Fachliche Aufgaben für Supply Netzwerk Optimierung

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1 Fachliche Aufgaben für Supply Netzwerk Optimierung Etabliere eine Supply Chain Strategie Entwickle lokale, regionale oder funktionale Entscheidungsprozesse zu einer unternehmensweiten Supply Chain Netzwerk Strategie Erreiche niedrige Gesamtkosten Berücksichtige Beschaffung, Überführung und Verteilung Steigere Wirtschaftlichkeit der Aktivposten Nutze die bestehende Basis und unterstütze damit zukünftige Investitionen. Gewährleiste Kapazität, Flexibilität und Ausfallsicherheit Fähigkeit zu liefern und innovativ zu sein. Beherrsche Risiken Verbessere die Beschaffungsprozesse Treffe quantitativ untermauerte Entscheidungen für : Mergers und acquisitions Nachhaltigkeit und Umweltschutz Produkt-Lebenszyklen und SKU-Zunahme Gloabalisierung und Lieferzeiten Beschaffungsprozesse Just-in-time-Produktion Auftragsfertigung Bevorratung Make vs. buy Innovationen von Produkten und Prozessen Reserve-Kapazitäten 1

2 Netzwerk-Design-Fallstudie: Fonterra Industrie: Konsumgüter Lösung: Netzwerk und Bestandsoptimierung Land: Neuseeland und Global Produkte: IBM ILOG LogicNet Plus XE IBM ILOG Inventory Analyst Fachliche Aufgabe Führender Exporteur von Milchprodukten Verantwortlich für mehr als ein Drittel des internationalen Milchprodukte-Handels Mehrstufige globale Supply Chain lange Transportzeiten, Haltbarkeit, Saisonabhängigkeit in Produktion und Bedarf Komplexe Zuliefer und Verteilstruktur mit 47 Lagern allein in Neuseelands Nord-Insel. Lösung Einsatz von Logic Net Plus XE für: Redesign des Netzwerks: Neue Lager Verringerung der Abhängigkeit von externen Lager-Anbietern Integration der Zuliefer- und Liefer-Supply-Chain Analyse der Supply Chain Risiken Bewertung der CO2-Auswirkung der Supply Chain Entscheidungen Einsatz von Inventory Analyst für globale Bestandsoptimierung Nutzen für Fonterra Direkte Einsparungen $15 Milliionen für Lagerkosten Reduzierte Transporte zwischen Werk und ausserhalb liegenden Lagern Neues Hub spart 8% Logistikkosten Möglichkeit 12 Lager zu sparen. Reduktion der Bestandskosten durch effizientere Lieferwege Weiche Nutzen-Aspekte: Effizienterer Betrieb durch Konsolidierung von Standorten Verlässlichere Zulieferung Intaktheit der Kühlkette Reduktion des CO2-Ausstosses 2

3 Produktions-Beschaffung Welche Werke sollen was produzieren und wann? Plane auch Saisonabhängigkeit Welche Mengen soll ich produzieren? Gewährleiste Kapazität und Flexibilität Welche Produkte sollen extern produziert werden? Wie können wir die Gesamtkosten der Lieferkette reduzieren? Welche Kosten können reduziert werden: Materialkosten, Produktionskosten oder Distributionskosten? Verändert die Pläne fortlaufend als Teil der Absatz- und Vertriebsplanung 3

4 Produktions-Beschaffungs-Fallstudie: Pepsi Bottling Group Industry: Konsumgüter Solution: Produktionsbeschaffung Deployment country: USA Product: IBM ILOG LogicNet Plus XE Fachliche Aufgabe Vertriebsteam von Sales-Reps verkauft und liefert 200 Millionen eight-ounce Einheiten von Pepsi-Erfrischungsgetränken täglich. PBG benötigt schnellere Antwortzeiten auf Marktveränderungen und angestrebten Umsatzsteigerungen. Lösung Einsatz von LogicNet Plus um Supply Chain Szenarien zu untersuchen. Regelmäßige Optimierung der Produktions-Beschaffung pro Quartal oder in Ausnahmesituation wie dem Ausfall eines Werks. Entwicklung eines gemeinsamen Prozesses und gemeinsamen abgestimmten Zielen für die einzelnen Fachbereiche. 4

