Bestimmung logistikgerechter Zielbestände

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1 Bestimmung logistikgerechter Zielbestände Institut für Produktionsmanagement und Logistik ( I P L ) Prof. Dr. Klaus-Jürgen Meier Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 1 -

2 Typische Problemstellungen Optimale Bestandsmenge ist nicht bekannt, was häufig zu Überbeständen führt Disponent verfügt im Tagesgeschäft über keine Aussage bzgl. der optimalen Lagerbestandshöhe, aber ist Kritik ausgesetzt, wenn Bestand zu niedrig (Unternehmen nicht lieferfähig) oder zu hoch (Unternehmen ist zur Abwertung gezwungen) Einfluss der Ziel-Lieferfähigkeit auf die Ziel-Bestandshöhe ist nicht bekannt Beurteilung, wie sich verkürzte Wiederbeschaffungszeiten oder veränderte Lieferkonditionen auf die Kapitalbindung auswirken, ist nicht nachvollziehbar Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 2 -

3 Unser Ansatz Simulation des Tagesgeschäfts auf der Basis realer Lagerbewegungen aus der Vergangenheit oder zukünftiger Entwicklungen, d.h. Entscheidung zwischen Lieferfähigkeit und Bestand wird objektiv bewertbar Bestimmung des optimalen Zielbestands (in Abhängigkeit der angestrebten Lieferfähigkeit) und der optimalen Dispositionsstrategie je Sachnummer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 3 -

4 Ihr Ergebnisse abhängig von der Anwendungsdauer Einmaliger Einsatz zur Ermittlung der überhöhten Kapitalbindung je Sachnummer zu einem bestimmten Zeitpunkt Dauerhafter web-basierter Einsatz zur Unterstützung der Disposition im Tagesgeschäft bei der Festlegung des Zielbestands einer Sachnummer Optimierung der Beschaffungsstrategie durch Variation der signifikanten Einflussgrößen Versorgungsrisiko, Wiederbeschaffungszeit, Bestellmenge und kundenseitige Lieferzeiten sowie Auftragsumfang Schnelle Lösung durch Einsatz standardisierter DV-Werkzeuge innerhalb von 5 Tagen Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 4 -

5 Theoretische Grundlagen zur Vorgehensweise Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 5 -

6 Typischer Bestandsverlauf Auftrag 1 AE Auftrag 2 Auftrag 3 Auftrag 4 Wiederbeschaffung LT AE BZ AE LT LT LT AE LT AE: Auftragseingang LT: Liefertermin Lagerbestand Bestellmenge Entnahme Auftrag 1 Entnahme Auftrag 2 Entnahme Auftrag 3 Entnahme Auftrag 4 Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite Zeit

7 Optimaler Bestandskorridor Lagerbestand Aufgabenstellung: Gesucht ist je Sachnummer ein wirtschaftlich optimaler Bestandskorridor, der mit einer definierten Wahrscheinlichkeit nicht verlassen wird (d.h. Sicherheitsbestand muss zur Überbrückung der Wiederbeschaffungszeit ausreichen und maximalen Bestand nicht überschreiten). Sicherheitsbestand Grundbestand Optimaler Bestandskorridor Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite Zeit

8 Berechnung eines minimalen Grundbestands Min. Grundbestand = Entnahmemenge x (WBZ-LZ) x SF WBZ LZ SF = Wiederbeschaffungszeit = Lieferzeit = Sicherheitsfaktor (WBZ-LZ) 0: kein Bestand notwendig (WBZ-LZ) > 0: Grundbestand notwendig Probleme: Hohe Komplexität durch zahlreiche Einflussgrößen, z. B. Qualität; Losgröße; Frequenz; Ausschussquote; Wiederbeschaffungszeit, etc. Schwankungen im Jahresverlauf bei Entnahmemenge und Wiederbeschaffungszeit Richtige Ermittlung des Sicherheitsfaktors SF (zur Dimensionierung des Sicherheitsbestands) Keine einfache Lösung der Gleichung möglich Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite - 8 -

