February 24

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Die 5 häufigsten Probleme mit Bestandsparametern wie Sicherheitsbestand und optimale Bestellmenge

By Michael Schnepf

February 24, 2021

bestandsoptimierung, Bestellmenge, Sicherheitsbestand

In diesem Artikel lernst du fünf häufige Probleme mit Bestandsparametern kennen. Und natürlich verraten wir dir auch, wie du sie beheben kannst. Los gehts!
 
Das zugehörige Video findest du hier auf unserem YouTube-Kanal.

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Bestellauslösezeitpunkt und Sicherheitsbestand

Bestellauslösezeitpunkt
Stell dir vor, einer deiner Artikel geht zur Neige - du hast also den Bestellauslösezeitpunkt (im Englischen: Order Level) erreicht. Wenn alles glatt läuft wird die nächste Bestellung beim Lieferanten rechtzeitig ausgelöst, wenn der Bestellauslösezeitpunkt  erreicht ist.

Sicherheitsbestand
Damit auch zwischen der Bestellung beim Lieferanten und der Warenanlieferung sicher genügend Stück auf Lager verfügbar sind, gibt es den Sicherheitsbestand (im Englischen: Buffer Stock), der die minimale Stückzahl festlegt, die, wenn alles nach Plan läuft, zu jedem Zeitpunkt mindestens auf Lager sein sollte. Falls es aber beispielsweise zu Verzögerungen bei der Anlieferung durch den Lieferanten kommt oder es zu einer abweichenden Erhöhung der Nachfragemenge kommt, fängt der Sicherheitsbestand dieses Risiko ab und stellt sicher, dass es auch in diesen Fällen noch Ware auf Lager gibt.

Der Bestellauslösezeitpunkt und die Bestellmenge sind genau so kalkuliert, dass zu dem Zeitpunkt, an dem die Ware dann angeliefert wird, es noch genau den Sicherheitsbestand auf Lager gibt. Nachdem nun die Bestellmenge eingebucht wurde, erhöht sich der Bestand wieder. Nun fängt das Spiel wieder von vorne an. Durch Verkäufe wird der Artikel-Bestand so lange reduziert bis der Bestellauslösezeitpunkt erreicht wird und die nächste Bestellung ausgelöst wird. 

Wir sehen also bereits, dass die korrekte und aktuelle Berechnung dieser Parameter essentiell ist für ein funktionierendes Bestandsmanagement.

Soweit die Theorie. Bisher gingen wir zur Illustration der Funktionsweise von einer konstanten Nachfrage aus. In der Realität ist die Nachfrage natürlich nicht konstant und man benötigt komplexere Algorithmen und statistische Prognoseverfahren um die Nachfragemengen pro Tag ermitteln zu können.

Zum Glück kümmert sich um solche komplexen Berechnungen aber ohnehin eine Bestandsoptimierungslösung wie EazyStock.
Wenn du mehr über das Bestandsoptimierungssystem EazyStock erfahren möchtest, dann schau dir die Bestandsoptimierungs- und EazyStock-Videos auf unserem Kanal an.

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Zur Bestandsoptimierung brauchst du nur die passende Software.

Die häufigsten Probleme mit Bestandsparametern

Wir haben im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit Kunden im Bestandsoptimierungsbereich fünf immer wieder auftretende  Probleme festgestellt. 

Problem 1: Auf die leichte Schulter nehmen

Viele Firmen nehmen Bestandsparameter wie den Sicherheitsbestand auf die leichte Schulter. Oft wird der Sicherheitsbestand mehr nach Bauchgefühl geschätzt statt anhand von konkreten Modellen berechnet.
Wir haben bei Kunden schon häufig erlebt, dass es einen Mitarbeiter gibt, der schon lange im Unternehmen ist und deshalb aus dem Gefühl heraus die Sicherheitsbestände festlegt. Und selbst wenn der Sicherheitsbestand nicht subjektiv von einer Person festgelegt wird, kommen oft nur unzureichende Berechnungsverfahren zum Einsatz, um diesen zu ermitteln.

Das Ergebnis ist in zweierlei Hinsicht gefährlich.
Erstens können die Auswirkungen, die ein falscher Sicherheitsbestand hat, fatal sein - wenn etwa der Artikel deswegen Out-of-Stock geht.
Zweitens suggeriert ein befülltes Sicherheitsbestand-Feld im ERP-System, dass dieser Wert auch stimmt. Was dann natürlich zu weiteren Fehlentscheidungen führen kann.

