<\/p>\r\n
Asynchronit\u00e4ten in der Versorgungskette<\/strong> Potentialanalyse der Bestandsreduzierung<\/strong> Artikelklassifizierung<\/strong> Mithilfe der Klassifizierung und eines dispositiven Regelwerkes konnten unter anderem auch solche Fragen objektiviert werden, deren Antwort zuvor \u201aErmessenssache\u2018 des einzelnen Materialplaners war, wie z.B. was ein Tag Sicherheitszeit in Bestandswert ausmacht, wie hoch der durchschnittliche WIP-Bestand je Tag Durchlaufzeit ist und welche prozessualen Risiken, bewertet in Euro, welchen Bestandswerten tats\u00e4chlich gegen\u00fcberstehen.<\/p>\r\n Die \u00dcberpr\u00fcfung der Wirkungsweise des Disporegelwerkes mittels Simulation stellt eine Art Lackmustest dar. Bei diesem wird die Materialdisposition anhand der eingestellten Regeln gegen die tats\u00e4chlichen Verbr\u00e4uche, wie sie in der Vergangenheit aufgetreten sind, gefahren. Das Ergebnis ist eine Bestandsverlaufskurve, die sich aus den Warenein- und -ausg\u00e4ngen gem\u00e4\u00df der Dispositionsvorschriften des jeweiligen Regelwerkes ergibt. An dieser Bestandsverlaufskurve lassen sich sowohl die erreichte Verf\u00fcgbarkeit, als auch die daf\u00fcr eingesetzten Kosten in Form von Bestands-, Bestell-, Transportkosten, u.\u00c4. messen.<\/p>\r\n Mithilfe dieser Analysemethode konnten im Projektverlauf neben einer Soll\/Ist-Dispositionsoptimierung auch weitere Szenarien analysiert und evaluiert werden, z. T. mit unterschiedlichen Fertigungsstrategien als Schwerpunkt. Aufgrund unterschiedlicher Fertigungsvarianten konnten so auch unterschiedliche Versorgungsketten und Bevorratungsstrategien abgebildet werden, die dank einer Quantifizierung mittels Simulation miteinander vergleichbar gemacht werden konnten.<\/p>\r\n Logistisches Controlling<\/strong> Der Vergleich mag platt klingen, aber so wie der Vierer nun mal am schnellsten rudert, wenn alle Ruderer im gleichen Takt ziehen, so ist eine Supply Chain auch am Effektivsten, wenn sie ohne Br\u00fcche und ohne Reibungsverluste funktioniert.<\/p>\r\n Dies kann durch eine optimale Balance zwischen Automatisierung und Flexibilit\u00e4t erreicht werden. Ein hoher Grad an organisatorischer Flexibilit\u00e4t war durch hohen pers\u00f6nlichen Einsatz und besonderes Kommunikationsgeschick der Mitarbeiter in den Teilbereichen gegeben. Eine zus\u00e4tzliche Erh\u00f6hung der Automatisierung und die Nutzung zus\u00e4tzlicher systemischer Unterst\u00fctzung entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette hat als Folge nicht nur ein Bestandsreduzierungspotential von mehreren Millionen Euro in Aussicht gestellt, sondern dar\u00fcber hinaus auch eine zus\u00e4tzliche Entlastung der Mitarbeiter. Demgegen\u00fcber sind einfache, repetitive T\u00e4tigkeiten f\u00fcr eine maschinelle Verarbeitung pr\u00e4destiniert. Die Berechnung einer statistischen Prognose f\u00fcr ein hierf\u00fcr geeignetes Material m\u00f6gen Mitarbeiter mit guten Kenntnissen von Tabellenkalkulationsanwendungen noch meistern. Die Auswahl, welche der zahlreichen Prognoseverfahren sich am besten f\u00fcr einen spezifischen Fall eignet, wird aber selbst erfahrene Excel-Profis vor ernste Herausforderungen stellen. Wenn man diese Frage noch um einige Variablen erweitert (Prognoseparameter, Kombinationen aus Prognose- und Sicherheitsbestandsverfahren, usw.), sto\u00dfen Mensch und Exceltabelle jedoch an ihre Grenzen.<\/p>\r\n Der Automatisierungsmix war nach Erkenntnis der Berater von A & K nicht optimal ausgeglichen und so enthielt der Ma\u00dfnahmenkatalog, bis auf die Einrichtung eines logistischen Controllings, fast ausschlie\u00dflich Empfehlungen zur Automatisierung.