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Absatzprognose mit Excel: Wann sie zur Vollzeitstelle wird
25 bis 30 Stunden pro Woche, nur für die Bestellplanung. Das ist im Lebensmittelgroß-handel kein Ausnahmefall, sondern ein Muster. Hochgerechnet auf ein Jahr ist das eine Dreiviertelstelle, die nichts anderes tut, als Bestellmengen für tausende Artikel von Hand in Excel zu kalkulieren. Das Problem ist nicht der Aufwand an sich. Es ist, dass er nicht mitwächst: nicht bei Saisonspitzen, nicht bei Vertretung, nicht bei drei Temperaturzonen. Dieser Artikel zeigt, woran das liegt und was es kostet.
Ein erfahrener Einkäufer im Lebensmittelgroßhandel kalkuliert eine Bestellung in Sekunden. Das Problem ist nicht die einzelne Entscheidung. Das Problem ist ihre Zahl. Wer 8.000 oder mehr Artikel in drei Temperaturzonen disponiert, trifft pro Woche tausende solcher Entscheidungen, und jede läuft über eine Tabelle, die nichts von selbst weiß. Die Absatzprognose in Excel ist im Mittelstand der Normalfall, nicht die Ausnahme. Laut BVL-Trendstudie 2025/26 arbeitet ein erheblicher Teil mittelständischer Logistikbetriebe noch mit manuellen, tabellengestützten Planungsprozessen. Das ist selten eine bewusste Entscheidung, sondern ein gewachsener Zustand. Dieser Artikel zeigt drei strukturelle Gründe, warum Excel im Lebensmittelgroßhandel zum Aufwandstreiber wird, und was dieser Aufwand kostet: in Personalzeit, in Fehlern und in dem, was nebenbei liegen bleibt.
Warum Excel bei 8.000 Artikeln in drei Temperaturzonen an seine Grenzen stößt
Excel ist ein mächtiges Werkzeug für überschaubare Sortimente mit stabiler Nachfrage. Im Lebensmittel-Zustellgroßhandel treffen drei Faktoren aufeinander, die es überfordern: die schiere Sortimentsbreite, die Komplexität dreier Temperaturzonen und die saisonale Schwankung, die keine Tabelle von selbst kennt. Jeder Faktor allein wäre beherrschbar. Zusammen erzeugen sie den Aufwand, der am Ende eine Dreiviertelstelle bindet.
Sortimentsbreite: Was bei 500 Artikeln funktioniert, bricht bei 8.000 zusammen
Eine Absatzprognose, also die Vorausschätzung der künftigen Nachfrage auf Artikelebene, ist bei einem kleinen Sortiment schnell gemacht. Der Einkäufer kennt die Artikel, sieht die Entwicklung, trägt die Menge ein. Bei 500 Artikeln funktioniert das. Bei 8.000 bis 18.000 SKUs (Stock Keeping Units, einzelne lagerverwaltete Artikeleinheiten) kippt die Methode.
Ein Rechenbeispiel zeigt den Maßstab: Bei 8.000 Artikeln und einer durchschnittlichen Bestellfrequenz von zweimal pro Woche entstehen wöchentlich rund 16.000 Planungsanlässe. Excel nimmt dem Einkäufer keinen davon ab. Es wartet auf jede einzelne Eingabe. Das Werkzeug wächst linear im Aufwand, aber nicht in der Qualität. Die achttausendste Tabellenzeile wird nicht besser geplant als die hundertste. Mit der Menge steigt nur die Wahrscheinlichkeit, dass eine Zeile übersehen, eine Formel falsch kopiert oder ein Artikel gar nicht geprüft wird, weil schlicht die Zeit fehlt.
Die Fraunhofer-IML-Forschung zur Optimierung der Bedarfsprognose zeigt, dass manuelle Verfahren bei wachsender Sortimentskomplexität systematisch hinter datengestützte Methoden zurückfallen.
Die Prüffrage: Wie viele Ihrer Artikel haben Sie in den letzten zwölf Monaten mindestens einmal manuell nachkorrigiert, und wie viele blieben ungeprüft, weil die Zeit fehlte?
Drei Temperaturzonen: drei Planungslogiken in einer Tabelle
Trocken, Kühl und Tiefkühl sind nicht drei Varianten desselben Problems. Sie sind drei verschiedene Probleme. Frische hat kurze Wiederbeschaffungszeiten und ein knappes Mindesthaltbarkeitsdatum (MHD), das jeden Überbestand sofort in Verderb verwandelt. Tiefkühlware verträgt lange Lagerung, folgt aber eigenen Lieferrhythmen und Mindestbestellmengen. Trockenware lässt sich strategisch bevorraten. Eine einheitliche Excel-Logik bildet diese drei Welten nicht ab.
