Demand planning for kollektioner: forecasting, sæson og buffer

Efterspørgselsplanlægning i tekstil er et fag, hvor kreativitet møder matematik. Kollektioner skal ramme en smag, en sæson og et prisniveau, samtidig med at man undgår at binde for meget kapital i varer, der mister relevans, når næste drop lander.

Når planlægningen lykkes, føles det næsten let: de rigtige styles er på lager, størrelserne fordeler sig fornuftigt, og produktionen er booket i tide uden panikordrer. Når den fejler, bliver konsekvenserne tydelige med udsolgte bestsellere, hastige reorders med dyr fragt og restpartier, der ender på udsalg.

Hvorfor kollektioner kræver en anden tilgang end basisvarer

Tekstilkollektioner har korte livscyklusser og høj variation. En T-shirt er ikke bare en T-shirt, men en kombination af pasform, farve, kvalitet, branding, størrelse og timing. Det betyder, at efterspørgslen ofte skal planlægges på SKU-niveau, men styres på et mere strategisk niveau, hvor man accepterer, at nogle detaljer først bliver tydelige, når salget er i gang.

Samtidig er supply chain sjældent helt fleksibel. Materialer har ledetider, farver kræver godkendelser, og minimumsordrer presser mængder op. Derfor bliver demand planning et spørgsmål om at placere beslutninger på det rigtige tidspunkt: Hvad skal låses tidligt, og hvad kan vente?

Et stærkt greb er at skelne mellem kollektionsrisiko (om stilen sælger) og forsyningsrisiko (om man kan levere). Forecasting skal reducere den første, mens buffer og fleksibilitet skal dæmpe den anden.

Datagrundlaget der gør forecast relevant

Prognoser bliver sjældent bedre end de data, de bygges på. I tekstil er udfordringen ikke kun datamængde, men datakvalitet og struktur: ens navngivning af farver, stabile størrelsesskemaer, klare sæsonkoder og sporbarhed på kampagner.

Et godt datagrundlag kombinerer interne signaler med eksterne, så man både ser, hvad der skete, og hvorfor det skete.

• Historik pr. SKU: salg pr. uge, returgrad, rabatniveau
• Kampagnekalender: drops, nyhedsbreve, paid social, retail events
• Kanalperformance: webshop, wholesale, events, hotelshop, venue
• Størrelses- og farvemix: ratio pr. kategori og marked
• Eksterne indikatorer: vejr, søgetrends, konkurrentlanceringer

Når datakilderne samles i et fælles planlægningsview (ERP, IBP eller et simpelt data warehouse), bliver det realistisk at måle forecast-fejl og forbedre dem over tid i stedet for at gætte på ny hver sæson.

Forecasting-metoder: fra tidsserier til AI

Den klassiske tilgang i tekstil starter ofte med tidsseriemodeller: man kigger på sidste års mønster, lægger trend på og justerer for planlagte kampagner. Det kan fungere fint på gentagne kategorier (caps, hoodies, tote bags), hvor historikken er sammenlignelig.

Når sortimentet skifter hurtigt, bliver analog forecasting ofte mere værdifuldt: nye styles forecasts ud fra “familier” af lignende produkter. Her kan machine learning hjælpe, fordi modeller kan lære mønstre på tværs af produkter og automatisk fange kampagneeffekter, sæson og kanal-variation, hvis datasættet er rent nok.

Det afgørende er ikke at vælge “den mest avancerede model”, men den model, der passer til beslutningen. En model kan være imponere

nde og stadig upraktisk, hvis den ikke kan forklares, justeres og bruges i en S&OP-rytme.

En praktisk tommelfingerregel: Brug statistikken til baseline, og brug mennesker til at forklare afvigelserne. Det er i afvigelserne, pengene ligger.

Sæson: kalenderen er kun begyndelsen

Sæson i tekstil er mere end “forår/sommer” og “efterår/vinter”. Den består af flere lag: klima, ferieperioder, lønningsdage, events, gavekøb, og de perioder hvor målgruppen faktisk har lyst til at opdatere garderoben.

Nogle sæsoner er forudsigelige. Andre flytter sig år for år.

Et koldt forår kan holde lette produkter tilbage i ugevis, mens et par varme weekender kan tømme lageret hurtigt.

Derfor giver det mening at arbejde med sæsonindeks, men også at have en mekanisme for hurtig revurdering. Rolling forecasts, hvor man opdaterer plan og indkøb i korte intervaller, passer godt til kollektioner, især når man kombinerer dem med tydelige “låse-punkter” for produktion.

