Bestandsoptimierung mit SAP

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1 Marc Hoppe Bestandsoptimierung mit SAP Effektives Bestandsmanagement mit SAP ERP und SAP SCM Bonn Boston

2 Auf einen Blick Einleitung Warum sind Bestände notwendig? Einflussgrößen auf Bestände Die Bestandsanalyse Absatzplanung und Prognose Die Disposition Lieferservice und Sicherheitsbestände Die Losgrößen Die Produktion Das Bestandscontrolling A Literaturverzeichnis B Der Autor C Add-ons zu SAP ERP Index

3 Inhalt Einleitung Warum sind Bestände notwendig? Unterschiedliche Bestandsphilosophien Vorteile von Beständen Nachteile von Beständen Bestand als Stellschraube Unsicherheiten in der Supply Chain Unsicherheit in der Nachfrage Unsicherheit in der Beschaffung Was tun gegen Unsicherheiten? Optimierungspotenziale auf Nachfrageseite Optimierungspotenziale auf Beschaffungsseite Übergreifende Maßnahmen zur Optimierung Einflussgrößen auf Bestände Welche Hebel wirken auf Bestände? Absatzplanung Disposition Produktion Controlling durch Bestands-Monitoring Die Bestandsanalyse Möglichkeiten der Bestandsanalyse ABC-Analyse XYZ-Analyse ABC-Analyse mit SAP Ablauf der Analyse skizzieren Festlegung des Analyseziels Definition des Analysebereichs Berechnung der Datenbasis Festlegung der ABC-Strategie Klassengrenzen festlegen Klassen zuordnen ABC-Analyse auswerten

4 Inhalt ABC-Segmentierung durchführen Fallbeispiel: ABC-Analyse zur Lageroptimierung Fallbeispiel: ABC-Mengenstromanalyse XYZ-Analyse im SAP-System ABC- und XYZ-Analyse kombinieren Optimieren mit der ABC-/XYZ-Matrix Eine ABC-/XYZ-Matrix mit SAP ERP erstellen Fazit Absatzplanung und Prognose Einfluss der Absatzplanung auf Bestände Der Bullwhip-Effekt Beispiel für einen Bullwhip-Effekt Ursachen des Bullwhip-Effekts Optimierungspotenziale für die Prognose Analyse der Markteinflüsse Analyse der Produkteinflüsse Herstellen einer konsistenten Datenbasis Definition des optimalen Prognosehorizonts Berücksichtigung von Promotions Prognoseverantwortung festlegen Auswahl der Prognoseverfahren Verschiedene Prognoseverfahren Vorgehensmodell zur Auswahl Prognoseverfahren im Detail Unregelmäßiger Absatz und unvollständige Historie Regelmäßiger Absatz und unvollständige Historie Unregelmäßiger Absatz und vollständige Historie Regelmäßiger Absatz und vollständige Historie Modelle für die Ersatzteilplanung (unregelmäßiger Absatz) Zusammenfassung Die Prognosedurchführung Einstellungen vornehmen Prognosedurchführung in SAP APO Prognosegenauigkeit und Alarmfunktionen Die Ex-ante-Betrachtung der Prognose Die Ex-post-Prognose Prognosefehler im Überblick Univariate Prognosefehler

5 Inhalt Kausale Prognosefehler (MLR) Prognosefehler in SAP APO Vergleichbarkeit von Prognosefehlern Prognosegenauigkeit (Forecast-Genauigkeit) Alert Monitor Fazit Die Disposition Ziele der Disposition Bedarfsrechnung Programmorientierte (deterministische) Bedarfsermittlung Verbrauchsorientierte (stochastische) Bedarfsermittlung Bestandsrechnung Bestellrechnung Bestellrhythmusverfahren Bestellpunktverfahren Mischverfahren Zusammenfassung Einfluss der Disposition auf die Bestände Hilfsmittel zur Auswahl der besten Dispositionsparameter Strategische versus operative Disposition Strategien für die Lagerfertigung in SAP ERP Vorplanung mit Endmontage (40) Losfertigung (30) Nettoplanung (10) Bruttoplanung (11) Vorplanung ohne Endmontage (52) Vorplanung mit Vorplanungsmaterial (63) Strategien für Vorplanungskomponenten in SAP ERP Vorplanung auf Baugruppenebene (70) Vorplanung auf Dummy-Baugruppenebene (59) Strategien für Kundeneinzelfertigung in SAP ERP Vorplanung ohne Endmontage für die Kundeneinzelfertigung (50) Kundeneinzelfertigung (20) Verbrauchsgesteuerte Disposition mit SAP ERP Bestellpunktdisposition Stochastische Disposition

6 Inhalt Rhythmische Disposition Reichweitenprofil bei rhythmischer Disposition Rhythmische Disposition mit Lieferrhythmus Rhythmische Disposition mit Bestellpunktdisposition Bedarfsstrategien in SAP APO Die Dipositionsverfahren VMI und SMI Vendor Managed Inventory (VMI) Supplier Managed Inventory (SMI) Zusammenfassung der verschiedenen VMI-Szenarien Optimierungspotenziale in der Disposition Lagerhaltung auf verschiedenen Stücklistenebenen Stammdatenparameter optimieren Wahl der richtigen Dispositionsstrategie Fazit Lieferservice und Sicherheitsbestände Der Zusammenhang zwischen Bestand und Servicegrad Die Lieferbereitschaft Aspekte und Ziele Messen der Lieferservicegrade mit dem Add-on Servicegradmonitor Optimierungspotenziale beim Lieferservice Optimierung mit der Auftragsabwicklung in SAP ERP Optimierung mit Global ATP in SAP APO Die Wiederbeschaffungszeit Die Wiederbeschaffungszeit in SAP ERP Optimierungspotenziale mit dem Add-on WBZ-Monitor Die Prognosegüte Die Normalverteilung Normalverteilung mit Varianzen Überwachung der Prognosegüte mit dem Add-on Prognosemonitor Der Sicherheitsbestand Einflussgrößen auf den Sicherheitsbestand Sicherheitsbestandsmethoden aus der Praxis Standard-Sicherheitsbestandsplanung in SAP ERP Optimierungspotenziale in Sicherheitsbeständen Sicherheitsbestandsplanung in SAP APO-SNP Standard-Sicherheitsbestandsplanung

7 Inhalt Saisonales Vorverlegen des Sicherheitsbestands Erweiterte Sicherheitsbestandsplanung Sicherheitsbestandsplanung mit SAP APO-CTM Sicherheitsbestand aufbauen Lagerdauer eines Zugangs begrenzen Sicherheits- und Ziellagerbestandsplanung in SAP APO-PP/DS Parameterabhängiger Sicherheitsbestand in SAP APO-DP und GATP Fazit Die Losgrößen Wie beeinflussen Losgrößen die Bestände? Stochastische (statische) Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP APO Exakte Losgröße Feste Losgröße Feste Losgröße mit Splittung und Überlappung Auffüllen bis zum Höchstbestand Berechnung der Losgröße Grenzwerte Exakte Losgröße für letztes Los Rundung Kurzfrist- und Langfristlosgröße Bewertung stochastischer Verfahren Deterministische (periodische) Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP APO Periodische Losgrößenverfahren Feste Reichweiten in SAP ERP Periodengenaue feste Reichweiten in SAP APO Zusätzliche Losgrößenverfahren in SAP APO Kontinuierlicher In-/Output Zusammenfassung Optimale Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP APO Berücksichtigung von Kosten in wirtschaftlichen Verfahren Andler sche Losgröße (Harris-Verfahren) Auswirkungen der Kostenermittlung für wirtschaftliche Verfahren am Beispiel der Andler schen Losgröße Stück-Perioden-Ausgleich (Cost-Balancing-Verfahren)

