage?
Die Forschung zu intermittierender Nachfrage hat in den vergangenen Jahrzehnten spezialisierte Methoden hervorgebracht die mit den Besonderheiten sporadischer Bedarfsmuster umgehen können.
Die entscheidende Erkenntnis: Keine einzelne Methode ist für alle Teile und alle Situationen optimal. Gute Ersatzteilplanung verwendet deshalb einen Modellauswahlprozess, mehrere Methoden werden parallel getestet und für jede SKU wird das Modell mit der niedrigsten Fehlerrate ausgewählt.
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Croston-Verfahren
Das Croston-Verfahren ist die bekannteste spezialisierte Methode für intermittierende Nachfrage. Es modelliert Bestellzeitpunkte und Bestellmengen getrennt, statt den Durchschnitt über alle Perioden inklusive Nullphasen zu berechnen. Das Ergebnis ist eine stabilere Prognose, die Nullphasen korrekt interpretiert.
Quelle: Croston Verfahren
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Syntetos-Boylan-Approximation (SBA)
Syntetos-Boylan-Approximation (SBA) ist eine Weiterentwicklung des Croston-Verfahrens die bekannte Verzerrungen der ursprünglichen Methode korrigiert und in wissenschaftlichen Vergleichen regelmäßig bessere Ergebnisse liefert.
Quelle: SBA
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ADIDA
ADIDA (Aggregate-Disaggregate Intermittent Demand Approach) aggregiert die Nachfrage über mehrere Perioden, bevor der Forecast erstellt wird, und disaggregiert das Ergebnis anschließend. Das reduziert die Anzahl der Nullperioden und verbessert die Prognosegüte.
Quelle: AIDIDA
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Gradient-Boosting-Methoden
ML-Modelle für intermittierende Nachfrage wie LightGBM oder andere Gradient-Boosting-Methoden können bei ausreichender Datenbasis bessere Ergebnisse liefern als klassische statistische Methoden, besonders wenn zusätzliche Informationen wie Installationsbasis, Wartungszyklen oder Kundendaten verfügbar sind.
Quelle: GBM
Probabilistische Planung statt Punkt-Forecast
Neben der Wahl der richtigen Forecast-Methode gibt es einen grundlegenderen Paradigmenwechsel der bei intermittierender Nachfrage besonders relevant ist: der Wechsel von Punkt-Forecasts zu probabilistischen Prognosen.
Ein Punkt-Forecast sagt: "Im nächsten Monat werden 3 Einheiten gebraucht."
Eine probabilistische Prognose sagt: "Mit 70% Wahrscheinlichkeit werden 0–2 Einheiten gebraucht, mit 20% Wahrscheinlichkeit 3–5 Einheiten, mit 10% Wahrscheinlichkeit mehr als 5 Einheiten."
Für die Bestandsplanung ist der probabilistische Ansatz überlegen weil er die inhärente Unsicherheit intermittierender Nachfrage abbildet statt sie zu verbergen. Der Planer kann dann eine bewusste Entscheidung treffen: Für welches Service-Level bin ich bereit welches Risiko einzugehen? Diese Entscheidung kann für jedes Teil individuell getroffen werden — kritische Teile erhalten ein höheres Service-Level und damit einen höheren Sicherheitsbestand, unkritische Teile ein niedrigeres.
Intermittierende Nachfrage und die Praxis im Maschinenbau
Was bedeutet das konkret für After-Sales-Teams im deutschen Maschinenbau?
Zunächst eine Einordnung: Die meisten Teams, die wir kennen, haben keine systematische Unterscheidung zwischen intermittierenden und anderen Nachfragemustern. Alle Teile werden mit denselben ERP-Standardfunktionen geplant, unabhängig davon, ob es sich um einen Schnelldreher oder ein Teil handelt, das dreimal im Jahr bestellt wird.