I praksis er sæsonstyring også en prioriteringsøvelse: Hvilke kategorier skal være fuldt dækket i spidsen, og hvilke kan accepteres at være mere “lean” med hurtig genbestilling?

Buffer: hvad skal ligge på lager, og hvad skal kunne genbestilles?

Buffer er ikke kun et tal. Det er en strategi. I kollektioner bør buffer ofte placeres der, hvor den giver fleksibilitet uden at øge risikoen for forældelse.

Det kan betyde, at man hellere buffer på råvarer eller halvfabrikata end på færdige styles, eller at man buffer på de farver og størrelser, der historisk har den mest stabile efterspørgsel.

Det hjælper at skelne mellem buffertyper og deres formål, så man ikke ender med “dødt lager” forklædt som sikkerhed.

• Hurtig reorder-kapacitet
• Råvarebuffer (stof, trims, labels)
• Færdigvarebuffer på bestsellere
• Regional buffer tæt på markedet

En klassisk beregning af sikkerhedslager bruger efterspørgselsvariation og ledetid (ofte via standardafvigelse og en servicefaktor). Det kan give et solidt udgangspunkt, men i mode og merchandise bør man justere med livscyklus: En style tæt på sæsonslut tåler sjældent samme buffer som en evergreen.

Hos Merchandise & Supply ser man ofte, at den bedste buffer opstår gennem kombinationen af gennemtænkt design (materialer der kan genbruges på tværs) og supply chain-setup, hvor fabrik og logistik kan håndtere reorders hurtigt og kontrolleret.

Forecast møder virkelighed: S&OP for kollektioner

Tværfaglig planlægning gør forskellen, fordi kollektioner påvirkes af beslutninger i mange teams. Salg kender pipeline, marketing kender trykket, design kender ændringerne, og produktion kender begrænsningerne.

En enkel S&OP-rytme kan bygges, så den passer til kollektionskalenderen og skaber ro omkring de store beslutninger.

1. Baseline forecast: statistik og analoger pr. produktfamilie
2. Kommerciel justering: kampagner, nøglekunder, drops og events
3. Supply review: kapacitet, MOQ, materialer, ledetider og risiko
4. Beslutninger: hvad låses nu, hvad udskydes, og hvad testes i lille skala
5. Opfølgning: forecast-fejl, servicegrad, læring pr. style og kanal

Det vigtige er, at møderne ikke kun handler om tal, men om konsekvenser: Hvad sker der, hvis vi rammer +30 procent? Hvad hvis en style ikke sælger? Hvilke alternativer har vi, før vi binder os?

KPI’er der gør planlægningen styrbar

Demand planning bliver stærkere, når man måler på mere end omsætning. Kollektioner har brug for KPI’er, der balancerer service og risiko.

MAPE og bias (systematisk over- eller underforecast) er gode startpunkter. Lige så vigtigt er servicegrad pr. kanal og sell-through pr. style efter 2, 4 og 8 uger, så man hurtigt kan se, om en lancering opfører sig som forventet.

En disciplineret tilgang er at arbejde med tre niveauer af mål:

• forecast-nøjagtighed (kan vi forudsige?)
• lagerkvalitet (har vi de rigtige varer?)
• hastighed (kan vi reagere, når verden ændrer sig?)

Når KPI’erne hænger sammen med konkrete handlinger, bliver planlægningen et værktøj, ikke en rapport.

Leverandører, ledetider og den praktiske fleksibilitet

Tekstilforecasting kan ikke stå alene fra sourcing og produktion. Lead time er en afgørende variabel, og den varierer ikke kun mellem regioner, men også mellem materialer, farvninger, trykmetoder og emballage.

Et robust setup bygger derfor på gennemsigtighed og tydelige valg: Hvilke dele af kollektionen produceres tidligt for at sikre kvalitet og pris, og hvilke dele holdes åbne til senere, så man kan reagere på salgssignaler?

Der er også en designdimension: Når man standardiserer visse komponenter (labels, emballage, base fits) og planlægger farver strategisk, kan man reducere kompleksitet uden at miste brandudtryk. Det frigør plads til at tage kreative chancer der, hvor det giver mest effekt.

Den mest inspirerende side af demand planning i tekstil er, at det gør ambitioner mulige: stærkere lanceringer, færre kompromiser i sidste øjeblik og et mere ansvarligt ressourceforbrug. Med skarpe forecasts, bevidst sæsonstyring og velvalgte buffere kan kollektioner leveres med både tempo og kvalitet, også når markedet skifter hurtigere end kalenderen.