8 Inhalt Gleitende wirtschaftliche Losgröße (Stückkostenverfahren) Losgrößenverfahren nach Groff Dynamische Losgrößenberechnung Optimale Losgrößenverfahren in SAP APO Vergleich der Losgrößenverfahren im SAP-System Restriktionen in der Losgrößenrechnung Auswahl von Losgrößenverfahren Fazit Die Produktion Wie beeinflussen Rückstände in der Produktion die Bestände? Warum entstehen Rückstände in der Produktionsplanung? Die Ursache das MRP-II-Konzept Die Evolution von MRP zu APS Reduzierung von Rückständen Die Terminierung im SAP-System Die Analyse von Rückständen Realistische Produktionspläne Der finite Produktionsplan SAP ERP-Add-on: Der Rückstandsmonitor Fehlteilemanagement in der Produktion Ursachen von Fehlteilen Das Fehlteiledilemma Erkennen von Fehlteilen Handlungsempfehlungen zur Fehlteilebeseitigung Finite Planung und Optimierung in SAP APO Simultane finite Material- und Kapazitätsplanung Planungsheuristiken (PP/DS-Planungslauf) Optimierungsmethodiken und -konzepte Separate Planungstools in SAP APO-PP/DS Heuristiken zur Bestandsoptimierung (Auswahl) Heuristiken für die Push-Produktion Heuristiken für die Serienfertigung (Multiressourcenplanung mit SAP_REM_001 und SAP_REM_002) Kapazitätsgetriebene Auftragsanlage Kapazitätsreservierungen Prozessfluss der Heuristiken

9 Inhalt 8.7 Alerts und deren Bearbeitung Simulation und Vergleich von Planungsergebnissen Capable to Promise (CTP) Einbettung über- und untergeordneter Planungsebenen Best Practices zur Nutzung von SAP APO-PP/DS Fazit Das Bestandscontrolling Warum Bestandsüberwachung? Einführung in das Logistik-Controlling Das Kennzahlensystem nach Ehrmann Das Kennzahlensystem des Supply Chain Council Probleme bei der Datenbeschaffung Wichtige Bestandskennzahlen Kennzahl»Reichweite« Kennzahl»Umschlagshäufigkeit« Kennzahl»Lagerhüter« Kennzahl»Bestandswert« Kennzahl»Bodensatz« Kennzahlen»mittlerer Bestand«,»Verbrauch«und»Reichweite« Kennzahl»Zugangswert bewerteter Bestand« Kennzahl»Sicherheitspolster« Kennzahl»Sicherheitsbestand« Kennzahl»Zugangsbestand« Kennzahl»Losgröße« Hilfsmittel zur Bestandsanalyse LMN-Analyse Flussdiagramme in der Produktion Beschaffungs- und Verbrauchsrhythmus Bestandsüberwachung in SAP ERP Bestandscontrolling mit SAP APO und SAP NetWeaver BI Auswertungsmöglichkeiten für Bestandsinformationen Überblick über SAP NetWeaver BI Nutzung von SAP Business Content Der BEx Analyzer Fazit

10 Inhalt Anhang A Literaturverzeichnis B Der Autor C Add-ons zu SAP ERP Index

11 Vor der Optimierung der Bestände steht die genaue Analyse. Wie Sie Ihre Bestände mit bewährten Methoden segmentieren und auf die wichtigsten Fragestellungen hin untersuchen, zeigt Ihnen dieses Kapitel. 3 Die Bestandsanalyse Im letzten Kapitel ist bereits deutlich geworden, welche Möglichkeiten und Potenziale vorhanden sind, um die Bestände zu optimieren bzw. zu senken. Um jedoch herauszufinden, welche Maßnahmen die richtigen für Ihr Unternehmen sind, müssen Sie Ihre Bestände zuerst genauestens analysieren. Die Ergebnisse der Bestandsanalyse können Sie anschließend als Basis für die Ableitung der Maßnahmen zur Bestandsoptimierung verwenden. Ich werde im Laufe dieses Buches immer wieder auf die Analysegrundlagen, die in diesem Kapitel beschrieben werden, zurückkommen. Vermeiden Sie den Fehler, der leider in vielen Unternehmen gemacht wird: Bestandssenkungsappelle von»oben«führen in der Regel nur zu kurzfristigen Erfolgen. Schon mittelfristig kehren die Bestände wieder auf das Ausgangsniveau zurück. Um den Erfolg mittel- und langfristig zu sichern, ist es unabdingbar, diese Analyseinstrumente kontinuierlich zu nutzen und auf dieser Grundlage die Supply-Chain-Prozesse zu steuern. Dieses Kapitel stellt Ihnen zwei Möglichkeiten der Bestandsanalyse vor: Als ein Instrument der Bestandsanalyse kann die ABC-Analyse genutzt werden. Anschließend kann die Bestandsanalyse detaillierter mit einer XYZ-Analyse erfolgen. Die XYZ-Analyse ist eine klassische Sekundäranalyse, die auf der ABC-Analyse beruht. Die Kombination aus ABC- und XYZ-Analyse stellt die ABC-/XYZ-Matrix dar. In diesem Kapitel werde ich auf die grundlegenden Instrumente der ABC- und XYZ-Analyse eingehen. In Kapitel 9,»Bestandscontrolling«, werden die Möglichkeiten der Bestandsanalyse noch detaillierter geschildert. 53

12 3 Die Bestandsanalyse 3.1 Möglichkeiten der Bestandsanalyse In diesem Abschnitt stelle ich Ihnen die beiden wichtigsten Möglichkeiten zur Bestandsanalyse vor und erläutere kurz ihre jeweiligen Vor- und Nachteile ABC-Analyse Die ABC-Analyse ist ein Ordnungsverfahren zur Klassifizierung einer großen Anzahl von Daten. Diese Daten können Materialien oder auch Prozesse sein. Im Fall von Bestandsanalysen können dies Materialverbräuche, Materialbewegungen oder Materialbestände sein. Dabei werden die Daten mittels einer Grobeinteilung in drei Klassen (A, B, C) eingeteilt. Vor- und Nachteile der ABC-Analyse Die Vorteile der ABC-Analyse sind: Einfache Anwendbarkeit Die ABC-Analyse lässt sich sehr leicht anwenden. Die Daten sind in der Regel vorhanden, und die meisten EDV-Systeme stellen Standard-ABC- Analysen zur Verfügung. Die Einteilung in drei Klassen lässt sich mit einfachsten Rechenmethoden durchführen. Methodeneinsatz ist vom Untersuchungsgegenstand unabhängig Mithilfe der ABC-Analyse können nicht nur Materialien, sondern auch Kunden- und Lieferantendaten sowie Prozessschritte oder Zahlungsströme untersucht werden. Übersichtliche grafische Darstellung der Ergebnisse Mithilfe der grafischen Darstellung der ABC-Analyse gewinnen Sie einen sehr schnellen und übersichtlichen Eindruck der analysierten Daten. Sie werden Trends schneller erkennen, als das bei einer tabellarischen Darstellung der Fall wäre. Die ABC-Analyse hat auch einige Nachteile, die man dringend beachten sollte, wenn man sie zu einer Bestandsanalyse heranzieht: Sehr grobe Klassifizierung Die Einteilung in drei Klassen (A, B, C) ist sehr grob. Deshalb sollten Sie unbedingt nach einer ersten groben Analyse weiter ins Detail gehen und eventuell die Einteilung auf vier oder mehr Klassen erweitern. Das ist nicht immer notwendig. Empfehlenswert ist dies jedoch zur weiteren 54