Was in der Praxis passiert: Für jede Zone entsteht ein eigener Tabellenreiter oder eine eigene Datei, oft mit eigener Methodik, gewachsen über Jahre. Die Konsistenz zwischen den Zonen muss der Einkäufer im Kopf herstellen. Wechselt ein Artikel die Zone, etwa Tiefkühlware, die übergangsweise gekühlt gelagert wird, muss das von Hand nachgepflegt werden. Genau solche Übergänge werden systematisch übersehen, weil sie zwischen den Tabellen liegen und keine Formel sie erfasst.
Die Fraunhofer-IML-Forschung zur Optimierung der Bedarfsprognose verweist auf die Bedeutung einer konsistenten, zonenübergreifenden Planungslogik gerade bei temperaturgeführten Sortimenten.
Die Prüffrage: Planen Sie alle drei Temperaturzonen nach derselben Logik, oder hat sich für jede Zone eine eigene Tabelle mit eigener Methode etabliert?
Saisonalität und Feiertage: Was Excel nicht von selbst weiß
Eine Tabelle kennt keine Grillsaison. Sie weiß nicht, dass der Absatz vor Ostern anzieht, dass ein Feiertag in Bayern anders wirkt als einer in Baden-Württemberg, dass der Tourismussommer in der Region das Bestellverhalten der Gastronomie verschiebt. All dieses Wissen muss von Hand eingebaut werden, Saison für Saison, Feiertag für Feiertag.
Solange die erfahrene Schlüsselperson am Platz sitzt, fällt das kaum auf. Sie trägt die Muster im Kopf und passt die Mengen an, fast nebenbei. Sichtbar wird die Lücke erst bei Vertretung. Ein Azubi oder ein neuer Einkäufer kann nicht wissen, dass eine bestimmte Kategorie zwei Wochen vor einem Feiertag anzieht, wenn dieses Wissen nirgends steht. Das ist kein Kompetenzproblem. Es ist ein Methodenproblem: Das Wissen sitzt in einer Person, nicht im System.
Die BVL-Trendstudie 2025/26 benennt undokumentiertes, personengebundenes Planungswissen als strukturelles Risiko im Mittelstand.
Die Prüffrage: Ist Ihr saisonales Planungswissen für alle Kategorien dokumentiert, oder hängt es an ein, zwei Personen, die im Sommer besser nicht gleichzeitig Urlaub nehmen?
Was 25 bis 30 Stunden manueller Absatzplanung pro Woche wirklich kosten
Der Aufwand allein ist nicht das eigentliche Problem. Er ist der Indikator. Dahinter stehen drei Kostendimensionen, die im Tagesgeschäft selten ausgesprochen werden: die Personalkosten der gebundenen Zeit, die Fehlerkosten ungenauer Planung und die Opportunitätskosten dessen, was in dieser Zeit nicht passiert. Jede dieser Dimensionen lässt sich beziffern.
Personalkosten: das Vollzeitäquivalent
Rechnen wir es durch, transparent und mit Werten, die jeder Betrieb durch eigene ersetzen kann. Branchentypisch liegt der manuelle Dispositionsaufwand im inhabergeführten Lebensmittelgroßhandel bei 25 bis 30 Stunden pro Woche. Nehmen wir den Mittelwert von 27,5 Stunden. Über 52 Wochen ergibt das rund 1.430 Stunden im Jahr, gebunden allein für manuelle Bestellplanung.
Bei einem angenommenen Personalkostensatz von 35 Euro pro Stunde für einen Einkäufer im Mittelstand sind das rund 50.000 Euro pro Jahr. Dieser Wert ist eine Beispielrechnung, kein Studienergebnis. Setzen Sie Ihren eigenen Stundensatz ein, und die Zahl ändert sich. Die Formel bleibt: Wochenstunden mal 52 mal Stundensatz. Was sich nicht ändert, ist die Größenordnung. Wir reden über die Kosten einer Dreiviertelstelle, die nichts produziert außer Bestellmengen, die ein System ebenso berechnen könnte.
Diese Rechnung enthält noch keine Fehlerkosten, keine Vertretungskosten, keine Opportunitätskosten. Sie ist die Untergrenze.