<\/p>\r\n Weitere Informationen zu diesem Themenfeld finden Sie hier:<\/strong><\/p>\r\n <\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Von David Nyeste (Abels & Kemmner GmbH) In einem Analyseprojekt bei einem Medizintechnik-Hersteller wurde das Potential zur Bestandsreduzierung mithilfe von Systemunterst\u00fctzung untersucht. Wachstumsbedingt verzeichnete der Gesch\u00e4ftsbereich Medizintechnik in den vorausgegangenen Jahren einen erheblichen Bestandszuwachs. Die Vermutung, dass die Best\u00e4nde \u00fcber das erforderliche Ma\u00df gestiegen waren und in Zukunft noch weiter \u00fcberproportional zum Wachstum des Gesch\u00e4ftsbereiches<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1587,1591,1577,1586],"tags":[25,43,27,59,19,67,30,121,74,21,32,49,57,36,50,37,51,33,64],"class_list":["post-10815","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-absatz-bedarfsprognose","category-bestandsmanagement","category-planung-disposition","category-supply-chain-strategie","tag-absatzprognose","tag-beschaffung","tag-bestand","tag-bestandsoptimierung","tag-disposition","tag-kennzahlen","tag-lieferbereitschaft","tag-lieferfahigkeit","tag-lieferkette","tag-planung","tag-prognose","tag-prognoseverfahren","tag-regelwerk","tag-sap","tag-sicherheitsbestand","tag-simulation","tag-supply-chain","tag-wertschopfung","tag-wertschopfungskette"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
Eine hohe Unsicherheit in der Planungsqualit\u00e4t von Kundenforecasts und hohe Volatilit\u00e4t im historischen \u2013 vor allem im kurzfristigen – Bestellverhalten sorgten f\u00fcr hohe Best\u00e4nde auf Ebene der Fertigerzeugnisse. Dabei h\u00e4tten diese, gemessen an der vereinbarten Lieferzeit, fast ausschlie\u00dflich im Assemble-to-Order- Verfahren geliefert werden k\u00f6nnen. Ferner waren mit zahlreichen Kunden unterschiedliche Mindestbest\u00e4nde auf Fertigerzeugnis-Ebene vertraglich vereinbart. Aufgrund manueller Planung und Bestandssteuerung au\u00dferhalb des ERP lagen zahlreiche Medienbr\u00fcche vor. Trotz hohen personellen Aufwands konnten Intransparenzen und Asynchronit\u00e4ten in der Versorgungskette nicht ausgeschlossen werden.
In der Fertigung fanden sich ebenfalls Bestandspuffer, deren urspr\u00fcngliche Entstehungsursachen bereits einige Jahre zur\u00fcck lagen. Somit waren die konkreten Kausalit\u00e4ten zu ihrer Beibehaltung nicht mehr unmittelbar gegeben. \u00c4hnliche Bestandspuffer, aufgrund von Lieferausf\u00e4llen in der Vergangenheit \u201ahistorisch gewachsen\u2018, konnten auch im Rohstoffeinkauf festgestellt werden. Bei Lieferzeiten von bis zu \u00fcber einem halben Jahr und hohen Mindestbestellmengen wurde der Spielraum zur Bestandsoptimierung vor vertretbarem Risiko f\u00fcr die Lieferkette und m\u00f6glichen Negativeffekten auf die Fertigung \u2013 und somit auf das oberste Ziel, einer sehr hohen Lieferf\u00e4higkeit \u2013, zun\u00e4chst als nicht wesentlich erachtet. Somit wurden diese Best\u00e4nde als \u201anotwendiges \u00dcbel\u2018 toleriert bzw. billigend in Kauf genommen.<\/p>\r\n
Die Datenanalyse zeigte eine hohe Datenqualit\u00e4t im ERP. Obwohl nicht alle M\u00f6glichkeiten von SAP genutzt wurden, waren die Daten im Allgemeinen aktuell, vollst\u00e4ndig und verl\u00e4sslich. Diejenigen Teilprozesse, die nicht in SAP systemisch abgebildet waren, wurden durch hohen Einsatz und Organisationsgeschick des Personals abseits des ERP mittels sog. \u201aInsell\u00f6sungen\u2018, wie z.B. Excel, Papier, E-Mail, usw. gehandhabt. Neben einem erh\u00f6hten Personalaufwand waren zus\u00e4tzliche Fehlerquellen aufgrund von Systembr\u00fcchen, sowie Planungsvorgaben auf Grundlage von pers\u00f6nlicher Einsch\u00e4tzung und Erfahrung statt reproduzierbarer Regelwerke die Folge. Das f\u00fchrte zu asynchronen und unvollst\u00e4ndigen Informationsfl\u00fcssen, welche an unterschiedlichen Stellen in der Supply-Chain durch \u00fcberh\u00f6hte Sicherheiten in den Best\u00e4nden gepuffert werden.<\/p>\r\n
