{"id":228855,"date":"2026-03-24T13:01:37","date_gmt":"2026-03-24T12:01:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ak-online.de\/?p=228855"},"modified":"2026-03-24T13:14:51","modified_gmt":"2026-03-24T12:14:51","slug":"erfahrungsbasierte-steuerung-skaliert-nicht-in-turbulenten-systemen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/erfahrungsbasierte-steuerung-skaliert-nicht-in-turbulenten-systemen\/","title":{"rendered":"Erfahrungsbasierte Steuerung skaliert nicht in turbulenten Systemen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Erfahrungsbasierte Steuerung skaliert nicht in turbulenten Systemen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Disposition geh\u00f6rt zu den zentralen Steuerungsfunktionen jeder Supply Chain. \u00dcber Jahrzehnte hinweg funktionierte sie in vielen Unternehmen erstaunlich zuverl\u00e4ssig: Erfahrene Disponenten kombinierten ERP\u2011Vorschl\u00e4ge mit Marktkenntnis, historischen Daten und pers\u00f6nlichem Urteil. In relativ stabilen M\u00e4rkten f\u00fchrte dieses Zusammenspiel aus Systemlogik und Erfahrung meist zu pragmatischen und funktionierenden Entscheidungen.<\/p>\n

Doch die Rahmenbedingungen haben sich grundlegend ver\u00e4ndert. Lieferketten sind volatiler geworden, Variantenvielfalt und SKU\u2011Zahlen steigen, und externe St\u00f6rungen \u2013 von geopolitischen Konflikten bis zu Lieferantenausf\u00e4llen \u2013 treten h\u00e4ufiger und weniger vorhersehbar auf. Viele Planungsprozesse arbeiten jedoch weiterhin mit Instrumenten und Methoden, die f\u00fcr eine deutlich stabilere Umwelt entwickelt wurden.<\/p>\n

Die Folge: Dispositionsentscheidungen basieren h\u00e4ufig auf fragmentierten Daten, historisch gewachsenen Sicherheitsbest\u00e4nden, kaum gepflegten Systemparametern und menschlichen Entscheidungsheuristiken. Was in stabilen Systemen funktioniert hat, st\u00f6\u00dft unter turbulenten Bedingungen zunehmend an seine Grenzen. Erfahrungsbasierte Steuerung skaliert in solchen Umgebungen nicht mehr.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Von stabilen Lieferketten zu turbulenten Systemen<\/h3>\n

Die klassische Disposition entstand in einer Zeit vergleichsweise stabiler Rahmenbedingungen. In diesem Umfeld konnte Erfahrungswissen viele Schw\u00e4chen von Daten und Systemen kompensieren.<\/p>\n

Mit wachsender Komplexit\u00e4t ver\u00e4ndert sich jedoch die Natur der Aufgabe grundlegend. Entscheidend ist heute weniger die Erfahrung einzelner Disponenten als die F\u00e4higkeit, komplexe Zusammenh\u00e4nge konsistent abzubilden.<\/p>\n

Vier strukturelle Muster zeigen, warum viele Dispositionsprozesse mit dieser Entwicklung zunehmend Schwierigkeiten haben.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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1. Excel\u2011Parallelwelten: Wenn die Datenbasis fragmentiert ist<\/strong><\/p>\n

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In vielen Unternehmen ist Excel noch immer das wichtigste operative Planungsinstrument der Disposition. Selbst dort, wo leistungsf\u00e4hige ERP\u2011Systeme im Einsatz sind, werden Bedarfsentwicklungen, Bestands\u00fcbersichten oder Szenarioanalysen h\u00e4ufig in Tabellenkalkulationen ausgelagert. Produktion, Einkauf, Vertrieb und Disposition arbeiten mit eigenen Dateien, die regelm\u00e4\u00dfig per E\u2011Mail oder \u00fcber gemeinsame Laufwerke ausgetauscht werden. So entstehen parallele Datenwelten.<\/p>\n