5 Produktions-Beschaffungs-Fallstudie: Pepsi Bottling Group Einrichtung regelmäßiger Treffen von Verantwortlichen für Supply Chain, Transport, Vertrieb und Produktion um die Produktions-Entscheidungen anhand neuer und existierender Strategien abzustimmen Realignment of PBG's Business Units and the Field Supply Planners to focus on system goals Einbeziehung optimierter Produktions-Beschaffungs-Entscheidungen in den jährlichen Infrastruktur-Review, um verschiedene Kosten- und Risiko-Aspekte zu beleuchten. Zusätzliche 12.3 Millionen Einheiten für den Verkauf verfügbar dank bessere Bestandsführung. Reduktion des Bestands (Rohstoffe und Zuliefermaterialien) von $201 to $195 Millionen. Ein Reduktion der Transportkosten um 2% obwohl der Umsatz stieg. Anstieg des ROI. Die Reduktion der Out-Of-Stock-Level entspricht effektiv zusätzlichen 1,5 Produktionsstraßen für die Pepsi Bottling Group ohne dass eine Kapitalinvestition notwendig gewesen wäre. 5

6 Warum LogicNet Plus XE? LNP XE hat alle notwendigen Funktionalitäten, ist robust und erlaubt leichte Bedienung, so dass schnell Ergebnisse erzielt werden. "...The need to analyze one of the most complex distribution networks in the world requires not only the best software tools but also an understanding of modeling that LogicTools is able to provide." - Pranab Shah Manager of Network Operations, US Postal Service LNP XE wird unterstützt durch IBMs Firmenstärke: Firmenstabilität, Software-Entwicklungs- Infrastruktur, konzeptioneller Führungsrolle und Marktdurchdringung. IBM ist überall in der Nähe, wenn Hilfe benötigt wird.. IBM bietet eine große Bandbreite zusätzlicher Software und Dienstleistungen um ihre Supply Chain zu einem Vorreiter Branche auszubauen. Ultimately, this means more of the right product on store shelves when our customers reach for them. - VP of Distribution and Fulfillment Specialty Retailer 6

7 Fachliche Aufgaben im Bestandsmanagement Globale Supply Chains verursachen höhere Lieferzeiten und dadurch höhere Sicherheitsbestände bzw. größere Ausfallrisiken. Lokale Bestansplanung wird weiterhin trotz der mehrstufigen globalen Lieferkette eingesetzt. Die Folgen sind: Geringer Umschlag Inkonsistente Service Levels entlang der Supply Chain für die jeweiligen SKUs. Express-Lieferungen und erhöhte Transportkosten Saisonabhängigkeit und build-to-order Anforderungen Konflikte mit Lean und Six Sigma Management-Initiativen Kunden fordern höheren Service-Level und kürzere Lieferzeit Express-Lieferungen nehmen überhand. Neue Produkte sind kritisch für den Profit Bedarfs-Unsicherheit kompliziert die Planung. ERP/APS Systeme erfordern Sicherheitsbestandszahlen Nutzer wissen nicht was sie eintragen sollen. Zulieferer verursachen Verknappungen und Verspätungen 7

8 Vorteile der globalen Bestandsoptimierung Identifiziere Schlüssel-Faktoren des Bestands Reduzierte Bestände ( Ausgangsstoffe, Zwischenprodukte, Fertigprodukte Wieviel Bestand auf welcher Ebene? Geringere Kapitalbindung Verbesserter Service-Level Verringerte Lieferzeit zum Kunden Berücksichtigt vollständige Bestandskosten Bestimme Servicegrad entsprechend des Verkaufspreises Optimiere Auswahl der Zulieferer Systematische Ansatz um Bestände unternehmensweit festzusetzen. 8

9 Bestandsoptimierung Schlüsselfaktoren Globale Optimierung fördert versteckt Schlüssel-Faktoren für Bestandsoptimierung zutage. Was wäre wenn Szenarien bewerten Veränderungen in Schlüssel-Supply-Chain-Metriken Quantitativ-begründete Entscheidungen gegen rein gefühlsmäßiges Handeln In einem Beispiel empfahl das Management verbesserte Voraussagen und längere zugesicherte Lieferzeiten zum Kunden um die Bestandskosten zu senken. Die quantitative Analyse hatte ein völlig anderes Ergebnis: Driver Reduzierter Voraussage-Fehler Längere Kunden-Lieferzeiten Besere Bestands-Positionierung Synchronisation Veränderte Transitzeiten Veränderte Lieferfrequenz Impact <1% <1% 30% 0 19%* 9% 11% Driver suggested by Management Management Global optimization Global optimization Global optimization Global optimization 9 9

10 Typische Workflows und Rollen in der Bestandsoptimierung Super User Business Analyst Inventory Planner Master Data Store ERP Master Data Data Maintenance Auto Review Tolerances Manage roles/permissions What if Scenarios New inventory targets generated Review Exceptions/Alerts Override/Approve Recommendations Track Plan vs Actual Summary Reports Key Performance Indicators Master Data Files ECC/APO/BI Inv Targets 10

