Automatisiertes Demand Planning und Replenishment auf Business Central
Forecast, Bestellvorschläge und Bestände laufen direkt in Microsoft Dynamics 365 Business Central — ohne Excel-Sonntag, ohne separates Planungstool. dicobis.planning prognostiziert Bedarf je SKU, Kanal und Standort, berücksichtigt Wachstum, Saisonalität, Events und Lookalikes und steuert daraus automatisierte Bestellvorschläge an Lieferanten. Performance Marketing läuft mit dem Bestand, den Sie wirklich haben — Out-of-Stock und Überbestand werden zur Ausnahme.
Forecast für Wachstum, Saison und Events
Prognosen je SKU, Kanal und Standort. Saisonalität, Promotions, neue Produkte und Lookalikes sind im Modell — Planung beginnt nicht mehr bei Null.
Replenishment automatisiert bis zur Order
Bestellvorschläge entstehen aus Forecast, Beständen, Lead-Times und Lieferantenkonditionen. Disposition prüft und gibt frei — manuelles Excel-Tracking entfällt.
Performance Marketing mit Verfügbarkeit synchron
Forecast, Replenishment und Marketing-Plan greifen ineinander. Was knapp wird, wird priorisiert verteilt, statt parallel auf allen Kanälen ausgespielt.
Bundles, Varianten und Ersatzartikel im Modell
Sets, Größen- und Farbvarianten sowie Substitutionsketten werden konsistent geplant. Eine ausverkaufte Variante kippt nicht den Forecast des gesamten Produkts.
Von Prognose zur Order in klaren Schritten
dicobis.planning bildet den kompletten Planungsprozess als durchgängigen Standard ab — von der Bedarfsprognose über Sicherheitsbestände bis zur ausgelösten Bestellung. Jede Stufe sitzt in Business Central, jede Annahme ist nachvollziehbar, und die Disposition arbeitet auf Vorschlägen statt auf Rohdaten.
Bedarf je SKU, Kanal und Standort prognostizieren
Forecasts werden auf der granularen Ebene gerechnet, auf der Sie steuern: Artikel, Marktplatz oder Webshop, Lager oder Region. Aggregate für Reporting und Planung leiten sich daraus ab — nicht andersherum.
Saison, Events und Lookalikes ins Modell holen
Saisonalität, Promotions, Black-Friday-Peaks und Produkteinführungen sind explizite Modellbestandteile. Neue Produkte starten mit Lookalike-Profilen vergleichbarer Artikel, statt mit einem Bauchgefühl-Vorlauf.
Sicherheitsbestände dynamisch ableiten
Service-Level, Forecast-Unsicherheit und Wiederbeschaffungszeit bestimmen den Sicherheitsbestand je Artikel. Statt einer pauschalen Reichweite über alle Artikel rechnet das System pro SKU — und passt an, wenn sich das Geschäft verändert.
Bestellvorschläge an Lieferanten generieren
Aus Forecast, aktuellem Bestand, offenen Aufträgen, Lead-Time und Lieferantenkonditionen — MOQ, Verpackungseinheiten, Rabattstaffeln — entstehen konkrete Bestellvorschläge, disponentenfertig statt als Rohzahl.
Order direkt aus Business Central auslösen
Freigegebene Vorschläge werden zu Bestellungen in BC. Status, Lieferavise und Wareneingang fließen zurück in den Forecast — der nächste Plan startet nicht bei Null, sondern auf einer aktualisierten Realität.
Sortiment, Kanäle und Standorte im Gleichschritt
Wachsende Händler haben selten ein Forecast-Problem auf einem Artikel — sie haben es über Kanäle, Lager und Promotionen hinweg. dicobis.planning trägt diese Mehrdimensionalität: Mehrere Lager und Standorte werden gemeinsam optimiert, knappe Bestände kanal- und regelbasiert priorisiert, Promo- und Kannibalisierungseffekte explizit modelliert.
Mehrere Lager und Standorte gemeinsam optimieren
Multi-Echelon-Planung: Forecasts und Sicherheitsbestände werden über die gesamte Netzwerkstruktur abgestimmt — Zentrallager, Regional-Hubs, Fulfillment-Standorte. Transferbestellungen und Beschaffung greifen ineinander, statt jeder Standort für sich zu disponieren.
Bei Knappheit Kanäle und Standorte priorisieren
Allocation-Logik verteilt knappe Bestände regelbasiert: nach Marge, Kundenservice-Level, strategischer Kanalpriorität oder Region. Statt First-Come-First-Serve werden die richtigen Aufträge bedient — nachvollziehbar und auditierbar.
Preis-, Promo- und Kannibalisierungseffekte berücksichtigen
Aktionspreise erhöhen den Absatz des beworbenen Artikels — und reduzieren typischerweise den Absatz vergleichbarer Artikel im selben Sortimentsbereich. dicobis.planning rechnet Cross-SKU-Effekte und kannibalisierende Promotionen explizit in den Forecast, statt jeden Artikel isoliert zu betrachten.