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Diese Arbeitsweise hat mehrere strukturelle Schw\u00e4chen. Erstens fehlt eine gemeinsame, konsistente Datenbasis. Sobald eine Tabelle versendet wird, ist sie im Grunde bereits veraltet. \u00c4nderungen in einer Abteilung werden von anderen Bereichen h\u00e4ufig erst zeitverz\u00f6gert sichtbar. Entscheidungen beruhen damit oft auf unterschiedlichen Informationsst\u00e4nden.<\/p>\n

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Zweitens sind Tabellenkalkulationen fehleranf\u00e4llig. Formeln werden angepasst, Werte manuell \u00fcberschrieben oder Daten unvollst\u00e4ndig \u00fcbertragen. In komplexen Planungstabellen gen\u00fcgt bereits ein kleiner Fehler, um Bestandsentwicklungen oder Bedarfsprognosen zu verf\u00e4lschen. In der Disposition k\u00f6nnen solche Fehler unmittelbare operative Folgen haben \u2013 etwa falsche Bestellmengen, versp\u00e4tete Beschaffungsentscheidungen oder unn\u00f6tige Bestandsaufbauten.<\/p>\n

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Drittens erschweren Excel\u2011basierte Planungsprozesse die Zusammenarbeit. Wenn mehrere Beteiligte parallel mit unterschiedlichen Versionen einer Datei arbeiten, entstehen leicht Inkonsistenzen und Abstimmungsaufwand. Ein erheblicher Teil der Arbeitszeit von Disponenten flie\u00dft dann nicht in die Bewertung von Planungsentscheidungen, sondern in das Sammeln, Pr\u00fcfen und Konsolidieren von Daten.<\/p>\n

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In relativ stabilen Umgebungen lie\u00df sich dieses Vorgehen lange Zeit pragmatisch beherrschen. Mit zunehmender Dynamik der Lieferketten wird die Fragmentierung der Datenbasis jedoch zunehmend zum Problem. Je schneller sich Nachfrage, Lieferzeiten oder Best\u00e4nde ver\u00e4ndern, desto st\u00e4rker wirken sich verz\u00f6gerte oder inkonsistente Informationen auf die Qualit\u00e4t der Dispositionsentscheidungen aus.<\/p>\n

Damit wird ein grundlegendes Spannungsfeld sichtbar: W\u00e4hrend moderne Supply Chains immer st\u00e4rker vernetzt und dynamisch werden, basieren viele Planungsprozesse weiterhin auf Werkzeugen, die urspr\u00fcnglich f\u00fcr individuelle Analysen und nicht f\u00fcr die integrierte Steuerung komplexer Systeme entwickelt wurden.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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2. Historisch gewachsene Sicherheitsbest\u00e4nde<\/h3>\n

Ein zweites strukturelles Muster vieler Dispositionssysteme sind Sicherheitsbest\u00e4nde, die nicht systematisch geplant, sondern \u00fcber Jahre hinweg gewachsen sind. In der Praxis entstehen sie h\u00e4ufig schrittweise durch operative Entscheidungen: Der Vertrieb erh\u00f6ht Mindestbest\u00e4nde f\u00fcr wichtige Artikel, die Disposition reagiert auf Lieferunsicherheiten mit zus\u00e4tzlichen Puffern, und der Einkauf verl\u00e4ngert vorsorglich Wiederbeschaffungszeiten oder Losgr\u00f6\u00dfen.<\/p>\n

Jede dieser Ma\u00dfnahmen erscheint f\u00fcr sich genommen plausibel. In der Summe entstehen jedoch mehrere, oft unsichtbare Sicherheitsschichten entlang der gesamten Lieferkette. Sicherheitsbest\u00e4nde werden im ERP-System hinterlegt, zus\u00e4tzlich entstehen implizite Puffer in Losgr\u00f6\u00dfen, Mindestbestellmengen oder vorgezogenen Bestellterminen. Das Ergebnis ist eine Mehrfachabsicherung, die selten transparent ist.<\/p>\n

Viele Unternehmen stellen erst bei einer systematischen Analyse fest, dass ein erheblicher Teil ihrer Best\u00e4nde historisch entstanden ist und nie aktiv geplant wurde. H\u00e4ufig liegt von den falschen Artikeln zu viel Bestand an den falschen Stellen der Lieferkette.<\/p>\n

