ABC-Analyse - Circly

ABC analysis

1. Definition

2. Wissenschaftlicher Hintergrund

3. Praktische Anwendungen

4. Quellen

Definition

Die ABC-Analyse, auch als Pareto-Analyse oder 80/20-Regel bekannt, ist eine Methode zur Kategorisierung von Elementen – wie Produkten, Kunden oder Lagerbeständen – basierend auf ihrer Wichtigkeit oder ihrem Wert. Sie wird in der Wirtschaft eingesetzt. In der Regel erfolgt eine Unterteilung der Elemente in drei Kategorien:

Kategorie A:

Es handelt sich um Elemente mit hohem Wert und geringerer Menge, die einen wesentlichen Einfluss auf das Geschäft haben.

Kategorie B:

Die genannten Elemente sind von moderatem Wert und mittlerem Einfluss.

Kategorie C:

Es handelt sich um Elemente mit geringem Wert, die in größerer Menge vorhanden sind und einen geringeren Einfluss haben.

Die Klassifizierung unterstützt Unternehmen dabei, ihre Ressourcen zu priorisieren und den Fokus auf die Elemente mit hoher Relevanz zu legen.

Wissenschaftlicher Hintergrund

Die ABC-Analyse basiert auf dem Pareto-Prinzip, das vom Ökonomen Vilfredo Pareto formuliert wurde. Das Prinzip besagt, dass etwa 80 % der Effekte auf 20 % der Ursachen zurückzuführen sind. Das Prinzip findet Anwendung im Bestands- und Lieferkettenmanagement, um Abläufe zu optimieren und die Effizienz der Entscheidungsfindung zu steigern.

Aktuelle Studien, wie die von Bai und Sarkis (2022) und Zhong et al. (2021), belegen, dass die ABC-Analyse eine wertvolle Unterstützung bei der Entwicklung von Bestands- und Lieferkettenstrategien darstellt. Sie identifiziert wesentliche Faktoren, die den Unternehmenserfolg maßgeblich beeinflussen. Die Methode findet zunehmend in Kombination mit digitalen Tools und Echtzeitanalysen Anwendung, um die Präzision im Bestands- und Kundenmanagement zu erhöhen.

Praktische Anwendungen

Die ABC-Analyse findet häufig Anwendung in den Bereichen Bestandsmanagement, Optimierung der Lieferkette sowie Kundenbeziehungsmanagement. Die Unterscheidung zwischen hoch- und niedrigrelevanten Elementen ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Abfall reduzieren, den Cashflow verbessern und die betriebliche Effizienz steigern.

Quellen

Bai, C., & Sarkis, J. (2022). Supply Chain Analytics and the ABC Inventory Classification: Impact of Digital Tools on Decision-Making Processes. Journal of Operations Management.
Zhong, R. Y., Xu, X., & Klotz, E. (2021). Data-Driven Approaches in Inventory Management and the Role of ABC Analysis. International Journal of Production Economics.