Eine Portfolioanalyse und ABC- bzw. XYZ-Klassifizierung lie\u00df bereits zu Projektbeginn erkennen, dass sich ein Schwerpunkt der Bestandswerte auf Fertigerzeugnisse der \u201aAssemble-to-Order-Klasse\u2018 konzentrierten. Diese wurden mit einer durchschnittlichen Reichweite von rund f\u00fcnf Kalenderwochen bevorratet, obwohl sie gem\u00e4\u00df den Rahmenbedingungen gr\u00f6\u00dftenteils kundenauftragsbezogen ausgeliefert werden konnten. Ferner lie\u00df sich anhand der Artikelklassifizierung erkennen, dass sich ein wesentlicher Anteil der Bestandswerte entlang der gesamten Versorgungskette auf Komponenten und Rohstoffe verteilt, die zwar einem Bevorratungszwang unterliegen, sich jedoch mittels statistischer Prognosen sehr gut planen lassen. Die dadurch erreichbaren Bestandsreduzierungspotentiale konnten im weiteren Projektverlauf mittels Simulation auf mehrere Millionen Euro insgesamt 20% des Gesamtbestandswertes beziffert werden.<\/p>\r\n![\"Portfolio](\"https:\/\/www.ak-online.de\/\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/ABC-XYZ_NY.png\")
<\/a>Dispositives Regelwerk<\/strong>
Zur \u00dcberpr\u00fcfung und Validierung identifizierter Potentiale wird ein dispositives Regelwerk entworfen. Dieses beinhaltet s\u00e4mtliche Vorschriften und Rahmenbedingungen in Form von Entscheidungsb\u00e4umen, die zur Planung und Steuerung der Materialdisposition auf der Ebene einzelner Materialnummern dienen. Dadurch werden Dispositionsvorgaben einerseits versachlicht, andererseits werden s\u00e4mtliche Einflussgr\u00f6\u00dfen parametriert und somit Resultate unmittelbar nachvollziehbar. Konkrete Beispiele aus dem Projekt waren u.a. folgende Fragen:<\/p>\r\n\r\n
Ein entscheidendes Mittel zur Prozesssteuerung ist ein Regelkreis, welcher anhand definierter Zielgr\u00f6\u00dfen und Methoden die Zielerreichung der angewendeten Ma\u00dfnahmen \u00fcber einen festgelegten Zeitraum laufend misst. Erst durch eine Analyse dieser Messwerte wird eine \u00dcberpr\u00fcfung von Effektivit\u00e4t und Effizienz erm\u00f6glicht. Aus diesen Erkenntnissen wiederum k\u00f6nnen einerseits Belege f\u00fcr den Erfolg von Planvorgaben gewonnen und andererseits Schl\u00fcsse zur \u00dcberpr\u00fcfung und notfalls Verbesserung von Ma\u00dfnahmen gezogen werden. Der von Abels & Kemmner im Projektverlauf eingesetzte Regelkreis beinhaltete die t\u00e4gliche Messung der erreichten Lieferbereitschaft auf Materialnummernebene. Im Gegensatz zu \u00fcblichen Messverfahren, bei denen die Lieferbereitschaft ausschlie\u00dflich auf Grundlage der Kundenauftragsbelieferungen gemessen wird, war damit eine laufende \u00dcberwachung entlang des gesamten Wertstromes m\u00f6glich.<\/a>
Ma\u00dfnahmenkatalog<\/strong>
Als Projektergebnis wurde ein Katalog mit den wichtigsten Ma\u00dfnahmen zur Realisierung des Bestandsreduzierungspotentials erstellt. Ausschlaggebend f\u00fcr die Priorisierung einzelner Ma\u00dfnahmen innerhalb dieser Liste war das Verh\u00e4ltnis des absoluten Erfolges am Bestandsreduzierungspotential zum gegen\u00fcberstehenden Aufwand. Die wichtigsten und gleichzeitig aufw\u00e4ndigsten Punkte in dieser Liste waren die Beseitigung der Asynchronit\u00e4ten in der Supply Chain und die Objektivierung von Planungs- und Dispositionsentscheidungen in der Materialwirtschaft anhand klar definierter Merkmale und Kennzahlen.<\/p>\r\n
Hinreichend komplexe Aufgaben, welche Kreativit\u00e4t, Umsichtigkeit und Flexibilit\u00e4t erfordern, k\u00f6nnen und sollten besser von Menschen erledigt werden. Diese Erkenntnis wurde in diesem Analyseprojekt aufs Neue best\u00e4tigt, da die Funktionsweise einiger Teilprozesse, wie z.B. die Qualit\u00e4tssicherung und die Konsignationssteuerung, nicht f\u00fcr die maschinelle Verarbeitung abbildbar war. Hier sind das Engagement und das Knowhow der Mitarbeiter unersetzlich.<\/p>\r\n\r\n