Problem 2: Berücksichtigung der Lieferbereitschaft

Selbst wenn der Sicherheitsbestand nach entsprechenden Berechnungsmethoden ermittelt wird, wird oft auf einen wesentlichen Faktor vergessen: die Lieferbereitschaft.

Was ist die Lieferbereitschaft überhaupt?
Vereinfacht drückt die Lieferbereitschaft (auch bekannt als Service Level) aus, wie viel Prozent der eingehenden Kundenbrstellungen direkt vom Lager aus bedient werden können.

Um den Lagerbestand insgesamt so gering wie möglich zu halten, zahlt es sich in der Praxis aus, nicht für jeden Artikel die gleiche gewünschte Lieferbereitschaft anzusetzen. Es ist nämlich in der Regel möglich für schnelldrehende C-Teile einen höheren Service Level mit verhältnisweise niedrigem Bestand zu erreichen. Umgekehrt wird für langsamdrehende A-Teile ein relativ hoher Bestand benötigt um den gleichen Service Level erreichen zu können.

Aus diesem Grund ist es wichtig, in die Berechnung von Bestandsparametern wie dem Sicherheitsbestand die Lieferbereitschaft einfließen zu lassen. Eine höhere gewünschte Lieferbereitschaft bedeutet natürlich auch, dass sich damit der Sicherheitsbestand erhöhen muss um diese höhere Lieferbereitschaft sicherzustellen.

Nicht jeder Artikel hat sollte die selbe Lieferbereitschaft aufweisen. Eine Prüfung der Lieferbereitschaft kann dir helfen, deinen Bestand zu optimieren.

Problem 3: Aktualität der Daten

Selbst die beste Berechnung deiner  Daten nützt dir nichts, wenn die Daten nicht aktuell sind. Stell dir vor, der Sicherheitsbestand für einen Artikel wurde zuletzt vor einem Jahr berechnet. Im Regelfall sagt dieser Wert nicht mehr viel darüber, aus wie hoch der Sicherheitsbestand aktuell tatsächlich sein sollte. Veraltete Daten führen dazu, dass falsche Entscheidungen getroffen werden und man entweder zu hohe Bestände hat oder in Gefahr läuft Out-of-Stock zu gehen.

Es ist daher wichtig  Bestandsparameter laufend zu aktualisieren. Vor unserer Zusammenarbeit berichten viele Kunden, dass sie ihre Bestandsparameter maximal quartalsweise aktualisieren. Im Regelfall findet diese Aktualisierung sogar eher jährlichstatt - und im schlimmsten Fall nur einmal und dann nie wieder. Oder überhaupt sogar gar nie.
 
Diesen Fehler kannst du ganz leicht vermeiden: Eine Bestandsoptimierungslösung wie EazyStock aktualisiert Bestandsparameter jeden Tag neu aufgrund aktueller Bedarfe und Forecasts.

Problem 4: Datenaustausch zwischen Systemen

Auch wenn ein Unternehmen Bestandsparameter laufend neu berechnet, und alle dafür nötigen Parameter wie die Lieferbereitschaft berücksichtigt, reicht das nicht aus, wenn diese berechneten Daten nicht im zentralen ERP-System ankommen.

Aus diesem Grund ist es wichtig, dass man Schnittstellen zwischen allen relevanten Systemen hat, die regelmäßig laufen und auch funktionieren.
Es sollte daher ein wesentlicher Anteil der Ressourcen in die Erstellung und Wartung ausgereifter Schnittstellen investiert werden. Ein wichtiger Aspekt hierbei ist das laufende Monitoring dieser Schnittstellen. Dies erfolgt durch Systeme welche dich sofort informieren, sobald beim Datenaustausch etwas wahrscheinlich schief gegangen ist.

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Problem 5: Qualität der Stammdaten

Das System ist "perfekt" aufgesetzt. Alle Bestandsparameter werden aufgrund aller nötigen Input-Parameter wie der gewünschten Lieferbereitschaft laufend neu berechnet und über Schnittstellen mit den relevanten Systemen ausgetauscht.
Aus irgendeinem Grund funktioniert die Bestandsoptimierung aber trotzdem nicht.

Wo liegt der Fehler?
In der Regel kann man diese Frage damit beantworten, dass die Stammdaten des Unternehmens eine zu niedrige Qualität haben.

Beispielsweise sind Lead Times für Artikel nicht richtig gepflegt, oder fehlen komplett. Oder Artikel und Lieferanten haben an unterschiedlichen Standorten unterschiedliche Identifikationsnummern, was dann dazu führt, dass Bestandsoptimierungssysteme den gleichen Artikel als unterschiedliche Artikel wahrnehmen und daher kein globales Optimum bilden.