Bundles und Varianten konsistent planen
Sets, Größen- und Farbvarianten sowie Konfigurationen werden auf ihrer logischen Ebene geplant: das Bundle als Verkaufseinheit, die Komponenten als Beschaffungseinheit. Disposition läuft auf den Komponenten, das Marketing auf dem Bundle.
Out-of-Stock und Überbestand früh erkennen
Schwellenwerte und Trends sind sichtbar, bevor sie zum Problem werden. Disposition reagiert auf Frühindikatoren — nicht auf eine leere Lagerzeile am Montagmorgen.
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System für Forecast, Replenishment und Bestellung — kein separates Planungstool
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Im Termin schauen wir auf Ihre Sortiments- und Kanal-Struktur, sortieren Forecast- und Replenishment-Bedarf und ordnen ein, was im dicobis-planning-Standard abgedeckt ist.
- Bestandsaufnahme heutiger Planungsprozesse — Tools, Verantwortlichkeiten, Mengen
- Funktionsabgleich mit dem dicobis.planning-Standard
- Einschätzung zu Datenqualität, Stammdaten und Forecast-Fundament
- Grober Fahrplan mit Aufwand, Phasen und Risiken
FAQ
Wir planen heute in Excel und im ERP-Bordmittel — wann lohnt sich dicobis.planning?
Sobald Sortimentstiefe, Kanalvielfalt oder Performance-Marketing-Druck dazu führen, dass Disposition am Wochenende kompensiert, was unter der Woche fehlt. Typische Auslöser: mehrere Marktplätze und Webshops parallel, Lookalike-Pflege bei Neuheiten, Saison- und Event-Peaks, Out-of-Stock-Quoten, die Ihr Performance Marketing bremsen. Wann es bei Ihnen kippt, ordnen wir konkret im Analyse-Termin ein.
Auf welchen Daten basiert der Forecast?
Auf Ihren Verkaufs-, Bestands- und Bewegungsdaten in Business Central — ergänzt um Saison-, Event- und Promotionsdefinitionen, Stammdaten zu Bundles und Varianten sowie Lookalike-Zuordnungen für neue Produkte. Methodisch arbeitet das Modul mit statistischen Zeitreihenmodellen, die Trend, Saisonalität, Events und Promo-Effekte explizit zerlegen. Bei hoher Variantenvielfalt oder kurzer Historie kommen ML-Verfahren — typischerweise gradient-boosted Regression — hinzu. Je sauberer Stammdaten und Bewegungshistorie, desto belastbarer der Forecast; wir prüfen die Datenfundamente vor dem Modelltraining.
Wie wird mit neuen Produkten umgegangen, für die noch keine Historie existiert?
Über Lookalike-Profile: Sie ordnen einem Neuprodukt einen oder mehrere vergleichbare Bestandsartikel zu, deren Verlauf als Startprofil dient. Mit den ersten Verkaufswochen wird das Profil automatisiert nachgeschärft — der Forecast ist von Tag eins belastbarer als ein Bauchwert, ohne dass jemand parallel eine Excel-Tabelle pflegt.
Wie spielt dicobis.planning mit dicobis.commerce und dicobis.connect zusammen?
dicobis.planning setzt direkt auf Ihre Bestands- und Bewegungsdaten in Business Central auf — unabhängig davon, wie Sie heute Shops, Marktplätze oder Lager an BC anbinden. In dicobis.commerce ist dicobis.planning bereits enthalten; im Bundle mit dicobis.connect nutzt es die dadurch verfügbaren Auftrags- und Marktplatzdaten. Genauso lässt sich dicobis.planning eigenständig betreiben, wenn Ihre Integration heute anders gelöst ist.
Brauchen wir Data Scientists, um damit zu arbeiten?
Nein. Disposition und Category Management arbeiten in den BC-Standardoberflächen mit Forecast-Werten und Bestellvorschlägen. Die Modelllogik — Saisonalität, Lookalikes, Sicherheitsbestand — wird über Parameter konfiguriert, nicht über Code. Falls Sie statistische Tiefe haben wollen, etwa eigene Promo-Modelle, bauen wir das im Implementierungsprojekt ein.
Wie verläuft die Einführung?
Wir folgen dem dicobis-Phasenmodell: Discovery und Datencheck, Ramp-up, Projektphase mit Design-Workshops für Forecast-Hierarchien und Replenishment-Regeln, finales Testing, Cut-over und Hypercare. Standard-Prozesse adaptieren wir, individualisiert wird nur dort, wo Sie sich am Markt unterscheiden. Aufwand und Dauer ordnen wir konkret im Analyse-Termin ein — die Methodik selbst beschreiben wir auf unserer Methodik-Seite.