von Helmut Abels

Lagerbestände sind totes Kapital und kosten Geld. Serien- und Variantenfertiger sowie Großhändler investieren 19 bis 30% ihres durchschnittlichen Lagerbestandwerts jährlich zusätzlich in Lagerhaltungskosten. Der Gewinn lässt sich demzufolge bei sinkenden Lagerbeständen bis 30% des reduzierten Lagerbestandwerts erhöhen und kann bis 100% liquide Mittel freisetzen. Beste Ansatzpunkte zur Lagerbestandsreduktion sind strategische Bestandsanalysen sowie die richtige Einstellung der Parameter in Enterprise Ressource Planning-(ERP) bzw. PPS-Systemen. Zu diesem Schluss kommt eine aktuelle Studie.

Lagerhaltungskosten

Abbildung 1: Durchschnittliche Lagerhaltungskosten

Die Lagerbestände in den Unternehmen sind in den letzten Jahren auf Grund der Einführung von DV-Systemen bereits deutlich zurückgegangen, und weiteres Optimierungspotenzial (s. Kasten) ist vorhanden. Die eingesetzten Materialwirtschaftssysteme unterstützen zwar die Disponenten, bieten aber nur selten hinreichend Analysefunktionen und Optimierungen zu strategischen Bestandsproblemen. Zudem kann der erforderliche analytische Aufwand vielfach nicht von den Unternehmen selbst erbracht werden, da das tägliche Geschäft keine Zeit dazu lässt. Mit relativ geringem Aufwand lässt sich aber bereits ein großer Teil der Bestände und damit der Kosten bei gleichzeitiger Sicherung der Lieferbereitschaft abbauen.

Dies wurde im Rahmen einer DV-gestützten Studie bei 34 deutschen Serienfertigern und GroßhandeIsunternehmen ermittelt.

Zunächst wurden die Artikel nach Wichtigkeit und Vorhersehbarkeit geordnet. Als Kriterien dienten z. B. der Umsatzanteil, die Bestandshöhe, der Servicegrad, aber auch Untersuchungen auf Trend, Saisonalität u.ä. Diese Informationen flossen in eine ABC-XYZ-Analyse ein und erlaubten ein entsprechendes Strukturieren bzw. Gruppieren der Artikel. Für jede Artikelgruppe fand die Bestimmung der geeigneten Dispositionsstrategien und der jeweiligen Dispositionsparameter statt. Anschließend wurden die zu erwartenden Bestände per Simulation ermittelt.

Unter Berücksichtigung des erhobenen Optimierungspotenzials der SuppIy Chain ermittelte man bei 82% der untersuchten Unternehmen mindestens 15% Einsparpotenzial, 32% könnten sogar mehr als 25% einsparen. Der größte Cluster mit 43% der Unternehmen kann zwischen 20 und 25% einsparen (Bild 1).

Ursachen und Wirkung

Ursachen für die Existenz des vorhandenen Optimierungspotenzials sind die Tatsachen, dass sich Unternehmen entweder auf die Parameter der eingesetzten Systeme verlassen bzw. nicht das erforderliche Know-how haben oder einfach nicht die Zeit bzw. das erforderliche Geld investieren, strategische Optimierungsmaßnahmen einzuleiten. Ebenso hat das Jahr-2000-Problem sein übriges dazu beigetragen.

Abb. 2: Das Bestandsreduzierungspotenzial ist beachtlich

Abb. 2: Das Bestandsreduzierungspotenzial ist beachtlich

Bei der Untersuchung des vorgefundenen Iststandes zeigten sich die häufigsten Mängel in folgenden Bereichen:

  • Von Software-Häusern voreingestellte Parameter wurden ohne unternehmensspezifische Überprüfung übernommen.
  • Wurden Parametereinstellungen bewusst vorgenommen, basierten sie auf Daten, die vor mehr als einem Jahr erhoben wurden.
  • Die angewandten Berechnungsmethoden waren vielfach nicht für das Lagerabgangsverhalten der betroffenen Artikel geeignet.
  • Teilweise existieren nur einfache Bestandsplanungsverfahren in den ERP-Systemen.
  • Wichtige Unsicherheitsfaktoren bei der Materialbestandsplanung (Mehrverbrauch, Lieferverzögerung oder Unterlieferung) wurden nicht berücksichtigt.

Ein großer Teil der zur Lagerbestandsplanung üblicherweise eingesetzten Berechnungsmethoden (Mittelwert, exponentielle Glättung etc.) setzt normalverteilte Auslagerungen voraus, ohne auf die tatsächliche Verteilung einzugehen. In der Praxis treten jedoch unterschiedliche Verteilungen der Auslagerungen auf. Bei einer an der RWTH Aachen durchgeführten Untersuchung lag der Anteil der beobachteten Normalverteilung bei nur ca. 5% (Bild 2). Ein relativ großer Anteil der beobachteten statistischen Auslagerungsverteilungen (ca. 25%) ließ sich hingegen überhaupt keinem der untersuchten theoretischen Verteilungstypen zuordnen. Hinweise, wie in solchen Fällen zu verfahren ist, finden Anwender in ERP- und PPS-Systemen naturgemäß nicht.

Abbildung 3: Strategische Auslagerungsverteilungen

Abbildung 3: Strategische Auslagerungsverteilungen

Fazit 

Mit der Entwicklung einer unternehmensspezifischen Dispositionsstrategie sowie der richtigen Einstellung der Parameter in ERP- bzw. PPS-Systemen lassen sich die Lieferbereitschaft und damit letztlich der Umsatz erhöhen, die Kosten reduzieren und die eigene Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken. Gleichzeitig ist es mit marktorientierten Korrekturen möglich, das Artikelsortiment auf das tatsächlich nötige Maß zu straffen.

Auf Grund des erkannten Optimierungspotenzials wurde das Werkzeug Diskover 4.0 entwickelt, das eine automatische Parameteroptimierung im ERP-System ermöglicht. Das Programm wird derzeit bei zwei Pilotunternehmen getestet. Schnittstellen zu weiteren ERP-/PPS-Systemen sollen kurzfristig realisiert werden.

Das System unterstützt als aktive Komponente die operative und strategische Disposition. Auf Grund der zuvor genannten Probleme von Berechnungsmodellen, die auf der Normalverteilung basieren, wurden innovative (verteilungsfreie) Berechnungsmethoden für die Bedarfsprognose und für die Bestimmung der Sicherheitsbestände entwickelt. Mit Hilfe einer gezielten artikelspezifischen Analyse lassen sich für jeden Artikel die optimalen Verfahrensvarianten und Parameter auswählen. Ein Controlling-Instrument ermöglicht dem Disponenten, mit Hilfe von Kennzahlen verbesserungsfähige Artikel(-gruppen) zu identifizieren und zur Einleitung entsprechender Maßnahmen zu selektieren.

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