11 Bestandsoptimierung Fallstudie: Hersteller von Metallteilen Industry: Konsumgüter Solution: Bestandsoptimierung Deployment country: USA Product: IBM ILOG Inventory Analyst Fachliche Aufgabenstellung Hersteller von Metallteilen Mehrstufiges Netzwerk Produktion in China Zentrallager in China 5 Regionale Lager Ca. 20 Lager in den Ländern Zwei Typen von Kunden: OEM Ersatzteil-Geschäft (After-Market) Komponenten durchlaufen mehrere Produktionslinien Zielsetzung Positioniere Bestand effektiv in der Lieferkette Erhöhe Umschlag Identifiziere Schlüsselfaktoren Große Komplexität des Produktionsprozesses Identifiziere den Einfluss von: Reduktion Vorhersage-Fehler um 33%-50% Längere Lieferzeit zum Kunden Nutzen Klares Verständnis der Schlüsselfaktoren Automatische Bestandsoptimierung in der Verkaufsund Absatzplanung 11

12 Bestandsoptimierung Fallstudie: Hersteller von Metallteilen Gegenwärtiger Plan: Umschlag 3.0 Werk Rohmaterial Werk Fertigprodukte China Zentrallager Regionales Lager Länder-Lager Optimales Design: Umschlag 4.6 Total Inv.: $330,000 Safety Stock: 89% Cycle Stock: 11% Total Inv.: $269,000 Safety Stock: 34% Cycle Stock: 66% Total Inv.: $77,000 Safety Stock: 19% Cycle Stock: 81% Total Inv.: $663,000 Safety Stock: 36% Cycle Stock: 64% Total Inv.: $203,000 Safety Stock: 18% Cycle Stock: 82% Cycle Stock Safety Stock 80% des Sicherheits- Bestands - Werk Rohmaterial - Regionales Lager 12

13 Bestandsoptimierung Fallstudie: Modehersteller Industry: Konsumgüter Solution: Bestandsoptimierung Deployment country: USA Product: IBM ILOG Inventory Analyst Fachliche Aufgabenstellung Geringer Umschlag im ganzen Netzwerk Forderung nach einem formalisierten Prozess um unternehmensweit Bestände für alle Produkte festzusetzen. Lösung Bestandsoptimierung mit Inventory Analyst Nutzer können mit Inventory Analyst Ausnahmefälle bearbeiten und Werte überschreiben Inventory Analyst liefert das zentrale Repository für Bestandswerte Bestandswerte werden in unterschiedliche ERP- Systeme geschreiben (SAP, Manugistics, I2) Nutzen Reduktion des Bestands Verbesserter Kundenservice Standardisierter formalisierter Prozess um Bestandswerte festzusetzen. Die Lösung kann mit minimalen Trainingsaufwand ausgerollt werden. 13

14 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Fachlicher Hintergrund: Ein großes Handelsunternehmen betreibt ein eigenes mehrstrufiges Distributions- Netzwerk. Es bietet eine große Palette von Produkten, inklusive Frische-Lebensmittel, Lebensmittel und Haushaltswaren. Geplant ist eine Erweiterung um Getränkemärkte. Projekt-Ziele: Bestimme den optimalen Güterfluss und Service-Level für die neuen Produkte Optimiere die Bestände der neuen Produkte im Netzwerk Optimiere die Bestände aller Produkte im Netzwerk Current Distribution Network: Supplier CDC RDC Store Convenience store Retail complexity is captured : Multiple suppliers for single product Multiple physical delivery options through own DC network DSD (Direct Store Delivery from supplier) Stores are supplied by multiple DC combination Large stores can act as suppliers for smaller convenience stores Confidential 9/20/2010

15 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 1: Produktfluss-Konfiguration PFO entscheided ob Erfrischungsgetränke durch das Lager gehen 1B 1A Phase 2: Bestandsminimierung Inventory Analyst für die Bestimmung der Bestände Transportkosten, Bestandskosten, Bedarfsvorhersage etc Optimiere die Produkt-Flüsse und Bestände der neuen Produkte PFO Modelierung Optimiere die Bestände basierend auf dem Produkt-Fluss. Confidential 9/20/ Optimale 3 Produkt Flüsse Modelliere Distributions-Flüsse und -Kosten Erfrischungsgetränke: Über das Zentrallager oder direkt über die Regionallager? Unternehmens- Supply-Chain Daten Inv. Analyst Bestands- Modelierung Bestimme unternehmensweit die Bestände und minimiere die Gesamtkosten. 4 SKU Bestand je Lagerort

16 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 1 Zwei Optionen für Erfrischungsgetränke Option 1: Zentrallager Option 2: Dezentralisierte Lagerung Default Default Confidential 9/20/2010