Die Prüffrage: Multiplizieren Sie Ihre realen Wochenstunden mit Ihrem realen Stundensatz. Wäre dieser Betrag Ihre bewusste Entscheidung, wenn Sie ihn als Posten auf einer Rechnung sähen?
Fehlerkosten: wenn ungenaue Planung doppelt zuschlägt
Ungenaue Planung erzeugt zwei Fehlertypen mit unterschiedlichem Schadensmuster. Bei MHD-sensiblen Artikeln in Frische und Molkerei führt Überbestand direkt zu Verderb und Abschreibung: Ware, die nichts mehr einbringt. Bei den Renner-Artikeln führt Unterbestand zu Out-of-Stock, also zu unvollständiger Kommissionierung, Nachlieferungen und Reklamationen beim Gastro-Kunden, der sich auf vollständige Lieferung verlassen hat.
Beide Fehler kosten Geld. Der zweite kostet zusätzlich Daten. War ein Artikel ausverkauft, bucht das Warenwirtschaftssystem in dieser Zeit keine Nachfrage, weil keine Ware da war. Im System erscheint die Phase als Nullnachfrage. Diese Stockout-Verzerrung führt dazu, dass die nächste manuelle Planung auf falschen Zahlen aufsetzt und erneut zu wenig bestellt. Der Fehler reproduziert sich selbst. Wie dieses Muster den gesamten Bestand destabilisiert, behandelt der Artikel zu Fehlmengen und Überbestand im Lebensmittelgroßhandel.
Die IHL Group ordnet dieses gleichzeitige Auftreten von Über- und Unterbestand als Inventory Distortion ein, ein strukturelles Resultat ungenauer Planung.
Die Prüffrage: Werden Out-of-Stock-Perioden in Ihrem ERP als solche gekennzeichnet, oder erscheinen sie als Nullnachfrage in der Absatzhistorie?
Opportunitätskosten: was nicht passiert, während die Tabelle gepflegt wird
Dies ist die unsichtbarste Kostenposition. Sie taucht in keiner Abschreibung auf, in keiner Bilanz, in keinem Verderb-Bericht. Und sie ist trotzdem real. Jede Stunde, die ein erfahrener Einkäufer in die Pflege einer Tabelle steckt, ist eine Stunde, die nicht in Lieferantenverhandlung, Sortimentsanalyse oder Aktionsplanung fließt.
Was könnten zehn dieser Stunden pro Woche an anderer Stelle bewirken? Zehn Stunden Lieferantengespräche bedeuten bessere Konditionen, frühere Information über Engpässe, mehr Spielraum bei saisonalen Spitzen. Zehn Stunden Sortimentsanalyse bedeuten, dass Ladenhüter früher erkannt und Renner besser bevorratet werden. Der Einkäufer, der seine Woche mit Dateneingabe verbringt, ist nicht weniger fähig. Er ist nur falsch eingesetzt.
Die BCG-Studie Supply Chain Planning 2026 argumentiert, dass der eigentliche Hebel datengestützter Planung nicht in der Personaleinsparung liegt, sondern in der Umverteilung knapper Einkaufsexpertise auf wertschöpfende Aufgaben.
Die Prüffrage: Welche Aufgabe, von der Sie wissen, dass sie wichtig wäre, schieben Sie seit Monaten auf, weil die Disposition keine Zeit lässt?
Drei Fragen, die zeigen, ob Excel das strukturelle Problem ist
Der erste Schritt ist keine neue Software. Es ist eine ehrliche Diagnose: Wie viel Zeit entfällt wirklich auf Disposition, wie viel davon ist Wert, den kein System ersetzen kann, und ab wann ist die Grenze des Werkzeugs erreicht? Drei Fragen liefern die Antwort, alle ohne Investition zu beantworten.
Frage 1: Wie viel ist Planung, wie viel ist Pflege?
Die erste Diagnose ist ein einfaches Zeitprotokoll. Eine Woche lang notiert der Einkäufer, welche Dispositionsaufgabe wie viel Zeit kostet, getrennt nach zwei Kategorien. Planungsarbeit ist die inhaltliche Entscheidung: Wie viel bestelle ich von diesem Artikel, angesichts von Saison, Trend und Lagerbestand? Pflegearbeit ist alles andere: Daten von einer Tabelle in die nächste übertragen, Formeln prüfen, Reiter aktualisieren, Zahlen aus dem ERP kopieren.
Die Erfahrung aus dem Mittelstand legt nahe, dass der größere Teil der Zeit auf Pflege entfällt, nicht auf Planung. Das ist die entscheidende Unterscheidung, denn Planungsarbeit ist Wert, der an der Person hängt. Pflegearbeit ist genau das, was ein System übernehmen kann, ohne dass Qualität verloren geht.