In stabilen M\u00e4rkten konnten solche Sicherheitsreserven lange Zeit als pragmatische Versicherung gegen Unsicherheit funktionieren. In dynamischeren Supply Chains f\u00fchren sie jedoch zunehmend zu neuen Problemen. Hohe Best\u00e4nde binden Kapital, verdecken Planungsfehler und verz\u00f6gern die Reaktion auf Ver\u00e4nderungen in der Nachfrage.<\/p>\n

Damit entsteht ein paradoxer Effekt: Sicherheitsbest\u00e4nde sollen Unsicherheit abfedern \u2013 k\u00f6nnen aber in komplexen Systemen selbst zu einer Quelle zus\u00e4tzlicher Ineffizienz werden.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Dispositionsregeln, die niemand mehr pflegt<\/h3>\n

Ein drittes Problem liegt weniger in den Werkzeugen als in der Pflege der zugrunde liegenden Dispositionsregeln. Moderne ERP\u2011Systeme arbeiten mit einer Vielzahl von Parametern \u2013 etwa Wiederbeschaffungszeiten, Losgr\u00f6\u00dfen, Prognoseverfahren oder Sicherheitsbest\u00e4nden. Diese Parameter bestimmen ma\u00dfgeblich, welche Bestellvorschl\u00e4ge das System erzeugt.<\/p>\n

In der Praxis werden viele dieser Einstellungen jedoch nur selten \u00fcberpr\u00fcft oder angepasst. H\u00e4ufig stammen sie noch aus der Einf\u00fchrungsphase des ERP-Systems oder aus fr\u00fcheren Marktbedingungen und bleiben anschlie\u00dfend \u00fcber Jahre unver\u00e4ndert. Gleichzeitig ver\u00e4ndern sich jedoch Nachfrageverhalten, Lieferzeiten oder Produktprogramme kontinuierlich. Zwischen den Annahmen im System und der Realit\u00e4t entsteht dadurch schrittweise eine wachsende L\u00fccke.<\/p>\n

Hinzu kommt ein zweiter, weniger offensichtlicher Punkt: Viele Praktiker untersch\u00e4tzen die tats\u00e4chliche Zahl der Parameter, die die Dispositionslogik eines ERP-Systems beeinflussen. In vielen Dispositionsabteilungen besteht die Vorstellung, dass im Wesentlichen nur einige wenige Stellgr\u00f6\u00dfen \u2013 etwa Sicherheitsbestand, Wiederbeschaffungszeit, Losgr\u00f6\u00dfe oder Prognoseverfahren \u2013 regelm\u00e4\u00dfig gepflegt werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Tats\u00e4chlich verf\u00fcgen moderne ERP-Systeme jedoch \u00fcber eine deutlich gr\u00f6\u00dfere Zahl m\u00f6glicher Steuerungsparameter. Je nach System k\u00f6nnen mehrere Dutzend, teilweise sogar weit \u00fcber hundert Einstellungen die Dispositionslogik beeinflussen \u2013 von Prognosemethoden \u00fcber Servicelevel-Parameter bis hin zu Rundungsregeln, Planungszeitfenstern oder Dispositionsstrategien. Viele dieser Parameter sind bei der Einf\u00fchrung des Systems einmal auf Standard- oder Defaultwerte gesetzt worden und bleiben anschlie\u00dfend unver\u00e4ndert, obwohl sie nicht unbedingt zur jeweiligen Materialstruktur oder zum Nachfrageverhalten passen.<\/p>\n

Das Spektrum der Parameter, die f\u00fcr eine saubere Dispositionslogik eigentlich \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcssten, ist damit deutlich gr\u00f6\u00dfer als viele Anwender in der Praxis vermuten.<\/p>\n

Mit wachsender Variantenvielfalt versch\u00e4rft sich dieses Problem zus\u00e4tzlich. Jedes Material besitzt eigene Dispositionsparameter, die grunds\u00e4tzlich regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcssten. Steigt die Zahl der Artikel, w\u00e4chst auch die Zahl der Parameter, die gepflegt werden m\u00fcssten \u2013 oft ohne dass daf\u00fcr zus\u00e4tzliche Ressourcen zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n