13 Möglichkeiten der Bestandsanalyse 3.1 Untergliederung der C-Klasse (bei der XYZ-Analyse: der Z-Klasse), da sich in dieser Klasse in der Regel besonders viele Datensätze befinden. Bereitstellung konsistenter Daten Ein Fallstrick der ABC-Analyse ist die Bereitstellung konsistenter Daten. Diese entscheiden über die Aussagekraft einer ABC-Analyse. Bei konsistenten Daten werden Sie mithilfe der ABC-Analyse viele Aufschlüsse über Ihre Produkt- oder Kundenstruktur bekommen. Sind die Daten nicht konsistent, kann die ABC-Analyse allerdings auch in die Irre führen. Achten Sie deshalb besonders auf die Datenqualität. Auch im SAP-System fehlen an dieser Stelle einige wichtige Konsistenzchecks, so dass Sie auch hier selbst die Konsistenz Ihrer Daten überprüfen müssen. Klassifizierung in A, B und C Die Aufteilung in die drei Klassen A, B und C und deren typische Wert- und Mengenanteile können Sie gut anhand der so genannten Lorenzkurve nachvollziehen (siehe Abbildung 3.1). Wertanteil [ % ] Lorenzkurve A B C Mengenanteil [ % ] Abbildung 3.1 Einteilung in die Klassen A, B und C anhand der Lorenzkurve Materialien der Klasse A haben in der Regel einen mengenmäßigen Anteil von ca. 10% und einen wertmäßigen Anteil von etwa 70%. Das heißt, diese Materialien sind am wichtigsten und haben auch das größte Optimierungspotenzial. Materialien der Klasse B haben einen mengenmäßigen Anteil von 25%, während solche der Klasse C einen mengenmäßigen Anteil von ca. 65% haben. C-Materialien kommen also am häufigsten vor. Allerdings steuern sie den kleinsten Wert mit einem Anteil von ca. 15% bei. Hier geht es also vor allem um automatische Prozesse, um den Aufwand möglichst gering zu halten. 55

14 3 Die Bestandsanalyse Ein generelles Problem bei der Durchführung der ABC- und XYZ-Analyse besteht in der Festlegung der jeweiligen Klassengrenzen. Grundsätzlich sind weder die Anzahl der Klassen (A, B, C) noch die Klassengrenzen (A = 10%, B = 20%, C = 70%) fest vorgegeben. Die Festlegung der Klassengrenzen bei bestimmten kritischen Wertanteilen ist also eine subjektive Entscheidung und lässt sich je nach Verwendungszweck differenziert vornehmen. Im SAP- System werden zwar die Standardgrenzen vorgeschlagen, Sie können jedoch mit individuellen Klassengrenzen arbeiten. Beispiel Eine relativ flache Lorenzkurve findet sich z.b. beim Groß- und Einzelhandel, während eine steile Lorenzkurve bei technischen Erzeugnissen bzw. in der Fertigungsindustrie vorliegt. Tipp Je stärker die Lorenzkurve nach oben gebogen ist, desto sinnvoller ist eine unterschiedliche Behandlung der Teile. In Theorie und Praxis hat sich jedoch die Einteilung in drei Klassen durchgesetzt. Durch die ABC-Analyse soll eine Konzentration auf die wesentlichen Vorgänge in der Supply Chain erreicht werden. Ziel ist es, das Wesentliche vom Unwesentlichen zu trennen. Die Aktivitäten sollen schwerpunktmäßig auf den Bereich hoher wirtschaftlicher Bedeutung gelenkt werden (A-Teile), und gleichzeitig soll der Aufwand in den übrigen Bereichen durch Vereinfachungsmaßnahmen gesenkt werden (z.b. durch Verbrauchssteuerung). Obwohl das Instrument der ABC-Analyse schon lange bekannt und auch sehr einfach zu handhaben ist, hat es dennoch für weite Bereiche von Industrie und Handel noch keine Bedeutung. Dabei ist die ABC-Analyse eine universell einsetzbare Methode für eine Klassifizierung von Objekten. Mögliche Objekte sind in Tabelle 3.1 dargestellt. Objekt Analyseziel Klassifizierungskriterien Kunde Kunde Lieferant Analyse der Verteilung der Kundenumsätze Analyse der Distributionskosten pro EUR Kundenumsatz Analyse der monetären Beschaffungsvolumen pro Lieferant Kundenumsatz, bezogen auf den Gesamtumsatz in einer Periode Distributionskosten pro Kunde, bezogen auf den Kundenumsatz Lieferantenbeschaffungsvolu-men, bezogen auf das gesamte Beschaffungsvolumen in einer Periode Tabelle 3.1 Mögliche Objekte für eine ABC-Analyse 56

15 Möglichkeiten der Bestandsanalyse 3.1 Objekt Analyseziel Klassifizierungskriterien Fertigprodukte Vorprodukte Analyse der Kapitalbindung durch Bestände, bezogen auf den Jahresumsatz Analyse der Verteilung des Periodenverbrauchswertes pro Vorproduktart Durchschnittlicher wertmäßiger Bestand, bezogen auf den Jahresumsatz pro Artikel Periodenverbrauchswert des Vorprodukts, bezogen auf sämtliche Periodenverbrauchswerte einer Periode Tabelle 3.1 Mögliche Objekte für eine ABC-Analyse (Forts.) Die Auswahl des Klassifizierungskriteriums ist bei der ABC-Analyse entscheidend. Wählen Sie das richtige Klassifizierungskriterium zu Ihrem Problem aus, können Sie aus dem Ergebnis richtige Entscheidungen ableiten. Wählen Sie das falsche, wird das Ergebnis nicht zufrieden stellend sein. Am weitesten verbreitet ist die ABC-Analyse in der Materialwirtschaft und im Vertrieb eines Unternehmens. Dort dient sie zur Einteilung der zu beschaffenden bzw. zu verbrauchenden Materialarten und Erzeugnisse sowie zur Klassifizierung und Priorisierung der Kunden. Tendenziell weist eine geringe Anzahl von Materialien einen hohen Anteil am gesamten Wert auf, wobei aber die konkreten Verhältnisse der Mengen und Werte betriebsindividuell unterschiedlich ausfallen können. Als typische Klassifizierung hat sich die folgende etabliert: A-Materialien Materialien der wertvollsten Klasse machen 5 10% der Gesamtzahl aus und verursachen zusammen etwa 70 80% des gesamten Periodenverbrauchswertes. Es handelt sich um hochwertige Materialien, die besonders intensiv zu behandeln sind. Die vorrangige Behandlung von A-Materialien kann sich in der Nutzung von exakten, programmgesteuerten Bedarfsermittlungsverfahren, einer genauen Bestandsführung und -überwachung, einer intensiven Marktbeobachtung und dem Abschluss von Rahmenverträgen mit besonders leistungsfähigen Lieferanten ausdrücken. Die Kostenstrukturen sind genauestens zu überwachen, und die Ermittlung der Bestellvorschläge sollte mit optimalen oder exakten Losgrößenverfahren erfolgen. Bei dem hohen Wert der A-Materialien ist es sehr wichtig, dass Sie jederzeit automatisch über Ausnahmesituationen, die im Prozess auftreten, in Realtime informiert und bei der Lösungssuche optimal unterstützt wer- 57

