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Der Sicherheitsbestand: Ein wichtiger Faktor zur Supply-Chain-Optimierung

Sicherheitsbestand
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Gastbeitrag von Slimstock

Egal in welcher Branche man arbeitet, es besteht immer ein Bedarf an guten Prognosen, um für die Zukunft sinnvoll planen zu können. Dabei kann es von entscheidender Bedeutung sein, genau zu untersuchen, wie sich die Prognosestrategie auf andere Teile des Planungsprozesses auswirkt.

So kann man beispielsweise feststellen, wie sich mit unterschiedlichen Prognosestrategien die erwartete Höhe des Sicherheitsbestands ändert und was das für Auswirkungen auf die Beschaffungsstrategie hat.

Die Prognose spielt in der Bestandsplanung eine wichtige Rolle bei der Entscheidung, wie viel zu produzieren und wie viel zu kaufen ist. Dazu müssen weitere Faktoren wie Losgrößen, Sicherheitsbestand und Durchlaufzeit miteinbezogen werden. Diese tragen dazu bei, die Bestandsplanung gegenüber plötzlichen Änderungen aufgrund schwankender Kundenanforderungen zu stabilisieren. Werden sie hingegen vernachlässigt, kann die Produktion schnell erhebliche Schwierigkeiten bekommen, die Erwartungen der Kunden rechtzeitig zu erfüllen. Denn fehlt einem Unternehmen die Flexibilität um schnell zu reagieren, führt dies zu einem Verlust an Effizienz.

Der Nutzen des Sicherheitsbestands

Von den genannten zusätzlichen Faktoren ist der Sicherheitsbestand am einfachsten zu managen. Um die Gefahr zu vermeiden, mit dem vorhandenen Warenbestand den Umfang und den Zeitpunkt der Nachfrage nicht bedienen zu können, puffern Unternehmen in aller Regel das Verhältnis von Angebot und Nachfrage mit Sicherheitsbeständen ab.

Der Sicherheitsbestand wird also verwendet, um wirtschaftlichen Verlusten vorzubeugen, wenn Verkäufe und Durchlaufzeiten nicht zusammenpassen. Daraus ergibt sich allerdings auch, dass man umso weniger Sicherheitsbestand benötigt, je genauer man die Absätze vorhersagen kann.

Wichtige Erkenntnisse über die Prognosemodelle

Überprüft man dies in der Praxis, macht man jedoch überraschende Feststellungen. Bei unseren Tests stellte sich heraus, dass ein Logistik-Prognosemodell, welches die Nachfrage systematisch berechnet, eine vergleichsweise unsichere Voraussage der Nachfrage liefert und so auch möglicherweise einen überhöhten Sicherheitsbestand ermittelt. Eine geglättete Prognose hingegen erwies sich als effizienter.

Die von uns generierte Simulation war zwar auf weniger als zehn Beispiele beschränkt und stellt daher keineswegs eine Aussage akademischen Maßstabs dar. Dennoch empfehlen wir, die obige Feststellung selbst mit Ihren Planungssystemen zu überprüfen.

In unserer Simulation wurden verschiedene Methoden zur Ermittlung der Sicherheitsbestände genutzt. Eine erste Methode verwendete die Differenz zwischen monatsweiser Prognose und tatsächlichen Verkäufen zur Bestimmung des Sicherheitsbestands. Die zweite Methode verglich die tatsächlichen Verkäufe mit der Prognose nach Durchschnitt. Beide Methoden wurden in der Simulation entsprechend einer vorgegebenen Prognosestrategie angewendet.

Beispiele aus der Praxis

Die folgenden Beispiele zeigen den Unterschied in der Verwendung beider Methoden, um Prognose und Sicherheitsbestand festzulegen.

Die Prognosemethode im linken Diagramm ist auf die monatliche Nachfrage ausgerichtet. Sie versucht genau vorherzusagen, wie die Nachfrage der nächsten Periode aussehen wird. Die in diesem Beispiel verwendete Methode zur Berechnung des Sicherheitsbestands basiert auf dem Vergleich der Prognose mit den tatsächlichen Verkäufen.