Das ist nicht Fahrlässigkeit, es ist das Ergebnis von Werkzeugen, die für einen anderen Zweck gebaut wurden und von Planungskapazitäten, die für manuelle Differenzierung nicht ausreichen.
Der erste Schritt zur besseren Planung intermittierender Nachfrage ist deshalb fast immer derselbe: Klassifikation. Welche Teile im Sortiment haben welches Nachfragemuster? Wo sind die kritischen Slow Movers, die heute nicht aktiv geplant werden? Wo entstehen die meisten Stockouts und sind diese Teile intermittierend oder lumpy?
Diese Fragen lassen sich mit den Daten beantworten, die in jedem ERP-System vorhanden sind. Was oft fehlt, ist die systematische Auswertung.
Fazit
Intermittierende Nachfrage ist das definitorische Planungsproblem im Ersatzteilgeschäft. Über 80% der SKUs in einem typischen Maschinenbau-Sortiment folgen keinem glatten Nachfragemuster und trotzdem werden sie mit Methoden geplant, die für glatte Nachfrage entwickelt wurden.
Die Lösung ist nicht komplizierter als das Problem. Spezialisierte Methoden wie das Croston-Verfahren, probabilistische Planung und automatische Modellauswahl sind heute zugänglich, ohne jahrelange Implementierungsprojekte und ohne den Austausch bestehender ERP-Systeme.
Der Planer, der heute mit diesen Methoden arbeitet, trifft bessere Entscheidungen, mit weniger Aufwand, weniger Stockouts und weniger gebundenem Kapital.
Häufige Fragen zur intermittierenden Nachfrage
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Was ist der Unterschied zwischen intermittierender und sporadischer Nachfrage?
Die Begriffe werden oft synonym verwendet. In der wissenschaftlichen Literatur bezeichnet intermittierende Nachfrage spezifisch das Muster mit unregelmäßigen Bestellzeitpunkten aber ähnlichen Bestellmengen. Sporadische Nachfrage ist der übergeordnete Begriff für alle unregelmäßigen Nachfragemuster inklusive lumpy demand.
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Wie erkenne ich intermittierende Nachfrage in meinen Daten?
Eine einfache Kennzahl ist der ADI (Average Demand Interval), also die durchschnittliche Anzahl Perioden zwischen zwei Bestellungen. Ein ADI größer als 1,32 gilt in der Literatur als Indikator für intermittierende Nachfrage. In Kombination mit dem quadrierten Variationskoeffizienten CV² der Bestellmengen lässt sich eine vollständige Klassifikation in smooth, erratic, intermittent und lumpy vornehmen.
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Kann SAP intermittierende Nachfrage planen?
SAP bietet Planungsfunktionen für sporadische Nachfrage, zum Beispiel das Croston-Verfahren in SAP IBP. Allerdings sind diese Funktionen oft nicht für ersatzteilplanungsspezifische Anforderungen optimiert und erfordern manuelle Parametrierung. In der Praxis werden die verfügbaren Methoden selten vollständig genutzt, weil die Einrichtung komplex ist und Planungskapazität bindet.
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Was ist der Unterschied zwischen intermittierender Nachfrage und Nullnachfrage?
Nullnachfrage bedeutet, dass ein Teil dauerhaft nicht mehr gebraucht wird, zum Beispiel weil die zugehörige Maschine außer Betrieb genommen wurde. Intermittierende Nachfrage bedeutet, dass ein Teil weiterhin gebraucht wird, aber selten und unregelmäßig. Die Unterscheidung ist planungsrelevant: Teile mit echter Nullnachfrage sollten als obsolet klassifiziert und aus dem aktiven Bestand ausgebucht werden.
Quellen:
- Croston, J.D. (1972): Forecasting and Stock Control for Intermittent Demands
- Syntetos, A.A. & Boylan, J.E. (2005): The Accuracy of Intermittent Demand Estimates
- ABB Motion Services, Value of Reliability Study, 2023