Die Fraunhofer-IML-Forschung zur Optimierung der Bedarfsprognose zeigt, dass der Automatisierungshebel vor allem bei der wiederkehrenden Datenaufbereitung liegt, nicht bei der inhaltlichen Entscheidung.
Die Prüffrage: Wie viel Ihrer Dispositionszeit ist inhaltliche Entscheidung, und wie viel ist das Verschieben von Daten von A nach B?
Frage 2: Wo liegen die messbaren Planungsfehler?
Die zweite Diagnose macht Fehler sichtbar, die heute in Sammelposten verschwinden. Drei Indikatoren lassen sich ohne Systemwechsel ermitteln. Erstens der MHD-Verderb der letzten zwölf Monate, aufgeschlüsselt nach Kategorie und Temperaturzone. Zweitens die Out-of-Stock-Häufigkeit bei den fünfzig umsatzstärksten Artikeln, also dort, wo eine Fehlmenge am meisten kostet. Drittens der Anteil der Bestellvorschläge, die manuell nachkorrigiert werden mussten.
Diese drei Zahlen geben eine erste Antwort auf die Frage, ob das Planungsproblem isoliert ist, also nur einzelne Kategorien betrifft, oder systemisch, also über alle Zonen hinweg auftritt. Ein isoliertes Problem lässt sich punktuell beheben. Ein systemisches Problem ist ein Hinweis auf die Methode selbst. Welche Stammdaten dabei besonders fehleranfällig sind, behandelt der Artikel zu Dispositionsparametern.
Die Prüffrage: Können Sie diese drei Zahlen heute nennen, oder müssten Sie sie erst aus verstreuten Quellen zusammensuchen? Schon die Antwort darauf ist ein Diagnoseergebnis.
Frage 3: Wann hat Excel aufgehört zu reichen?
Die dritte Frage benennt die Kipppunkte. Es gibt drei klare Signale, ab denen Excel überfordert ist. Erstens: Der Pflegeaufwand übersteigt den Planungsaufwand, das Werkzeug frisst mehr Zeit, als es an Entscheidung ermöglicht. Zweitens: Die Vertretung erzeugt systematisch schlechtere Ergebnisse als die Hauptperson, ein Zeichen, dass die Methode an Personen hängt, nicht an Regeln. Drittens: Saisonalität und Feiertage werden nicht mehr konsistent abgebildet, weil der Aufwand zu groß geworden ist.
Sind zwei dieser drei Kipppunkte erreicht, ist die Grenze überschritten. Das ist kein Urteil über Excel und keines über die Menschen, die damit arbeiten. Es ist eine nüchterne Feststellung: Die Anforderungen sind gewachsen, das Werkzeug nicht. Welche Grenzen tabellengestützte Disposition strukturell hat, behandelt der Artikel zu den Grenzen von Excel in der Disposition.
Die BCG-Studie Supply Chain Planning 2026 ordnet diesen Übergang ein: Der Wechsel lohnt nicht, weil das alte Werkzeug schlecht ist, sondern weil die Komplexität eine andere Klasse von Werkzeug verlangt.
Die Prüffrage: Wie viele der drei Kipppunkte treffen heute auf Ihren Betrieb zu?
Excel hat nicht versagt, es ist nur nicht mitgewachsen
25 bis 30 Stunden manueller Planungsaufwand pro Woche sind kein Effizienzmangel und kein persönliches Versäumnis. Sie sind das messbare Signal, dass ein Werkzeug an seine strukturelle Grenze gestoßen ist. Die Frage ist nicht, ob der Einkäufer schneller arbeiten könnte. Die Frage ist, ob er es überhaupt sollte.
Drei Schritte schaffen Klarheit, bevor über Werkzeuge gesprochen wird. Erstens die Dispositionszeit eine Woche lang protokollieren und Pflege von Planung trennen. Zweitens den MHD-Verderb und die Out-of-Stocks der letzten zwölf Monate nach Kategorie auswerten. Drittens die drei Kipppunkte prüfen, und wenn zwei davon zutreffen, die Methode hinterfragen.
Excel ist kein Fehler. Es war eine vernünftige Entscheidung für ein Sortiment, das einmal kleiner oder einfacher war. Was sich verändert hat, sind die Anforderungen: 8.000 Artikel, drei Temperaturzonen, saisonale Schwankungen, Feiertage in drei Bundesländern. Das Werkzeug hat nicht versagt. Es ist nur nicht mitgewachsen.
