Der Hermes Einrichtungs Service (HES) ist ein spezialisierter Logistikdienstleister für große, sperrige Güter wie Möbel, Haushaltsgroßgeräte und Einrichtungsgegenstände. Anders als die klassische Paketlogistik arbeitet der HES im Zwei-Mann-Handling: Transport, Lieferung, Montage und Retourenmanagement aus einer Hand, deutschlandweit. Als Teil des Otto Konzern-Ökosystems agiert der HES als Ausführungspartner für Händler und Hersteller und ist tief in deren Lieferketten integriert.
Über ein Netz aus Warenverteilzentren und Depots steuert der HES den Wareneingang, den Depotbetrieb, die Auslieferung beim Endkunden bis in die Wohnung sowie die Rückführung von Retouren. Der HES treibt das Thema Künstliche Intelligenz konsequent voran, etwa mit einem eigenen KI-Sprachassistenten im Kundenservice. Genau in dieses Umfeld passt die datengetriebene Bedarfsplanung mit paretos.
Herausforderung
Die Mengenplanung beim HES basierte bislang auf einer Vielzahl unterschiedlicher Inputquellen. Kunden lieferten monatliche Forecasts in variierender Qualität, nicht alle Hersteller stellten durchgängig Prognosen bereit. Fehlende Daten wurden durch Vertriebsschätzungen ergänzt. Für die Budgetplanung erfolgte eine kundenindividuelle Abstimmung zwischen Vertrieb und Controlling. Das führte zu einem erhöhten manuellen Aufwand, begrenzter Prognosegenauigkeit und einer insgesamt schwer skalierbaren Planungslogik.
Gleichzeitig hängen an den Prognosen weitreichende Entscheidungen: der Personaleinsatz und die Transportplanung in den Depots, die strategische Netzwerk- und Depotplanung über 18 Monate sowie die Budgetierung. Der HES suchte deshalb einen Partner für eine überlegene, granulare und zugleich schlankere Prognose.
Lösung
paretos baute die Planung in einem agilen Setup gemeinsam mit dem HES auf, iterativ und nah an der Praxis. Heute laufen zwei Prognosen produktiv. Die Tagesprognose (Daily Parcel Prediction) liefert einen rollierenden Forecast je Kunde-Gruppe, Warenverteilzentrum, Versandweg und Depot über zwölf Wochen, mit Custom-Logiken wie PLZ-Mapping, Regionalisierung und einem dynamischen Zeitversatz zwischen Warenverteilzentrum und Depot.
Die Monatsprognose (Tactical Outbound) wurde Anfang 2026 von einem wöchentlichen auf einen monatlichen Rhythmus umgestellt und reicht 18 Monate in die Zukunft. Beide Prognosen greifen ineinander: Die ersten drei Monate der Monatsprognose sind konsistent mit der Tagesprognose. So entsteht ein Forecast für viele Entscheidungen und Stakeholder zugleich, von den Warenverteilzentren bis zu den Depots.
Ergebnisse
Die Tagesprognose hat ihre Genauigkeit über die Jahre deutlich gesteigert: Die Prognoseabweichung sank von 19 Prozent (2024) über 12 Prozent (2025) auf 9 Prozent (2026). Die Monatsprognose ist bereits für 10 von 14 Kunden produktiv im Einsatz und schlägt dabei bei 12 von 14 Kunden die bisherigen Kunden-Prognosen in der Treffsicherheit, schon nach dem 2. Monat im Einsatz.
Statt zwei manuell gepflegter Excel-Welten, der Kunden-Forecasts und der Sales-Forecasts, erhält der HES heute eine granulare tägliche Prognose, eine Detailtiefe, die der HES allein nicht erreicht. Das reduziert manuelle Anpassungen um etwa 22 Stunden pro Monat und ersetzt geschätzte Kunden-Forecasts. Der daraus resultierende monetäre Business Impact ist erheblich.
Ausblick
Gemeinsam ist geplant, die Monatsprognose auf weitere Kunden auszurollen. Perspektivisch sollen neue paretos Funktionen wie der KI-Datenanalyst Socrates die Planung noch zugänglicher machen. Für beide Seiten ist die Partnerschaft strategisch zentral.
