Diese Parameter beeinflussen den Bestellvorschlag Ihrer Disposition negativ und unbemerkt

Theoretisch sind automatische Bestellvorschläge der hoch effiziente Kern in der modernen Supply Chain. Für die meisten Unternehmen ist es in der Praxis jedoch eine Blackbox, die von erfahrenen Disponenten oft mit großer Skepsis betrachtet wird und deren Vorschläge dadurch oft händisch überschrieben werden. In einer Erhebung des Fraunhofer IML von 2023 sind in mittelständischen Unternehmen bis zu 40 % der Stammdaten für die Disposition entweder veraltet, unvollständig oder basieren auf Schätzwert die seit langer Zeit nicht mehr der Marktrealität entsprechen.

Dieser so genannte „Data Decay“ hat dramatische Konsequenzen: so wird eine Vorhersage auf Basis einer Annahme getroffen, die dem aktuellen Lager oder der aktuellen Liefersituation nicht mehr entspricht. Diese Annahmen zwingen Disponenten unfreiwillig mehr Zeit mit dem „Löschen von Feuern“, also dringend anzupassender und offensichtlich falscher Vorschläge des Systems, zu verbringen, als mit der strategischen Optimierung des Prozesses. Spätestens an diesem Punkt ist es Zeit für eine wissenschaftlich fundierte Bestandsaufnahme der, in der Disposition verwendeten, Parameter. Diese sind in den meisten Fällen kein reines IT-Problem, sondern ein strategisches Risiko für Liquidität und die Lieferfähigkeit des gesamten Unternehmens.

Wie Parameter Kapital binden und den Bestand systematisch sabotieren

Ist das Working Capital zu hoch, stecken dahinter oft Parameter, die vor vielen Jahren sicherheitshalber zu hoch angesetzt wurden. Sind die Zeiten stabil ist das grundsätzlich auch richtig. In Zeiten zunehmender Unsicherheit, steigender Zinsen und hohe Lager-kosten vernichtet diese Praxis die Rendite.

Der Sicherheitsbestand als teures, statistisches Ruhekissen

Ein Sicherheitsbestand ist grundsätzlich dazu gedacht die Varianz in der Nachfrage so-wie die variable Zuverlässigkeit einer Lieferung abzufedern. In der Praxis wird jedoch oft ein „statistischer Angstzuschlag“ hinterlegt. Ein Wert wird an einem gewissen Zeitpunkt auf Basis der vorherrschenden Entscheidungsgrundlagen festgelegt und jahrelang nicht verändert. Jedoch ignoriert diese statische Betrachtung, dass der Sicherheitsbestand eine Funktion des gewünschten Servicegrads und der Standardabweichung der Nach-frage sein muss. Ist der Sicherheitsbestand zu hoch, bindet er Kapital, welches an an-derer Stelle im Unternehmen fehlt und besonders im FMCG-Bereich das Risiko für „Obsolescence“, also die Wertminderung durch Veralterung im Regal, oder zum Verderb erhöht. Das Fehlerbild in diesem Zusammenhang wären konstante Überbestände bei Artikeln deren Nachfrage stabil wäre oder sinkt. Die Prüffrage in diesem Fall wäre, ob der Sicherheitsbestand auf einer dynamischen Berechnung der Standardabweichung oder noch auf einem subjektiven Schätzwert aus der Zeit der Artikel Anlage basiert.

Der Meldebestand und das Risiko eines frühen Bestellimpuls

Der „Point-of-Reorder“ oder Meldebestand ist ein operativer Auslöser. Zusammengesetzt wird er aus dem erwarteten Bedarf während der Wiederbeschaffungszeit und dem Sicherheitsbestand. Ist dieser Parameter falsch kalibriert, weil im System zum Beispiel noch ein Durchschnittswert für die tägliche Nachfrage in falscher Höhe hinterlegt ist, wird durch das ERP-System eine Bestellung ausgelöst, obwohl im Lager ein Bestand noch weit über dem kritischen Niveau vorrätig ist. Die Folge ist eine künstliche Verdichtung von Wareneingängen die nicht nur Lagerkapazitäten an ihre Grenzen bringen, sondern auch die Mitarbeiter im Wareneingang unbegründet unter Druck setzen. Das Fehlerbild in diesem Fall ist eine systematische Aufstockung des Lagers. Die Frage, die sich der Disponent stellen sollte, ist, ob der Meldebestand den realen täglichen Abgang der letzten drei Monate widerspiegelt oder das System auf veraltete Jahresdurchschnittswerte optimiert.

Die Mindestbestellmenge (MOQ) und starre Losgrößen

Die „Minimum Order Quantity“, zu Deutsch Mindestbestellmenge, wird in der Praxis oft von Lieferanten diktiert und wird auf Basis der zu Vertragsabschluss sinnvoll erscheinenden Daten festgelegt, die natürlich durch einen sich permanent veränderten Markt obsolet werden. Werden nun MOQs im ERP-System statisch hinterlegt und als Dispositionsparameter gepflegt, zwingt die System Logik den Disponenten zu Losgrößen, die eine Reichweite von sechs oder mehr Monaten erzeugen. Dadurch wird jedoch jede Form von Lern Management in der Supply Chain ausgehebelt.

Das Fehlerbild sind sprunghaft anwachsende Bestände bei jeder Bestellung, welche sich über einen langen Zeitraum kaum abbauen und massiv gebundenes Kapitale erzeugen. Die richtige Frage an dieser Stelle wäre, wann die im System hinterlegten Mindest-bestellmengen zuletzt gegen die aktuellen Umschlagsklassen, also der Einteilung in A, B & C Güter und die aktuellen Lagerkostensätze geprüft wurden.

