Faller Packaging hatte sich lange Zeit auf manuelle, auf Intuition basierende Prognosen verlassen, wobei Vertriebsmitarbeiter und Kunden persönliche Schätzungen abgaben. Dieses System führte zu Prognosen, die rückwärts gerichtet und oft ungenau waren. Gerardo Rendina, Vice President IT & Digitization bei Faller Packaging, erklärt: „Unsere Prognosen basierten auf vergangenen Trends und der subjektiven Einschätzung der Vertriebsmitarbeiter. Es gab keinen datengesteuerten Ansatz.“ Dies stellte ein erhebliches Risiko für das Unternehmen dar, insbesondere, wenn wichtige Entscheidungen - wie z. B. Investitionen in Produktionslinien - auf der Grundlage ungenauer Zahlen getroffen wurden.

Hinzu kam, dass Faller Packaging bereits seit längerer Zeit die Leadtime-Versprechen nur mit erhöhtem Aufwand erfüllen konnte – ein Zustand, der sich in den letzten Jahren zunehmend verschärfte. Um sich nachhaltig und wettbewerbsfähig zu positionieren und die steigenden Anforderungen ihrer Kunden besser zu erfüllen, sah Faller die Notwendigkeit, eine skalierbare, datenbasierte Lösung einzuführen.

Nils Höpker, Leiter Logistik & Demand Management bei Faller Packaging, formulierte die Vision hinter dem Projekt: „Wir wollten uns nicht mehr auf subjektive Forecasts verlassen, sondern neutrale, KI-gesteuerte Zahlen generieren, die uns eine zukunftsorientierte Perspektive bieten, um besser und einfacher die Bedürfnisse unserer Kunden zu erfüllen.“

paretos führte ein umfassendes, datengetriebenes Prognosesystem bei Faller Packaging ein, das den traditionellen Bauchgefühl-Ansatz um ein automatisiertes Modell auf der Grundlage von fünf Jahren historischer Vertriebsdaten ergänzt. Das neue System ermöglicht regelmäßige, zuverlässige Verkaufsprognosen, die vom Vertriebsteam leicht überprüft werden können.

Die Lösung wurde mit Blick auf Erweiterbarkeit entwickelt. Gerardo Rendina betont: „Mit paretos ist die Skalierbarkeit integriert. Wir haben mit einem Anwendungsfall und einem kleinen Team begonnen, und von da an können wir einfach weitere Produktgruppen hinzufügen oder sogar neue Produktionsstandorte einbeziehen.“

Eine Schlüsselkomponente des neuen Systems ist der rollierende Forecast, der monatlich aktualisiert wird und Prognosen bis zu 17 Monate im Voraus ermöglicht. Dies befähigt Faller Packaging, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und die Ressourcenzuweisung zu optimieren. Eine perfekte Ergänzung zu den Zielen, die Liefertreue zu verbessern und die Lagerkosten zu senken.

Rendinas Priorität auf eine schnelle Time-to-Value und niedrige Total Cost of Ownership spielte bei der Entscheidung für paretos ebenfalls eine Rolle. Er merkte an: „Der Fokus lag auf Handeln und Ergebnissen, nicht auf endlosen Diskussionen über den ROI.“ Die Time-to-Value des Projektes betrug durch eine schnelle, iterative Implementierung lediglich 4 Monate.

Die Implementierung des Prognosemodells von paretos brachte sofortige Verbesserungen. Die Prognosegenauigkeit stieg um 50 %, was eine weitaus verlässlichere Grundlage für unternehmerische Entscheidungen darstellt. Das neue System verschaffte dem Vertriebsteam einen erheblichen Zeitgewinn, so dass es sich auf strategische Aufgaben konzentrieren konnte, statt sich um manuelle Prognosen zu kümmern - dies alles bei einer geringen Time-to-Value von lediglich 4 Monaten.

Faller verlässt sich nicht mehr ausschließlich auf Kundenprognosen, sondern nutzt die objektiven Forecasts von paretos, um fundiertere Diskussionen mit seinen Kunden zu führen. „Die Vorhersagen von paretos liefern uns einen neutralen, KI-gestützten Input, den wir für unsere Kundengespräche nutzen können. Es ist jetzt eine ganz andere Art der Zusammenarbeit“, bemerkte Nils Höpker.

Obwohl konkrete Einsparungen noch berechnet werden, haben die verbesserte Prognosegenauigkeit und Effizienz bereits zu einer Verringerung der finanziellen Risiken und operativen Ineffizienzen geführt. Der Return on Investment wird dabei bereits im ersten Jahr der Zusammenarbeit erreicht, was die wirtschaftliche Tragfähigkeit und den Mehrwert der Lösung zusätzlich unterstreicht.

Fallers Reise mit paretos hat gerade erst begonnen. Nach einem erfolgreichen Testlauf mit einer begrenzten Produktgruppe prüft das Unternehmen nun, wie die Lösung auf weitere Produkte und Standorte ausgeweitet und sogar KI-gestützte Vorhersagen in die Produktionsplanung integriert werden können. Nils Höpker fasst zusammen: „Dies ist nur der Beginn einer Optimierungsreise. Wir überlegen bereits, wie wir diese Erkenntnisse auf die Beschaffung und andere logistische Prozesse anwenden können.“

Ein geplanter nächster Schritt ist, die gesteigerte Prognosegenauigkeit zu nutzen, um Abläufe weiter zu optimieren und Kosten zu senken – insbesondere im Lager- und Logistikbereich. Durch präzisere Vorhersagen des Bestandsbedarfs sollen Überbestände reduziert und Lagerkosten minimiert werden. Mit paretos hat Faller Packaging seine Prognosen von einem manuellen, intuitionsbasierten Prozess auf ein automatisiertes, skalierbares und datenbasiertes System umgestellt. Dieser Wandel hat nicht nur die betriebliche Leistung verbessert, sondern das Unternehmen auch für kontinuierliche Innovation und Wachstum positioniert.