Eine laufende Prüfung der Stammdaten hilft dir, deinen Bestand optimal zu planen. 

Kurzum: stimmt die Datenqualität der Stammdaten nicht, so stimmt auch alles andere nicht. Daher ist es wichtig, immer sicherzustellen, dass die Stammdaten im System stimmen. Dafür kann es nötig sein, eigene Projekte zur Steigerung der Stammdatenqualität umzusetzen.

Außerdem ist es wichtig, die Stammdaten laufend zu überprüfen. Denn nur weil vor zwei Jahren ein Stammdatenbereinigungsprojekt durchgeführt wurde, heißt das nicht, dass die Stammdaten aktuell noch die nötige Qualität haben.

Praxis: Parameter

Genug der Konzepte und Theorie. Schauen wir uns das Ganze anhand unseres fiktiven Unternehmens, der "Lederhosen AG", an.
Die Lederhosen AG ist ein mittelständisches Traditionsunternehmen und produziert und verkauft Trachtenmode wie Lederhosen und Dirndln. Dabei gilt es die hauseigenen Laden-Geschäfte sowie den Online Shop und Händler mit Produkten zu versorgen.

Auch die Lederhosen AG hatte mit Problemen in der Bestandsoptimierung zu kämpfen.
Vor vielen Jahren wurden Sicherheitsbestände von einem langjährigen Mitarbeiter nach Bauchgefühl festgelegt und alle heiligen Zeiten upgedatet. Das funktionierte mehr schlecht als recht, weswegen die Lederhosen AG vor einigen Jahren die Berechnung der Sicherheitsbestände dann aufgrund von gewissen Berechnungsmodellen durchführte. Die Qualität der Ergebnisse stieg dadurch schon deutlich an.

Im Rahmen eines Workshops mit einem externen Berater wurde dann erkannt, dass die Lieferbereitschaften nicht wirklich differenziert betrachtet wurden. Es wurde für alle Artikel die gleiche Lieferbereitschaft angesetzt.
In dem Workshop wurde erkannt, dass es keinen Sinn macht, für schnelldrehende C-Teile wie Trachtenstutzen die gleiche Lieferbereitschaft wie für langsamdrehende A-Teile wie die selten verkaufte Trachtenweste "Strittiger Oberförster" anzusetzen. Somit wurden für die unterschiedlichen Bereiche auch unterschiedliche Lieferbereitschafts-Level festgesetzt.

Weiters kam man im Rahmen des Workshops zu der Erkenntnis, dass die Daten nicht aktuell genug gehalten werden. Aus diesem Grund wurde ein organisatorisches System aufgesetzt, dass nun sicherstellt, dass die Bestandsparameter, basierend auf der strategischen Wichtigkeit der Warengruppen, regelmäßig aktualisiert werden.

Ein digitalisiertes Supply-Chain-Management sieht zwar etwas anders aus, hilft dir aber definitiv, deine Wertschöpfungskette zu optimieren. 

Einsatz von Eazystock

Mit der Einführung des Bestandsoptimierungssystems EazyStock konnte die Lederhosen AG einen entscheidenden Schritt setzen in der Verbesserung der Bestandsoptimierung. Die bestmögliche Berechnung der Forecasts war nun sichergestellt. Weiters werden die kalkulierten Bestandsparameter nun täglich neu berechnet.

Durch die Schnittstellen von EazyStock zum ERP-System der Lederhosen AG wurde auch sichergestellt, dass der Datenaustausch in beide Richtungen laufend und reibungslos automatisch abläuft.

Nun gab es nur noch ein einziges Problem über das die Lederhosen AG stieß: nämlich die Stammdatenqualität im ERP-System.
Im Rahmen eines Stammdatenprojekts wurden die Stammdaten im ERP-System systematisch analysiert, hinterfragt und korrigiert. Dies schaffte eine erneute, deutliche Steigerung in der Qualität des Bestandsmanagements der Lederhosen AG.

Aufgrund der gesetzten Maßnahmen ist die Lederhosen AG nun gut gerüstet bzgl. möglicher Probleme mit Bestandsparametern.

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Über den autor

Mit über 15 Jahren Erfahrung in der Umsetzung komplexer IT- und SAP Projekte für europäische Großunternehmen bringt Michael Schnepf wertvolles Know-How im Digitalisierungsbereich bei Systempilot ein. Im Systempilot Digitalisierungs-Blog und im Systempilot YouTube Kanal gibt er seine Erfahrungen regelmäßig weiter.

Michael Schnepf

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