16 3 Die Bestandsanalyse den. SAP ERP bietet im Logistik-Informationssystem ein statisches Überwachungssystem. In SAP APO werden Sie mithilfe des Alert Monitors (siehe Abbildung 3.2) beim Auftreten einer Ausnahmemeldung sofort informiert. B-Materialien Unter Klasse B fallen Materialarten, die 15 20% der Gesamtzahl ausmachen und 15 20% des gesamten Periodenverbrauchswertes verursachen. Für diese mittelwertigen Materialien ist eine differenzierte Vorgehensweise bei der Verarbeitung sinnvoll. Das heißt, Sie müssen für jede Materialgruppe oder sogar für jedes Material innerhalb der B-Klasse über entsprechende Planungs- und Analysemethoden separat entscheiden. Unter Umständen ist es sinnvoll, die Klasse der B-Materialien feiner in B1 und B2 zu unterscheiden. Alert Monitor A L E R T S Auftrag zu spät Auftrag hat Unterdeckung Auftrag erzeugt Überdeckung Ressourcenüberlast Mindestreichweite unterschritten Auftrag nicht eingeplant Verletzung von Anordnungsbeziehungen im Auftrag... SAP SI 2001, Benchmarking, Christoph Riebenstahl / 1 Abbildung 3.2 Alert Monitor in SAP APO mit Meldung über eine Unterdeckung für das A-Material P-102 C-Materialien Hierunter fallen Materialarten, die 70 80% der Gesamtzahl ausmachen und die restlichen 5 10% des gesamten Periodenverbrauchswertes verursachen. Sie stellen geringwertige Materialien dar, bei deren Handhabung 58

17 Möglichkeiten der Bestandsanalyse 3.1 die Arbeitsvereinfachung und die Aufwandsreduzierung in den Vordergrund gestellt werden sollten. C-Materialien sind Renditefresser. Die Prozesskosten sind überproportional hoch. Sie binden Kapazitäten und verursachen ca. 60% aller Bestellvorgänge. Hier sollten Sie über Strategien wie Single-Sourcing oder gar Outsourcing nachdenken. C-Materialien sollten möglichst ohne großen manuellen Aufwand automatisiert durch die Supply Chain gesteuert werden, denn der kleine Wertanteil sollte durch zusätzliche manuelle Tätigkeiten nicht noch aufgebläht werden. C-Materialien werden meist mit festen oder periodischen Losgrößen geplant. Auf eine zeitintensive Bestandsanalyse sollten Sie möglichst verzichten. C-Materialien können allerdings auch einen großen Einfluss z.b. auf die Produktionskosten haben, wenn etwa ein C-Teil fehlt und damit den weiteren Produktionsprozess behindert. Das kann dann zu Ausfällen oder Verzögerungen bei B- oder A-Teilen führen. Auch bei C-Teilen kann es bei Bedarf sinnvoll sein, eine feinere Unterteilung in C1- und C2-Artikel vorzunehmen. Tabelle 3.2 zeigt in einer Zusammenfassung die unterschiedliche Behandlung von A- und C-Teilen im Überblick. A-Teil C-Teil Beschaffungsmarktforschung Global Sourcing E-Procurement Wertanalyse unbedingt nicht notwendig Bedarfsermittlung deterministisch stochastisch Inventur permanent einmal im Jahr Sicherheitsbestand klein groß Bestellzyklus hoch JiT größere Zyklen Tabelle 3.2 A- und C-Teile bedürfen unterschiedlicher Strategien. Der Aufwand für eine professionelle Beschaffungsmarktforschung ist nur bei hochwertigen A-Teilen sinnvoll. Bei C-Teilen wird man eher automatisierte und in der Abwicklung schlanke Beschaffungsprozesse wie z.b. E-Procurement einsetzen. Eine genaue Wertanalyse ist bei A-Teilen wegen des hohen Wertanteils unbedingt erforderlich, während man bei den C-Teilen darauf verzichten kann. 59

18 3 Die Bestandsanalyse Tipp Die Bedarfsermittlung bei A-Teilen sollte deterministisch erfolgen, während bei C- Teilen stochastische Methoden eingesetzt werden sollten. Bei A-Teilen wird in der Regel eine permanente Inventur durchgeführt. Bei C-Teilen reicht die jährliche Inventur zum Geschäftsjahresabschluss aus. Tipp Sicherheitsbestände sollten bei A-Teilen so gering wie möglich sein, da die A-Teile einen hohen Wert haben und damit schon geringe Bestände einen hohen Bestandswert erzeugen würden. Auch bei C-Teilen sollte der Sicherheitsbestand nicht zu groß sein, er kann aber tendenziell mehr Puffer enthalten als bei den A- Teilen, da die C-Teile einen geringeren Wert haben. A-Teile sollten regelmäßig in kurzen Bestellzyklen beschafft werden. C-Teile können mit festen Losgrößen wöchentlich oder monatlich bestellt werden XYZ-Analyse Die ABC-Analyse stellt eine Primäranalyse dar. Auf ihrer Basis können Folgeanalysen, so genannte Sekundäranalysen wie z.b. die Segmentierung oder die XYZ-Analyse, durchgeführt werden. Mithilfe der XYZ-Analyse nehmen Sie den nächsten Schritt der Bestandsanalyse vor. Mit der XYZ-Analyse analysieren Sie die Gewichtung der Teile nach ihrer Verbrauchsstruktur. Das heißt, es wird für jedes Teil eine Verbrauchsschwankungskennzahl ermittelt. Je nachdem, wie regelmäßig der Verbrauch eines Teils ist, wird es einer der drei Klassen X, Y oder Z zugeteilt. Im Einzelnen ist die Klassifizierung folgende: X-Materialien X-Materialien sind durch einen konstanten, gleichbleibenden Verbrauch innerhalb des Zeitablaufs gekennzeichnet. Der Bedarf weist nur gelegentliche Schwankungen um ein konstantes Niveau auf, so dass der zukünftige Absatz im Allgemeinen sehr gut prognostizierbar ist. Leider stellt man in der Praxis fest, dass selbst X-Produkte unnötigerweise schlecht prognostiziert werden. Bei X-Produkten kommt es darauf an, Schwankungen sofort zu erkennen, um reagieren zu können. Eine Ausreißerkontrolle sollte deshalb z.b. im Bereich der Absatzplanung installiert werden (siehe Abbildung 3.3 oben). Y-Materialien Diese Materialien weisen weder einen konstanten noch einen sporadischen Verbrauchsverlauf auf. Bei Y-Materialien können Sie häufig einen 60