9 Bestimmung des kostenoptimalen Grundbestands Zur Vermeidung kurzer Bestellzyklen, muss zusätzlich kostenoptimaler Bestellabstand ermittelt werden Max. Grundbestand Lagerbestand Kostenoptimale Bestellmenge Min. Grundbestand Wiederbeschaffungszeit Sicherheitsbestand Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite Zeit

10 ABC-Analyse [ % ] Kumulierte Jahresverbrauchswerte Kumulierte Lagerpositionen [ % ] A B C -Teile Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

11 XYZ-Analyse konstant trendmäßig / saisonal unregelmäßig Auftragseingang Zeit 0% V 20% K : beliebig 20% < V 70% < K 20% < V K 70% X Y Z Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

12 Lösungsmethode zur Ermittlung des minimalen Grundbestands (1/2) Monte Carlo Simulation: Statistische Lösung durch Erfassung der Häufigkeiten der Einflussgrößen Spiegelt den tatsächlichen Verlauf der einzelnen Größen wieder Ziehung von zufälligen Werten Darstellung der Häufigkeiten des Ziehungsergebnisses Auswertung Einflussgrößen minimaler Grundbestand: Wiederbeschaffungszeit (WBZ) Entnahmemenge Entnahmehäufigkeit Häufigkeitsverteilung WBZ Häufigkeitsverteilung Entnahmemenge Entnahmehäufigkeit Häufigkeit Häufigkeit H äu figkeit WBZ (d) Entnahme (Stk.) Entnahmehäufigkeit (1/Woche) Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

13 Lösungsmethode zur Ermittlung des minimalen Grundbestands (2/2) Ermittlung minimaler Grundbestand 1,200 1,000 Lieferfähigkeit (%) 0,800 0,600 0,400 0,200 0, Bestandshöhe (Stk.) Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

14 Darstellung der Vorgehensweise an einem Projektbeispiel: Bestandsoptimierung für einen Spezialanbieter (Handelslogistik) Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

15 Ermittlung des serviceoptimalen Zielbestands ohne Erstaustattungsaufträge (bei 95% Lieferfähigkeit) ,00 Zu niedrig Ursache: einmalige Großaufträge => bedingt repräsentativ ,00 0.2% 7% 88% 3,8% 1% Bestandsdifferenz 5.000,00 0, , ,00 < -1000; < < 1000; < > 5000; > ,00 < > 1000; 5000 > ,00 Zu hoch Artikelnr. % der Artikelnummern Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

16 Vergleich der optimalen Lagerbestände auf Sachnummernebene (bei 95% Lieferfähigkeit) *) *) Kosten- optimaler- Bestand IST- Bestand Service- optimaler- Bestand *): Betrag um ca zu hoch durch einmalige Großaufträge. Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

17 Zusätzliche Erkenntnisgewinn: Aufbau eines differenziertes Kundenangebots Ansatz 1: Gestaltung des Lieferzeitenangebots Gibt es Produkte, bei denen der Kunde längere Lieferzeiten akzeptiert, wenn ihm das vorher bekannt ist? Können mengenabhängige Lieferzeiten mit den Kunden vereinbart werden (z.b.: Staffelung der auszuliefernden Menge bei Großaufträgen, um Belieferung anderer Kunden nicht zu gefährden)? Ansatz 2: Gestaltung der Lieferfähigkeit Gibt es Produkte, die eine geringere Lieferfähigkeit zulassen ( Lagerartikel versus Bestellartikel)? Ansatz 3: Kontinuierliche Aktualisierung des Lieferangebots Die ermittelten Zielbestände gelten nur zum gegenwärtigen Zeitpunkt und verändern sich durch Bedarfsverschiebungen beim Kunden bzw. Veränderungen im Sortiment. Aus diesem Grunde wird eine kontinuierliche Aktualisierung des Lieferangebots und damit der Zielbestände je Artikelnummer, als Bezugsgröße für den Disponenten, dringend empfohlen. Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