Das Ergebnis ist ein schleichender Drift zwischen Systemlogik und Realit\u00e4t. Dispositionssysteme arbeiten mit Annahmen \u00fcber Bedarfsverl\u00e4ufe, Lieferzeiten oder Losgr\u00f6\u00dfen, die l\u00e4ngst nicht mehr gelten. Bestellvorschl\u00e4ge sind dann zwar formal korrekt berechnet, beruhen jedoch auf veralteten Pr\u00e4missen.<\/p>\n

Damit zeigt sich ein grundlegendes Skalierungsproblem: Nicht der Algorithmus ist das zentrale Problem, sondern die manuelle Beherrschung seiner Parameter. Je komplexer Produktprogramme und Lieferketten werden, desto schwieriger wird es, diese Regeln konsistent und aktuell zu halten.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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4. Bauchgef\u00fchl als Steuerungsgr\u00f6\u00dfe<\/h3>\n

Neben Datenfragmentierung, historisch gewachsenen Best\u00e4nden und ungepflegten Dispositionsregeln spielt in vielen Unternehmen noch ein weiterer Faktor eine gro\u00dfe Rolle: das menschliche Urteil. Disponenten greifen regelm\u00e4\u00dfig in Systemvorschl\u00e4ge ein, passen Prognosen an oder ver\u00e4ndern Bestellmengen auf Basis ihrer Erfahrung.<\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich ist dieser Eingriff nachvollziehbar. In vielen Situationen verf\u00fcgen Praktiker \u00fcber Kontextwissen, das im System nicht abgebildet ist \u2013 etwa Informationen \u00fcber bevorstehende Marktaktionen, Lieferantenprobleme oder kurzfristige Nachfrageschwankungen. Erfahrung kann daher ein wertvoller Bestandteil der Planung sein.<\/p>\n

Problematisch wird es jedoch, wenn menschliche Eingriffe systematisch an die Stelle analytischer Planung treten. Entscheidungen werden dann h\u00e4ufig von heuristischen Einsch\u00e4tzungen gepr\u00e4gt: j\u00fcngste Ereignisse werden \u00fcberbewertet, fr\u00fchere Werte dienen als unbewusste Anker, und besonders auff\u00e4llige St\u00f6rungen bleiben st\u00e4rker im Ged\u00e4chtnis als statistisch typische Entwicklungen.<\/p>\n

Solche kognitiven Vereinfachungen sind in \u00fcberschaubaren Systemen oft unproblematisch. Mit wachsender Komplexit\u00e4t sto\u00dfen sie jedoch an Grenzen. Wenn tausende Artikel, volatile Nachfrage und internationale Lieferketten gleichzeitig ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen, \u00fcbersteigt die Zahl relevanter Einflussgr\u00f6\u00dfen schnell das, was erfahrungsbasierte Einsch\u00e4tzungen zuverl\u00e4ssig verarbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Erfahrung bleibt damit wichtig \u2013 sie verliert jedoch ihre F\u00e4higkeit, ein komplexes System allein zu steuern. In turbulenten Supply Chains kann Bauchgef\u00fchl analytische Planung nicht ersetzen, sondern allenfalls erg\u00e4nzen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Wenn sich die Schw\u00e4chen gegenseitig verst\u00e4rken<\/strong><\/p>\n

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Die beschriebenen Probleme treten in der Praxis selten isoliert auf. Vielmehr wirken sie h\u00e4ufig gleichzeitig \u2013 und verst\u00e4rken sich gegenseitig.<\/p>\n

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Fragmentierte Daten erschweren eine konsistente Planung. Um diese Unsicherheit auszugleichen, greifen Disponenten h\u00e4ufiger manuell ein oder erh\u00f6hen vorsorglich Best\u00e4nde. Historisch gewachsene Sicherheitsbest\u00e4nde wiederum verdecken Planungsfehler und verz\u00f6gern die R\u00fcckmeldung aus dem System. Gleichzeitig arbeiten Dispositionsalgorithmen mit Parametern, die nicht mehr zur aktuellen Marktsituation passen.<\/p>\n