19 Möglichkeiten der Bestandsanalyse 3.1 trendförmig steigenden bzw. sinkenden oder auch einen saisonal schwankenden Verlauf beobachten. Eine gute Prognosegenauigkeit lässt sich bei diesen Materialien schwieriger als bei den X-Materialien erzielen (siehe Abbildung 3.3 Mitte). Z-Materialien Diese Materialarten weisen einen unregelmäßigen Verbrauch auf. Der Verbrauch kann stark schwanken oder auch lediglich sporadisch auftreten. In diesen Fällen gibt es oftmals Perioden mit Nullverbräuchen. Die Erstellung einer Prognose ist äußerst anspruchsvoll und eher schwierig. Es ist empfehlenswert, die Z-Materialien feiner zu unterscheiden in Z1- und Z2-Materialien, wobei Z2 diejenigen sind, die noch unregelmäßiger auftreten als Z1. Daraus lassen sich dann besonders bei kritischen Materialien detaillierte Gegenmaßnahmen ableiten (siehe Abbildung 3.3 unten). XYZ-Analyse Zugriffsschwankung/Verbrauchsschwankung Regelmäßige Zugriffe X Zugriffe Y Zugriffe Unregelmäßige Zugriffe Z Zugriffe Sporadische Zugriffe Abbildung 3.3 Eine XYZ-Analyse mit den Zugriffs- bzw. Verbrauchsschwankungen von Materialien (Quelle: FIR) Die Güte der Zugriffsschwankungen lässt sich auch mit einem Schwankungskoeffizienten ermitteln. Dieser ist die Abweichung des Zugriffsverlaufs der laufenden Periode im Vergleich zur Vorperiode. Wird der Schwankungskoeffizient größer, sinkt die Vorhersagegenauigkeit. X-Materialien haben einen Schwankungskoeffizienten von < 0,1, Y-Materialien liegen zwischen 0,1 und 0,25, und Z-Materialien liegen bei > 0,25 (siehe Abbildung 3.4). 61

20 3 Die Bestandsanalyse Schwankungskoeffizient 0,25 % 0,1 % X Y Z Z-Artikel: - sehr unregelmäßiger Bedarfsverlauf - geringe Vorhersagegenauigkeit 20 % 80 % Artikelanteil X-Artikel: - regelmäßiger, schwankungsloser Bedarfsverlauf - hohe Vorhersagegenauigkeit 100 % Y-Artikel: - trendmäßig steigender oder fallender Bedarfsverlauf - mittlere Vorhersagegenauigkeit Abbildung 3.4 Der Schwankungskoeffizient in Relation zum Artikelanteil in einer XYZ-Analyse In den folgenden Abschnitten werde ich eingehender auf die ABC- und die XYZ-Analyse im SAP-System eingehen. 3.2 ABC-Analyse mit SAP Im SAP-System können Sie die ABC-Analyse für die verschiedenen Abteilungen in Ihrem Unternehmen einsetzen: Einkauf Für den Einkauf können Sie das Einkaufsinformationssystem nutzen. Sie klassifizieren mithilfe der ABC-Analyse Lieferanten bezüglich der Kennzahl Rechnungsbetrag. Vertrieb Für Ihren Vertrieb nutzen Sie das Vertriebsinformationssystem: Sie klassifizieren mithilfe der ABC-Analyse Verkaufsorganisationen bezüglich der Kennzahl Auftragseingang oder Materialien bezüglich der Kennzahl Umsatz. Produktion In der Produktion können Sie das Fertigungsinformationssystem nutzen. Sie klassifizieren mithilfe der ABC-Analyse Arbeitsplätze bezüglich der Kennzahl Ausschussmenge. 62

21 ABC-Analyse mit SAP 3.2 Instandhaltung Für Ihre Instandhaltung nutzen Sie das Instandhaltungsinformationssystem. Sie klassifizieren mithilfe der ABC-Analyse Objektklassen bezüglich der Kennzahl Ausfalldauer. Bestandscontrolling Um Ihre Bestände zu analysieren, nutzen Sie das Bestandscontrolling des SAP-Systems. Sie klassifizieren mithilfe der ABC-Analyse Materialien, Materialgruppen, Lagerorte oder ganze Werke. Sie können z.b. Materialbewegungen pro Lagerort oder Abgangsmengen auf Fertigmaterialebene pro Werk miteinander vergleichen. Im SAP-System steht Ihnen standardmäßig eine ganze Reihe von Kennzahlen für die ABCoder XYZ-Analyse zur Verfügung, etwa Verbrauchswerte, Zugangswerte, Sicherheitsbestände, Mittlere Bestandswerte oder die Anzahl der Materialbewegungen. Kennzahlen wie Verbrauch kann man in Mengen- (kg, Stück etc.) oder Werteinheiten (USD etc.) messen Ablauf der Analyse skizzieren Im Folgenden werde ich Ihnen eine ABC-Analyse (und später die XYZ-Analyse) im Bestandscontrolling von SAP ERP vorstellen. Die Durchführung der ABC-Analyse wird anhand der folgenden Schritte vollzogen: Festlegung des Analyseziels Definition des Analysebereichs Berechnung der Datenbasis Auswahl der Analysebasis als Subset der Datenbasis Festlegung der ABC-Strategie und Definition der ABC-Klassengrenzen Definition der Rangfolgen und Zuordnung zur Klasse Festlegung des Analyseziels Zuerst legen Sie fest, welche Fragen Sie beantwortet haben möchten oder in welchen Supply-Chain-Bereichen Sie das größte Optimierungspotenzial vermuten. Im folgenden Beispiel soll zuerst eine ABC-Analyse, bezogen auf die Verbrauchsmenge, und anschließend eine Mengenstromanalyse der einzelnen Lagerorte innerhalb des Werks 1200 durchgeführt werden. Wählen Sie zuerst im SAP ERP-Menü Logistik Logistik-Controlling Bestandscontrolling Standardanalysen Werk. 63

22 3 Die Bestandsanalyse Definition des Analysebereichs Wählen Sie nun die zu analysierenden Objekte (Materialien, Kunden...) und den entsprechenden Zeithorizont (Jahr, Monat...) aus, mit dem Sie die Analyse starten wollen. In iterativen Schritten können Sie die Analyse später erweitern. Abbildung 3.5 zeigt Ihnen die Selektion einer ABC-Materialanalyse im Bereich des Bestandscontrollings von SAP ERP. Abbildung 3.5 Selektion der ABC-Analyse in SAP ERP Im oberen Bereich sehen Sie die Feldgruppe Merkmale, in der Sie Ihre Objekte für die ABC-Analyse auswählen. Hier geben Sie für das Werk»1200«ein. Sie können die Selektion auch auf bestimmte Lagerorte eingrenzen oder bestimmte Lagerorte von der Selektion ausschließen, z.b. Konsignationslagerorte. Alternativ kann jeder Disponent für seine Materialien eine eigene 64