Die durchschnittliche Prognose in der rechten Grafik basiert auf einem einfacheren Ansatz, da die Schwankungen in der Prognose ausgeglichen wurden. Diese Methode verwendet geglättete Verbrauchswerte aus der Historie anstelle der tatsächlich entstandenen Verbrauchswerte als Grundlage für die Ermittlung des Sicherheitsbestands. Jeder Datenpunkt im Diagramm basiert allerdings auf dem tatsächlichen Verbrauch, der aus der laufenden Simulationen für 12 Monate berechnet wurde.

Supply-Chain-Optimierung

Beim Vergleich der Abbildungen 1 und 2 wird deutlich, dass eine allzu dynamisch schwankende Prognose bei unregelmäßiger Nachfrage zu negativen Konsequenzen führt: Die Wahrscheinlichkeit steigt, dass die falsche Methode zur Ermittlung des Sicherheitsbestands verwendet wird. Damit steigt das Risiko, dass sich der Lagerbestand erheblich erhöht.

Abbildung 1 zeigt eine solche Erhöhung des Lagerbestands, die aufgrund der Differenzen zwischen tatsächlichen Verkäufen und der Prognose entstehen kann.

Die geglättete Prognose führte dagegen zu einem viel geringeren Sicherheitsbestand (Abbildung 2). Wie hier zu beobachten ist, kann die Erstellung einer monatsweisen – vermeintlich exakten – Prognose zu einem erhöhten Sicherheitsbestand führen, wenn die Nachfrage variiert. Das Ergebnis sind zusätzliche Kosten.

Einige Prognosemethoden kündigen also wilde Schwankungen der Nachfrage an, die in der Planung nur schwer verwendbar sind. Manche Unternehmen versuchen daher, jeden Monat ein neues Prognosemodell zu wählen bzw. investieren in entsprechende Software. Ein solcher „Best-Fit“ -Ansatz kann jedoch ebenso eine nervöse und eher unzuverlässige Prognose erzeugen. Wieder kann leichter ein höherer Sicherheitsbestand entstehen, als es beim Verwenden einer geglätteten Prognose der Fall wäre.

Das wirft zusätzliche Fragen auf:

  • Wie wirken sich solche Prognosen auf die Angebotsplanung aus?
  • Würde die Verwendung einer stark schwankenden Nachfrageprognose zur Planung von Nachbestellungen den Lieferanten Schwierigkeiten bereiten, die Bestellungen pünktlich zu liefern?
  • Wenn der Lieferant nicht in der Lage ist seine Kapazitäten bei Bedarf zu erhöhen, würde dies zu einer Verzögerung der Lieferungen führen?
  • Müssten Planer zusätzlichen Sicherheitsbestand einplanen, um die Unzuverlässigkeit des Lieferanten zu kompensieren?

Diese Fragen konnten durch unsere Simulationen nicht ausreichend beantwortet werden. Sie machen aber deutlich, welchen Stellenwert die Prognose und die Berechnung des Sicherheitsbestands haben sollten.

Das wird im Folgenden weiter verdeutlicht:

Im nächsten Beispiel (Abbildung 3 und 4) wurden die gleichen Bestandswerte als Ausgangsposition sowie eine Lieferfähigkeit von 98 Prozent zur Ermittlung des Sicherheitsbestands verwendet. Anhand der zwölfmonatigen Beobachtungsdaten haben wir den jeweiligen Bestandsplan erarbeitet und erneut die zwei bereits erwähnten Methoden verwendet. Die Ergebnisse bestätigten unsere vorige  Feststellung.

Während unserer Simulation sind bei beiden Varianten zwei Stock-Outs jeweils zeitgleich aufgetreten. Die Lagerbestände waren jedoch in Abbildung 1 höher und die Einkäufe bzw. Bestellungen bei Lieferanten waren auch viel schwieriger einzuschätzen.

Supply-Chain-Optimierung

Da die Daten in einer Simulation durchgespielt wurden, konnten wir keine Leistungsmessungen der Lieferanten vornehmen. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass die auf der linken Seite erzeugten Bestellungen auch wesentlich schwieriger umzusetzen sind.