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Auf diese Weise entsteht ein selbstverst\u00e4rkender Mechanismus: Unsichere Daten f\u00fchren zu vorsichtigen Entscheidungen, zus\u00e4tzliche Sicherheitsbest\u00e4nde verdecken die eigentlichen Ursachen von Planungsabweichungen, und manuelle Eingriffe \u00fcbersteuern systematische Analysen. Jede einzelne Ma\u00dfnahme erscheint im operativen Alltag plausibel \u2013 in der Summe erh\u00f6ht sie jedoch die Komplexit\u00e4t des Systems.<\/p>\n

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Das Ergebnis ist eine Disposition, die immer st\u00e4rker reaktiv arbeitet. Statt Schwankungen in der Nachfrage zu d\u00e4mpfen, werden sie entlang der Lieferkette h\u00e4ufig verst\u00e4rkt. Kleine Ver\u00e4nderungen im Bedarf k\u00f6nnen dadurch \u00fcberproportionale Reaktionen in Bestellungen, Produktionsmengen oder Best\u00e4nden ausl\u00f6sen.<\/p>\n

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Die vier beschriebenen Muster \u2013 fragmentierte Daten, historisch gewachsene Sicherheitsbest\u00e4nde, ungepflegte Dispositionsregeln und heuristische Eingriffe \u2013 sind daher nicht nur einzelne Schwachstellen. Gemeinsam bilden sie ein System, das unter zunehmender Komplexit\u00e4t immer schwieriger zu steuern ist.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fazit: Ein System aus einer anderen Zeit<\/h3>\n

Die vier beschriebenen Muster zeigen ein gemeinsames Grundproblem: Viele Dispositionsprozesse basieren noch auf einem Planungsverst\u00e4ndnis, das f\u00fcr eine deutlich stabilere Umwelt entwickelt wurde. In \u00fcberschaubaren Systemen konnten erfahrene Disponenten Datenl\u00fccken, ungenaue Parameter oder unvollst\u00e4ndige Modelle lange Zeit durch ihr praktisches Wissen kompensieren.<\/p>\n

Mit wachsender Komplexit\u00e4t st\u00f6\u00dft dieses Modell jedoch an Grenzen. Steigende Variantenvielfalt, dynamische M\u00e4rkte und global vernetzte Lieferketten erh\u00f6hen die Zahl der Einflussgr\u00f6\u00dfen so stark, dass erfahrungsbasierte Steuerung allein nicht mehr ausreicht. Das Problem liegt dabei weniger bei den handelnden Personen als in der Struktur der Systeme, mit denen sie arbeiten.<\/p>\n

Die entscheidende Frage f\u00fcr Unternehmen lautet daher nicht, ob ihre Disponenten engagiert oder erfahren genug sind. Entscheidend ist vielmehr, ob die eingesetzten Planungsmechanismen noch zur heutigen Komplexit\u00e4t der Supply Chains passen.<\/p>\n

Welche Ans\u00e4tze helfen k\u00f6nnen, Disposition in solchen Umgebungen wieder besser skalierbar zu machen, soll in einem nachfolgenden Artikel betrachtet werden.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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FAQ \u2013 H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ist manuelle Disposition grunds\u00e4tzlich falsch? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Nein. Manuelle Disposition ist nicht falsch, sondern war lange Zeit sehr effektiv.
Das Problem ist, dass sie f\u00fcr weniger komplexe und stabilere Systeme entwickelt wurde und unter heutigen Bedingungen nicht mehr ausreichend skaliert.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Warum ist Excel in der Disposition ein Problem? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Excel ist kein Problem als Werkzeug an sich, sondern in seiner Nutzung:<\/p>\n

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  • erzeugt parallele Datenwelten<\/li>\n
  • verhindert Echtzeit-Transparenz<\/li>\n
  • ist fehleranf\u00e4llig<\/li>\n
  • erschwert abteilungs\u00fcbergreifende Zusammenarbeit<\/li>\n<\/ul>\n

    In komplexen Systemen f\u00fchrt das zu systematischen Inkonsistenzen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t