23 ABC-Analyse mit SAP 3.2 ABC-Analyse durchführen, indem er an dieser Stelle einfach seinen Disponentenschlüssel eingibt. In der Feldgruppe Materialgruppierungen können Sie weitere Einschränkungen der Selektion z.b. nach Materialarten (nur Fertigartikel) oder nach Warengruppen vornehmen. Im Analysezeitraum geben Sie den Zeithorizont für die ABC-Analyse ein. Bei Saisonartikeln sollten Sie mindestens ein komplettes Jahr angeben. Wenn Sie den Materialverbrauch nur innerhalb der Saison analysieren möchten, dann geben Sie als Zeitraum nur die Dauer einer Saison ein. Je länger der Zeitraum gewählt ist, desto aussagekräftiger wäre ein zu erkennender Trend. Bei Produkten mit einem sehr kurzen Produktlebenszyklus (z.b. Handys) sollten Sie dann den Zeitraum des Produktlebenszyklus wählen. Es ist sehr wichtig, hier die richtige Analysebasis zu wählen. Weiterhin können Sie in der Feldgruppe Bewertung festlegen, wie der Bestand bewertet werden soll. Selektieren Sie den Eintrag Standardpreis, wenn der Standardpreis aus dem Materialstamm zur Bewertung herangezogen werden soll. Die Ermittlung des Bestandswertes ist bei der ABC-Analyse von großer Bedeutung, weil damit die Einteilung in A, B, und C vorgenommen wird. Ermitteln Sie dafür für jede einzelne Position in der Datenbasis einen Wert, z.b. den Jahresbedarf in Stück Einstandspreis/St. Der nächste Schritt wird in SAP ERP automatisch aufgrund der Preise aus dem Materialstamm durchgeführt. In Abbildung 3.6 können Sie für das Material 972 im Materialstamm unter Logistik Produktion Stammdaten Materialstamm Material Ändern Sofort und dann in der Sicht Buchhaltung 1 sehen, dass es standardpreisgesteuert ist (Preissteuerung = S). Der aktuelle Standardpreis ist auf 22 EUR eingestellt. Es folgt der Bildschirm aus Abbildung 3.7. Er zeigt, dass das Material 972 in der ABC-Analyse mit einem Zugangswert von 110 EUR angegeben ist. Die Zugangsmenge von 5 ST ist hier also mit dem Standardpreis von 22 EUR aus dem Materialstamm bewertet worden. Als weiteren Parameter können Sie nun noch die Analysewährung festlegen. Wenn Sie eine Analysewährung angeben, werden die Werte aller Kennzahlen in die angegebene Währung umgerechnet und damit alle einheitlich ausgerechnet. Bei der Angabe einer Analysewährung ist mit einer Verlängerung der Laufzeit zu rechnen. Aus diesem Grund sollten Sie nur dann eine Analyse- 65

24 3 Die Bestandsanalyse währung angeben, wenn Sie sicher sind, dass unterschiedliche Währungen ausgegeben werden könnten und Sie die Anzeige in einer einheitlichen Währung wünschen. Die Umrechnung erfolgt zu dem in den Benutzereinstellungen bzw. im Customizing angegebenen Kurstyp zum Tageskurs des Systemdatums. Abbildung 3.6 Die Preise werden in SAP ERP automatisch aus dem Materialstamm genommen. Abbildung 3.7 Die Kennzahlenwerte werden aus Mengen und Preisen berechnet. Bei den Parametern können Sie hier weiterhin eine mithilfe des Frühwarnsystems definierte Exception (Ausnahmebedingung) angeben. In den Stan- 66

25 ABC-Analyse mit SAP 3.2 dardanalysen werden dann die in der Exception definierten Ausnahmesituationen mit unterschiedlichen Farben hervorgehoben. Voraussetzung dafür ist, dass Standardanalyse und Exception auf der gleichen Informationsstruktur basieren und dass die Exception für die Standardanalysen aktiviert wurde. Durch die Farbgestaltung wird ein gezieltes Navigieren innerhalb der Standardanalyse ermöglicht. Treten z.b. auf der Materialebene Ausnahmen auf (etwa bei einem Materialbestand von über 1 Mio. EUR), wird dies bereits auf einer höheren Aggregationsebene (z.b. auf Werksebene) angezeigt Berechnung der Datenbasis Stellen Sie eine konsistente Datenbasis sicher. Die Datenbasis besteht aus allen Merkmalen (z.b. Materialnummern) und allen Kennzahlen (z.b. Verbrauchsmenge, Verbrauchswert), die Sie für Ihre ABC-Analyse selektiert haben. Nehmen Sie sich dafür bei der erstmaligen ABC-Analyse Zeit, und achten Sie auf Qualität. Der wiederkehrende Aufwand für die Bereitstellung der Datenbasis sollte so gering wie möglich sein, damit Sie die ABC-Analyse kontinuierlich durchführen können. Wichtig ist auch die Bereinigung der Daten. Oftmals gibt es in den ERP-Systemen noch Materialleichen, die unberechtigterweise in die Datenselektion einbezogen werden. Oder man selektiert Materialien mit, die zwar noch einen geringen Bestandswert haben, jedoch schon zum Löschen vorgemerkt sind. Achten Sie aus diesen Gründen bei der Selektion und Bereinigung der Daten besonders auf die folgenden Punkte: Aussonderung von Materialien ohne Warenbewegung Löschen von zum Löschen vorgemerkten Materialien aus der Datenbasis Ergänzung der Daten um fehlende Preise, Mengeneinheiten etc. Aussonderung von Materialien mit negativen Werten Schauen Sie sich zuerst Ihre Datenbasis an, und entscheiden Sie dann über die Kennzahlen, die Sie innerhalb der ABC-Analyse auswerten möchten. Wenn Sie die Datenbasis möglichst breit gewählt haben, können Sie jetzt Schritt für Schritt die ABC-Analyse eingrenzen und nach verschiedenen Kennzahlen auswerten. In unserem Beispiel wird das Ergebnis der Materialanalyse zuerst die Kennzahlen Zugangsmenge, Abgangsmenge und Gesamtverbrauchsmenge anzeigen, die im Standardselektionsprofil vorher so eingestellt worden sind wie in Abbildung

26 Index 3-D-Grafik 75 A ABC-/XYZ-Matrix 53, 85 ABC-Analyse 53, 78, 358 auswerten 74 mit SAP 62 ABC-Segmentierung 76 Abgangsmenge 67 Abrufmodalitäten 236 Absatzplanung 44, 101, 231 Absatzprognosen 254 Abschreibung 20 absoluter prozentualer Fehler 211 absoluter prozentualer Fehler (APE) 214 Administrator Workbench 671 Advanced Planning & Scheduling (APS) 525 Aggregation 139, 195 Aggregationslevel 195, 228 Akquisitionskosten 30 Alarmfunktionen 208 Alert 614 Alert Monitor 58, 231, 562, 614, 615, 668, 669 Alerts für Behälterressourcen 581 Alphafaktor 192 Alpha-Lieferbereitschaftsgrad 429 A-Materialien 57 Analysebereich 64 Analysezeitraum 65 Analyseziel 63 Andler'sche Losgröße 490 Andler-Verfahren 492 angepasster absoluter prozentualer Fehler 211 angepasster absoluter prozentualer Fehler (APE-A) 215 angepasstes R-Quadrat 211 Anlieferungsmodalitäten 236 APE 211 APE absoluter prozentualer Fehler (APE) APE-A angepasster absoluter prozentualer Fehler (APE-A) APO Core Interface (CIF) 571, 628 APS 521, 526 Arbeitstage 123 ARIMA Box-Jenkins-Methode arithmetischer Mittelwert des absoluten prozentualen Fehlers (MAPE) 216 Assemble to Order 255, 336 ATP Basismethoden 363 Erklärung und Simulation 371 erweiterte Methoden 363 regelbasierte Prüfung 366 ATP Available to Promise Auftragsabwicklung 354, 358, 359 Auftragsfertigung Make to Order Auftragsfertigung Make-to-Order Auftragsübergabe 273 Ausreißer 149 Ausreißerkontrolle 124, 125, 157, 205 Auswertung 668 automatische Modellauswahl 153 automatische Planung 556, 574 Available to Promise 361 Available to Promise (ATP) 360, 363, 547 B Backorder 355 Baseline-Prognose 121 Basismethoden 363 Bass-Modell 163 Baugruppenebene 254, 335 Baugruppenvorplanung 257 Bedarf historische Variabilität 428 prognostizierter 428 Bedarfe, konstante 490 Bedarfsermittlung 60, 237 Bedarfsrechnung 237 Bedarfsschwankungen 269 Bedarfsstrategien in SAP APO