17 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 1 Vergleich der Gesamtkosten Zwei Kostenarten Logistikkosten Bestandskosten Option 1 Option 2 Logistikkosten 2,727,147 2,522,147 Bestandskosten 174, ,328 Total cost 2,901,631 2,678, Einsparungen pro Jahr Extrapolation auf alle ~40,000 SKUs unter der Annahme das 50% der Produkte optimiert werden können bedeutet ein Einsparungspotential von ca. 4Mrd. (~500 Mil. ) Confidential 9/20/2010

18 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 2 Bestimme die optimalen Bestände Optimiertes Netzwerk für Bestände der Erfrischungsgetränke Optimierter durchschnittlicher Bestand RDC1 RDC2 Store1 Store2 Store3 Store4 C-Store1 C-Store2 18

19 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 2 Inventory Analyst: Detaillierte Ausgabe Optimierte durchschnittliche Bestände vs. existierende durchschnittliche Bestände , Optimiert Baseline 230,6 189,0 20% Einsparung in den Beständen ,7 109,9 98,6 70, Beverage Commodity Fresh T-shirt

20 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase Two Betrachtung von Store 2 Store 2 hat höheren Bedarf als die anderen Stores. Alle Stores haben Bestellzyklus von 2 Tagen. Sollte man in Store 2 täglich nachbestellen? Wie sind die optimalen Bestände von Store 2 bei täglicher Bestellung? Optimierter Bestand bei täglicher Nachbestellung in store Für Store Sicherheitsbestand erhöht auf 202 von 142 aber cycle stock reduziert auf 227 von , Cycle stock level Safety stock level Durchschnittlicher Bestand reduziert auf 423 von 561 Für regionales Lager 1 Durchschnittlicher Bestandl erhöht auf 2310 von , , ,9 247, ,9 1 6,6 1 RDC1 RDC2 Store1 Store2 Store3 Store4 C- Store1 C- Store2 Tägliche Nachbestellung spart 717 pro SKU und pro Jahr. 20

21 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 2 Kosten für bessere Erfüllung Scenario 1: Analysiere die Beziehung zwischen Bestandskosten und besserer Erfüllung (Fill Rate) Die aktuelle fill rate ist 95% und soll auf 98% für die Erfrischungsgetränke gesteigert werden. Sicherheitsbestände von 95% FR vs. 98% FR Übersicht 95% FR vs. 98% FR Bestandskosten nehmen zu: 2, Strore1 Strore2 Strore3 Strore4 C- Strore1 FR 95% FR 98% 2 C- Strore2 Umsatzsteigerung: 442,380 21

22 Bestandsoptimierung Fallstudie: Handelsunternehmen Phase 2 Der Effekt der zugesagten Lieferzeit Szenario 2: Analyse Bestände bei veränderter committed service time (CST) Vergleiche CST von 3 Tagen (Gegenwärtig) mit CST von 2 Tagen (Geplant) 2500 Stock level for each facility (CST=3 days) 2500 Stock level for each facility (CST=2 days) 2000 Cycle stock level 2000 Cycle stock level ,17 Safety stock level ,2 Safety stock level , , ,33 212,93 247, ,88 1 6,55 1 RDC1 RDC2 Store1 Store2 Store3 Store4 C- C- Store1 Store , , ,93 247, RDC1 RDC2 Store1 Store2 Store3 Store4 C- Store1 6,88 2 6,55 2 C- Store2 Die Reduzierung der zugesagten Lieferzeit um einen Tag führt zu 15% höheren Sicherheitsbeständen. 22

23 Zwei Marktführer Marktführer in core enterprise applications WW Marktanteil = 29%, Drittgrößte Firma weltweit ~17 Millionen Nutzer in 120 Ländern ~ 120,000 Installationen ~ 76,000 Kunden ~ 51,500 Mitarbeiter 11.6 Mrd. Umsatz in 2008, (19% Wachstum bei konstanten Wechselkursen) Weltweit führende IT-Firma Größtes IT-Portfolio: HW, SW, Dienstleistungen, Beratung, Finanzierung Technologie-Führer, z. B. meiste Patente in 2008 and 2009 ~ 40,000 SAP Installationen ~ 20,000 SAP Kunden > 400,000 Mitarbeiter $ 103 Mrd Umsatz in

24 Erweiterungen zu SAP SCM Integration mit SAP SCM Modulen ERP SRM PLM Hoher Wert durch Integration ILOG Inventory optimization Demand Planning Global ATP APO Supply Network Planning PP / DS TP / VS Integrated production planning and scheduling ILOG S&OP ILOG Network optimization EWM SNC T M Transportation Planning ILOG LogicNet Plus: SAP partner for network design since 2004 SCM Infrastructure Event Manager AII SCM Basis 24