Um das passende Prognosemodell für ein bestimmtes Anforderungsprofil zu finden, ist oft viel Fachkenntnis und wissenschaftliche Präzision gefordert. Ein effizienterer Ansatz kann darin bestehen, die Nachfrage anhand ihrer Merkmale zu klassifizieren und den Bestand anhand der logisch passenden Strategie zu planen. Dieser Prozess wird als Verbrauchsklassifizierung bezeichnet. Er hat die Planungseffizienz in vielen Unternehmen verbessert.

Die Verbrauchsklassifizierung kategorisiert Produkte systematisch und auf wissenschaftlichem Niveau unter Verwendung statistischer Verfahren, die intelligente Nachfragegruppierungen erzeugen. Dann können die am besten geeigneten Prognose- und Planungsparameter automatisch angewendet werden. Diese Methodik verwenden wir in der Slim4-Software von Slimstock, die ganzheitlich einen ausgewogenen Angebotsplan berücksichtigt und Frühwarnindikatoren für Nachfrageschwankungen bereitstellt.

Die typischen Vorteile der Verbrauchsklassifizierung

Jede Firma führt verschiedene Produkte in verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus. Diese können auf Lager liegen oder nicht. Die Nachfrage kann auf viele Weisen klassifiziert werden. Sie kann saisonal sein, hoch oder niedrig, stabil oder unregelmäßig, sich schnell oder langsam entwickeln – die Bandbreite ist groß. Zu entscheiden, welcher Satz von Prognoseparametern angewendet werden soll, um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist oft schwierig.

Nicht alle Prognosen werden durch dieselben Abläufe erstellt oder dienen demselben Zweck. Zudem können immer Verluste entstehen durch ineffiziente Produktionsläufe und Transportkosten, um Fehlbestände auszugleichen. Es kann sein, dass überschüssiger und veralteter Bestand abgeschrieben oder entsorgt werden muss. Hinzu kommt außerdem, dass die Kosten für die Bestandshaltung bis zu 30 Prozent der Betriebskosten betragen.

Eine falsche Prognose als Grundlage für die Bestands- und Beschaffungsplanung kann die Leistung Ihres Unternehmens unnötig beeinträchtigen. Eine Software wie Slim4 ist auf eine spezifische Bedarfsklassifizierung und die Supply-Chain-Optimierung ausgelegt. So können Unternehmen ihr Bestandsmanagement besser und zuverlässiger planen.

Damit stellen sich häufig die folgenden Vorteile ein:

  • Erhöhte Planungseffizienz durch Priorisierung analytischer Aktivitäten
  • Mehr Zeit für die Bearbeitung von Bestandsausnahmen und die effektive Verwaltung des Betriebskapitals
  • Erhöhte Produktverfügbarkeit und Reduzierung überhöhter Bestände
  • Erhöhte Planungseffizienz und weniger Stress bei der Verwaltung komplexer Prognoseparameter

Kurzvorstellung Slimstock

1993 gegründet, hat sich Slimstock inzwischen zum Marktführer im Bereich Bestandsoptimierung in Europa entwickelt. Mit unserer Software Slim4 bieten wir eine ganzheitliche Lösung für Prognosen, Bedarfsplanung und Bestandskontrolle. Slim4 wurde mit dem Ziel entwickelt und produziert, unseren Kunden zu helfen, jederzeit den richtigen Bestand am richtigen Ort und zur richtigen Zeit bereit zu haben. Daran arbeiten wir mit über 200 Branchenexperten auf der ganzen Welt.

Neben der Softwarelösung bieten wir auch projektbezogene Betreuung und professionelle Dienstleitungen wie Coaching, Analysen und vorübergehende professionelle Hilfe. Wir präsentieren unser Wissen und unsere Erfahrung während des ganzen Jahres auf verschiedenen internationalen Events und bieten unsere eigenen Qualifikations- und Ausbildungsprogramme in unserer firmeninternen Bestandsakademie an.

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