27 Index Bedarfsvorhersage 358 Bedarfsvorlaufsprofil 406 Bedarfsvorlaufzeit 403, 479 Behälterressource 579 Belastungsorientierte Auftragsfreigabe (BOA) 524 Benchmarking 640 Beschaffungsmarktforschung 59 Beschaffungsmengen 39 Beschaffungsrhythmus 662 Beschaffungsstrategien 336 Beschaffungszeiten 39 Bestandsabweichungen 37 Bestands-Alert 450 Bestandsanalyse 53, 660 Bestandsart 367 Bestandsaufbau 27 Bestandscontrolling 63, 77, 633, 663 Bestandsdifferenz 544 Bestandskennzahl 646 Bestandskostenarten 19 Bestandsmanagement 41 Bestands-Monitoring 50 Bestandsphilosophien 26 Bestandsrechnung 241 Bestandsreichweite 386, 479 Bestandssteuerung 442 Bestandsstrategien 236 Bestandsüberwachung 633, 663 Bestandswert 653 Bestellgrenze Meldebestand (s) Bestellkosten 29, 488 Bestellmenge (q) 243 Bestellperiode (t) 243 Bestellpolitik Bestellrechnung Bestellpunktdisposition 297, 298, 464 Bestellpunkt-Lagerniveau-Politik s,s- Politik Bestellpunkt-Losgrößen-Politik s,q- Politik Bestellpunktpolitik 433 Bestellpunktsystem 246 Bestellpunktverfahren 238 Bestellpunktverfahren Bestellpunktsystem Bestellrechnung 243 Bestellrhythmusverfahren 243 Bestellzyklen 60 Bestellzykluspolitik 433 Bestimmungskoeffizient 224 Betafaktor 193 Beta-Lieferbereitschaftsgrad 429 Bevorratungsebene 253, 254, 331 Bevorratungsstrategie 255 BEx Analyzer 672 BEx Mobile Intelligence 672 BEx Web Application Designer 672 Blockplanung 582 Blockzyklen 583 B-Materialien 58 Bodensatz 653 Bodensatzanalyse 654 Box-Jenkins-Methode 150, 174 Bruttobedarf 241 Bruttobedarfsrechnung 242 Bruttoplanung 278 Buchhaltungsperiode 471 Buchhaltungsperioden 471 Bullwhip-Effekt 104 C Capable to Match (CTM) 440, 442 Capable to Promise (CTP) 549, 624 Capable-to-Promise 623 Capable-to-Promise (CTP) 623 CB parameterabhängiger ATP- Sicherheitsbestand 455 Characteristic-Based Planning (CTP) 550 CIF APO Core Interface (CIF) C-Materialien 58 Constraint Propagation 592 Cost-Balancing-Verfahren 495 Croston-Methode 157, 182, 183, 185, 187 CTP Capable-to-Promise D DataSource 671, 673 Datenbasis berechnen 67 herstellen 115 korrigieren 119 Datenbeschaffung 644 Datenhaltung

28 Index Datenmodellierung 671 Datenqualität 116 Datenziel 677 Delphi-Methode 143 Deltafaktor 193 Demand Planning (DP) 145 Demand Planning SAP APO-DP Desaisonalisieren 172 deterministische Bedarfsermittlung 237, 239 Deterministische Losgrößenverfahren 486 Disaggregation 139 Diskreter Input Input, diskreter diskreter Output Output, diskreter Dispomonitor 252 Disposition 45, 235, 238, 240 Mischverfahren 248 mit Bestellpunktdisposition 305 mit Lieferrhythmus 304 Optimierung 309, 325, 331 plangesteuerte 238, 332, 472 rhythmische 238, 297, 300, 304 stochastische 238, 297, 300 verbrauchsgesteuerte 238, 240, 297 Dispositionselement 398 Dispositionsrhythmus 472 Dispositionsstrategie 236, 253, 256, 270, 331, 334 Dispositionsstufe 574 Dispositionsstufenverfahren 239 Dispositionsverfahren 238, 297 Dispositionszyklen 40 Distribution Störung 545 Distribution Requirements Planning (DRP) 426 Distributionsplanung 40 DLZ 41 Durbin-h 211, 224 Durbin-Watson 211, 225 Durchlaufdiagramm 660 Durchlaufzeit 126, 458, 516, 517 Durchlaufzeitreduzierung 577 durchschnittlicher Tagesbedarf 395 dynamisch gleitender Mittelwert 185 dynamischer Sicherheitsbestand 422 dynamischer Sicherheitsbestand Sicherheitbestand, dynamischer E Eindeckzeit 386 Einführungsphase 109 Einkauf 76 Einplanungsreihenfolge 587 Endproduktebene 334 Engineer to Order 254 Engpass 514 Engpasskapazität 514 Engpassressourcen 611 entfernter Markt 108 Entsorgung 20 Erfüllungsgrad 634 erweiterte Methoden 363 ETL-Prozess 672 Event 122, 131, 148, 196 Ex-ante-Beurteilung 208 Exception 66 exponentielle Glättung 166 Ex-post-Prognose 124, 209 externe Optimierer 598 F falsche Stammdatenparameter 545 Fehlermaß 204 Fehlersumme 211, 212 Fehlersummen-Berechnung 212 Fehlmenge 430 Fehlmengenberechnung 430 Fehlmengenereignis 430 Fehlmengenkosten 20, 29, 339, 489 Fehlteil erkennen 546 Ursache 542 Fehlteilebeseitigung 554 Fehlteiledilemma 545 Fehlteileinformationssystem 548 Fehlteileinfosystem 552 Fehlteilemanagement 541 Feinplanungsheuristik 577 Feinplanungstafel 600, 622 Fertigung 77 Fertigungsart 252 Fertigungskosten 488 Fertigwarenbestände 27 finite Planung 555 finiter Produktionsplan