Weiterführende Quellen
Fraunhofer IML: Potenziale des Machine Learning in der Bedarfsplanung
BVL (2025): Trends und Strategien in Logistik und Supply Chain Management 2025/26
BCG (2026): Supply Chain Planning 2026: Why AI Alone Isn't Enough
FAQ
Ab wie vielen SKUs reicht Excel für die Absatzplanung im Lebensmittelgroßhandel nicht mehr?
Eine feste Schwellenzahl wäre unseriös, weil sie von Temperaturzonen, Bestellfrequenz und Saisonalität abhängt. Aussagekräftiger ist das Verhältnis von Zeit zu Artikel: Wie viele Minuten kann der Einkäufer pro Woche jedem Artikel rechnerisch widmen? Im Lebensmittelgroßhandel mit 8.000 bis 18.000 SKUs in drei Temperaturzonen ist dieser Wert so klein, dass eine inhaltliche Prüfung jedes Artikels rechnerisch unmöglich wird. Spätestens dann ist Excel nicht mehr das Planungswerkzeug, sondern das Erfassungswerkzeug.
Was ist der Unterschied zwischen Planungsaufwand und Pflegeaufwand in der Disposition?
Planungsaufwand ist die inhaltliche Entscheidung: Wie viel bestelle ich von einem Artikel, angesichts von Saison, Trend, Lagerbestand und Lieferzeit? Diese Arbeit erfordert Erfahrung und ist nicht ohne Weiteres ersetzbar. Pflegeaufwand ist alles andere: Daten zwischen Tabellen übertragen, Formeln prüfen, Werte aus dem ERP kopieren, Reiter aktualisieren. Diese Arbeit erzeugt keinen eigenen Wert und ist genau das, was ein System übernehmen kann. Die Trennung beider ist der erste Diagnoseschritt.
Wie viel kostet manuelle Disposition im Lebensmittelgroßhandel pro Jahr tatsächlich?
Das hängt vom eigenen Stundensatz ab und lässt sich mit einer einfachen Formel berechnen: Wochenstunden mal 52 mal Stundensatz. Bei branchentypischen 27,5 Stunden pro Woche und einem angenommenen Satz von 35 Euro ergeben sich rund 50.000 Euro pro Jahr, allein für manuelle Planung. Das ist eine Beispielrechnung, kein Studienwert. Sie enthält weder Fehlerkosten durch Verderb und Out-of-Stock noch die Opportunitätskosten der gebundenen Zeit. Der reale Gesamtbetrag liegt höher.
Was sind die typischen Excel-Fehlerquellen bei drei Temperaturzonen?
Die häufigste Fehlerquelle sind Inkonsistenzen zwischen den Zonen. Trocken, Kühl und Tiefkühl haben unterschiedliche Wiederbeschaffungszeiten, MHD-Anforderungen und Lieferrhythmen, werden aber oft in getrennten Tabellen mit eigener Methodik geplant. Wechselt ein Artikel die Zone, wird das leicht übersehen. Hinzu kommen kopierte Formeln, die nicht auf die jeweilige Zone angepasst sind, und manuelle Sicherheitspuffer, die bei MHD-sensibler Frische direkt zu Verderb führen.
Wie erkenne ich, ob meine Absatzplanung das Vertretungsproblem hat?
Ein einfacher Test: Vergleichen Sie die Planungsqualität in Wochen, in denen die Hauptperson arbeitet, mit Wochen, in denen sie vertreten wird. Steigt der MHD-Verderb oder häufen sich Out-of-Stocks während der Vertretung, hängt das Planungswissen an einer Person und nicht am System. Das ist kein Kompetenzproblem der Vertretung, sondern ein Zeichen dafür, dass saisonales und artikelspezifisches Wissen nirgends dokumentiert ist und deshalb nicht übertragbar.
Was ist der erste Schritt, wenn Excel in der Disposition an seine Grenzen stößt?
Der erste Schritt ist keine Software, sondern eine Messung. Protokollieren Sie eine Woche lang Ihre Dispositionszeit und trennen Sie Planung von Pflege. Werten Sie parallel den MHD-Verderb und die Out-of-Stocks der letzten zwölf Monate nach Kategorie aus. Prüfen Sie zuletzt die drei Kipppunkte: Pflege über Planung, schlechtere Vertretungsergebnisse, inkonsistente Saisonabbildung. Erst wenn diese Diagnose vorliegt, lässt sich sinnvoll über den nächsten Schritt entscheiden.