18 Vorschläge zur weiteren Optimierung: Differenzierte Lieferantenstrategie Kann die Lieferantenzahl reduziert werden durch Bildung strategischer Partnerschaften? Gibt es Ansätze zur Verkürzung der Wiederbeschaffungszeiten (Bündelung von Lieferanten, Auswahl flexibler Lieferanten, )? Kann der Bestellaufwand - insbesondere für C-Teile reduziert werden (Beispiel: automatische Bestellabwicklung, Konsignationslager, Rahmenverträge, )? Kann vermehrt ein Streckengeschäft generiert werden? Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

19 Dauerhafte Unterstützung Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

20 Unterstützung bei der täglichen Bestandsplanung Kritische Auftragsgröße Zielbestand Auslösebestand Bestellmenge Lagerbewegungen Zielbestand Meldebestand Krit. Bestellmenge Istbestand, Wiederbeschaffungen, Entnahmen Disposition, Einkauf Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

21 Bedarfsermittlung und Beschaffung (bei abnehmerseitiger Vorratshaltung) Wert Verlauf X (konstant) Y (trendmäßig / saisonal) Z (unregelmäßig) A (hoch) B (mittel) Bedarfssynchrone Beschaffung Beschaffung entsprechend Art und Anzahl der eingehenden Aufträge => Ziel: Minimaler Grundbestand Bedarfsnahe Beschaffung Beschaffung entsprechend Art und Anzahl der voraussichtlich eingehenden Aufträge unter Berücksichtigung der kostenoptimalen Bestellmenge => Ziel: Maximaler Grundbestand Bedarfsfallbezogene Beschaffung Beschaffung entsprechend Art und Anzahl der eingehenden Aufträge => Ziel: Minimaler Grundbestand C (niedrig) Vorratsbeschaffung Beschaffungseinleitung bei Unterschreiten des minimalen Grundbestands => Ziel: Maximaler Grundbestand Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

22 Lagerbestandsbewegungen nach Einführung der online-anbindung Fall I: Serviceoptimaler Bestellvorgang Fall II: Kostenoptimaler Bestellvorgang Lagerbestand Lagerbestand Max. Grundbestand Max. Grundbestand Min. Grundbestand Bestellmenge = min. Grundbestand Bestellmenge = min. Grundbestand Min. Grundbestand Bestellmenge = max. Grundbestand Bestellmenge = max. Grundbestand WBZ WBZ Zeit WBZ WBZ Zeit Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

23 Bewertung von Szenarien Variation von - Einstandspreisen und Lagerkosten - Wiederbeschaffungszeiten Planzahlen - Mindestbestellmengen - Bedarfszahlen Zielbestand, Auswertungen - Schwankungen Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

24 Zusammenfassung Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

25 Zusammenfassung (Nutzen bei einmaliger Anwendung der Lagerstrukturanalyse) Szenarien bzgl. Veränderung der Wiederbeschaffungszeit, Bestandsstrategie usw. werden bewertbar. Objektivierung der unternehmerischen Entscheidung zwischen Bestand und Lieferfähigkeit. Ermittlung des optimalen Lagerbestands bei vorgegebener Lieferfähigkeit. Risikofreie Freisetzung von gebundenem Kapital. Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

26 Zusammenfassung (Nutzen bei laufender Anwendung der Lagerstrukturanalyse) Disponent erhält eine Methodik an die Hand zur Umsetzung einer definierten Dispositionsstrategie. Stetige Anpassung des Auslösebestands, der Bestellmenge und der Bestellmenge an die Nachfrage. Dauerhaft niedriger Lagerbestand bei definierter Lieferfähigkeit. Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

27 Bei Fragen wenden Sie sich bitte an: Prof. Dr. Klaus-Jürgen Meier Institut für Produktionsmanagement und Logistik Tel.: 089 / Mail: Besuchen Sie uns: Prof. Dr.-Ing. Klaus-Jürgen Meier Seite

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