29 Index Flexibilität 126 Flexibilitätseinbußen 32 Flussdiagramm 660 Forecast-Genauigkeit Prognosegenauigkeit Fortschreibungsregel 672 Forward Buying 128 Frühwarnsystem 66 G Gammafaktor 193 gaußsche Normalverteilung Normalverteilung genetischer Algorithmus 592 geometrische Mittel des relativen absoluten Fehlers (GMRAE) 211 Gesamtdurchlaufzeit 662 Gesamtkapitalrendite 20 Gesamtverbrauchsmenge 67, 69 Gesamtverbrauchswert 69 Gleitender Mittelwert 161 Global ATP 360, 362, 549 globale Verfügbarkeitsprüfung Global ATP GMRAE 218 Goodness of Fit 224 Grafische Feinplanungstafel 622 grafische Feinplanungstafel 562 Groff-Verfahren 503 Groff-Verfahren Losgrößenverfahren nach Groff H Halbfabrikatsbestände 28 Harris-Verfahren 490 Hauptindikator für die Nachfrage 146 Herstellkosten 457 Heuristik 564 Bestandsoptimierung 603 Feinplanungsheuristiken 565 kundeneigene 588 Produktheuristiken 565 Produktionsplanungsheuristiken 565 Prozessfluss 613 Heuristiklauf 614 historische Verbräuche 115 I Imitatoren 163 Importzölle 107 infinite Planung 584 Inflationsrate 107 InfoArea 677 InfoCube 673 InfoObject 672 InfoProvider 672 InfoSource 671, 673 Innovatoren 163 Input diskreter 483 kontinuierlicher 484 Input, kontinuierlicher 484 Instandhaltung 20, 77 Integrationsmodell 630 interaktive Optimierung 592 Inventur 60 Ist-Lieferzeit 351 Ist-Reichweite 403, 479 Istreichweite 479 K Kampagnenplanung 567 Kannibalisierung 110, 132 Kapazitätsbindung 32 kapazitätsgetriebene Auftragsanlage 608 Kapazitätsreservierung 611 Kapazitätsterminierung 521 Kapazitätsübersicht 530 Kapitalbindung 32, 653 kausale Prognosefehler 223 Kausalmodelle 146, 177 Kennzahl 635, 636, 640, 668 Bestandswert 653 Bodensatz 653 Lagerhüter 652 Mittlerer Bestand 655 Mittlerer Verbrauch 655 Produktivitätskennzahl 637 Qualitätskennzahl 637 Reichweite 646 Strukturkennzahl 637 Umschlagshäufigkeit 650 Wirtschaftlichkeitskennzahl 637 Zugangswert bewerteter Bestand

30 Index Kennzahl Losgröße 659 Kennzahl Mittlere Reichweite 655 Kennzahl Sicherheitsbestand 657 Kennzahl Sicherheitspolster 657 Kennzahl Zugangsbestand 658 Kennzahlen Definition 635 Kennzahlensystem 636 nach Ehrmann 636 Supply Chain Council (SCC) 640 Klassengrenzen 72 kombinierte Methoden 147 kombinierte Prognoseverfahren 162 Kompaktplanung 586 Komponentenbestände 28 Komponentenebene 335 Konstantmodell 144, 166 Kontingentierung 362 kontinuierlicher In-/Output 482, 576 korrigierte Prognose 121 korrigierte Vergangenheit 120 Kosten losfixe 490 losvariable 490 Kosten durch Kapazitätsbindung 32 Kosten durch Prozessfehler 33 Kosten für Produktionskoordination 32 Kostenanteile 19 Kostenausgleichsverfahren 495 Kostenfunktion 503 Kostenoptimierung 489 Kostensenkungsstrategien 519 Kostentransparenz 410 Kundenaufträge 269 kundenauftragsbezogene Fertigung 354 Kundenauftragsfertigung 253 Kundencollaboration Vendor Managed Inventory (VMI) Kundeneinzelfertigung 27, 292, 295 L Lagerdauer 445 Lagerfertigung 252 anonyme 306 kundenanonyme 252 Strategien 269 Lagerfertigung Make-to-Stock Lagerhaltung 32 Lagerhaltungskosten 19, 488, 489 Lagerhaltungspolitik 433 Lagerhüter 652 Lagerhüteranalyse 653 Lagerkosten 339 Lagerkostensatz 497 Lageroptimierung 78 Lagerreichweite 91, 647 Lagerumschlag 386 Lagerverwaltung 20 LeastUnitCost-Verfahren 498 Lebenszyklus 115 Lebenszyklusplanung 111, 205 Lebenszyklusprognose 180 Leistung und Durchlaufzeit (DLZ) 525 Lieferantencollaboration Supplier Managed Inventory (SMI) Lieferantenleistung 40 Lieferbereitschaft 342, 343, 344, 345, 346, 429 Lieferbereitschaftsgrad 334, 340, 343, 379, 434 Lieferfähigkeit 347, 350, 351 Lieferflexibilität 47, 349 Liefermengenabweichungen 36 Liefermonitor 352 Lieferqualität 349 Lieferrhythmus 472 Lieferservice 46, 339, 342, 350, 352 Einflussfaktoren 358 Optimierungspotenzial 352 Lieferservicegrad 350 Lieferterminabweichung 35, 36 Liefertreue 346, 351 Lieferunfähigkeit 380 Lieferverzug 542 Lieferzeit 127, 348 Liegezeit 516, 517 Like-Modellierung 111 lineare Regression 157 LMN-Analyse 660 Logistics Information System (LIS) 676 Logistik-Controlling 634, 663 lokaler Markt 108 Lorenzkurve 55 Losfertigung 274 Losfixe Bestellkosten

31 Index Losfixe Fertigungskosten 488 Losgröße 48, 236, 457, 659 Auffüllen bis zum Höchstbestand 460 Berechnung 464 exakt 460 exakte 460 fest 460 feste 462, 463 LosgrößeAuffüllen bis zum Höchstbestand 464 Losgrößenberechnung dynamische 501 Losgrößenbildung 40, 471 Losgrößenparameter 257 Losgrößenrechnung Restriktionen 506 Losgrößenverfahren Auswahl 510 deterministische 459 optimale 486, 503 periodische 470 stochastische 459 Losgrößenverfahren nach Groff 499 Losgrößenverfahren, wirtschaftliche 487, 492 Lot-for-Lot-Verfahren 460 Lücke suchen 537, 585 M machbarer Produktionsplan 536 MAD mittlere absolute Abweichung (MAD) Make-to-Order (MTO) 255, 256, 336, 349 Make-to-Stock (MTS) 255, 335, 349 makroabhängiger Alert 232 Makro-Alert 233 manuelle Prognose 160 MAPE 211, 216 Marktdynamik 107 Markteinflüsse 106 Marktschauplatz 107 Maschinenausfall 597 Material Requirements Planning (MRP) MRP-II-Konzept Material- und Kapazitätsplanung 556 Materialbedarfsauflösung 236 Materialbedarfsplanung MRP-II- Konzept Materialgruppierungen 65 Materialkosten 487 Materialwirtschaft ATP-Anbindung 372 Maximalabstand 587 Maximalbestand 397 maximale Verfrühung 445 MB Sicherheitsbestand 422 MdAPE 217 MdRAE 218 Mean Absolute Deviation (MAD) 432 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 432 Median 125, 211, 217, 218 Median (Zentralwert) des absoluten prozentualen Fehlers (MdAPE) 211 Median (Zentralwert) des relativen absoluten Fehlers (MdRAE) 211 Median-Methode 175 mehrstufige ATP-Prüfung 551 Meldebestand 297, 334, 384, 390, 413, 415 Meldebestand (s) 243 Meldungen 205 Mengenrabatte 28 Mengenstromanalyse 80 merkmalsbasierte Planung Characteristic-Based Planning (CTP) Merkmalsebene 335 Mindestbestand 397 Mischverfahren 248 mittlere absolute Abweichung (MAD) 211, 212 mittlere Elastizität 212, 226 mittlere relative Abweichung Mean Absolute Percentage Error (MAPE) mittlerer absoluter Prognosefehler Mean Absolute Deviation (MAD) mittlerer prozentualer Fehler 211 mittlerer quadratischer Fehler (MSE) 211, 213 MLR 223 MLR-Einflussfaktor 178 Modell der exponentiellen Glättung 166 Modell des gewichteten gleitenden Mittelwerts