Leere Regale trotz Lieferrisiko-Parameter

Das Gegenteil von Kapitalbindung ist die Out-of-Stock-Situation. Diese wird meist durch Parameter verursacht, die Trägheit und Volatilität der heutigen Lieferketten unter-schätzen.

Die Wiederbeschaffungszeit als unterschätzter Zeiträuber

Der wohl kritisch aller Dispositionsparameter ist die Wiederbeschaffungszeit, die keine fixe Zahl ist, sondern eine aneinandergereihte Kette aus Prozesszeiten. Diese bestehen in der Regel aus der Bestellfixzeit, der Durchlaufzeit beim Lieferanten, der Transportzeit des Lieferanten und der internen Zeit für Qualitätsprüfung, Erhebung aller notwendigen Daten für das eigene System und der eigentlichen Einlagerung. In modernen und globalen Lieferketten schwanken diese Zeiten massiv. Wird in ihrem ERP-System eine Wiederbeschaffungszeit von 14 Tagen errechnet, real aber 21 Tage vom Lieferanten benötigt werden, kommt mathematisch jede einzelne automatisierte Bestellung zu spät, unabhängig von der Genauigkeit ihres Forecasts.

Das Fehlerbild an dieser Stelle sind häufige Fehlbestände oder Stock-outs kurz vor dem Eintreffen der neuen Ware, obwohl laut System ja pünktlich bestellt wurde. Die Frage, die sich der Disponent an dieser Stelle stellen sollte ist, ob für die Disposition die theoretische zum Vertragsabschluss definierte Lieferzeit oder ein gleitender Durchschnitt der real gemessenen Ist-Wiederbeschaffungszeit der letzten sechs Monate zu Grunde zu legen ist.

Sicherheit Zeiträume als Puffer gegen Unzuverlässigkeit

Während der Sicherheitsbestand Mengen abpuffern soll, puffert der Sicherheitszeit-raum, auch Sicherheitszeit genannt, Zeit ab. Es ist ein notwendiger Parameter, gegen unzuverlässige Lieferanten, also Lieferanten mit geringer Termintreue. Ist ein derartiger Wert nicht hinterlegt oder auch einfach nur zu niedrig, so ist das Unternehmen unmittelbar von Produktions- oder Transportverzögerungen des Lieferanten betroffen. Dies schlägt unmittelbar auf die Lieferfähigkeit durch. Ist ein Unternehmen auf Just-In-Time, also dem Streben nach möglichst geringen Lagerbeständen und unmittelbarer Verwendung in der Produktion nach Lieferung ausgelegt, ist das Fehlen dieses Parameters oft die Ursache für Stillstände oder leere Regale.

Trifft also die Ware erst nach dem Bedarf Termin ein ist dieses Fehlerbild erfüllt. Disponenten sollten sich die Frage stellen, wie hoch die gemessene Standardabweichung der Liefertreue bei den wichtigsten Lieferanten ist und ob der Sicherheitszeitraum dieses Risiko abbildet.

Losgrößenverfahren - glätten um jeden Preis?

In der Praxis der Disposition gibt es verschiedene Verfahren, um die Losgröße zu ermitteln. Beispiele dafür sind das sogenannte Verfahren nach Groff, Periodenlosgrößen oder die exakte Losgröße. Diese entscheidet darüber, wie verschiedene Bedarfe zusammen-gefasst werden. Wählt man ein falsches Verfahren, kann dies dazu führen, dass Bedarf vom System künstlich geglättet wird, während die Realität starke Peaks aufweist, die beispielsweise durch Aktionen oder saisonal geprägt werden. Die Konsequenz daraus ist eine permanente Unterversorgung zu Spitzenzeiten, da das System versucht die Be-stellkosten auf die Kosten der Verfügbarkeit zu optimieren. Es ist in diesem Fall darauf zu achten, wo systematische Fehlmengen unmittelbar nach dem Start von Werbeaktionen oder Nachfragespitzen zu einer gewissen Saison entstehen. Zu überprüfen ist an dieser Stelle, ob das hinterlegte Losgrößenverfahren auf die XYZ-Klassifizierung, also wie stetig der Bedarf des jeweiligen Artikels ist, auf den Artikel abgestimmt ist.

So optimieren Sie Ihre Parameter in der Disposition systematisch

Dispositionsparameter zu pflegen, sollte kein einmaliges Projekt sein. Um die Qualität ihres Bestellvorschlag langfristig zu sichern, bedarf es eines prozessualen Rahmens.

ABC/XYZ-Priorisierung (Fokus auf den Hebel)

Sie können nicht 50.000 Artikel gleichzeitig optimieren. Konzentrieren Sie sich auf Ihre A-Artikel (also jene Artikel mit hohem Wertanteil) und Z-Artikel (Artikel die einen unregelmäßigen, also schwer planbaren, Bedarf haben). Hier verursachen falsche Parameter den größten finanziellen Schaden durch entweder massive Kapitalbindung oder teure kurzfristige Logistik.

Einführung der „Parameter-Hygiene“ als KPI

Messen Sie die „Override-Rate“. Wie oft greift der Disponent manuell in den Systemvorschlag ein? Eine „Override-Rate“ von über 20 % bei C-Artikeln ist ein Signal für falsch konfigurierte Parameter. Ziel muss eine weitgehende Automatisierung (so genanntes „No-Touch-Planning“) für Standardartikel sein, um Ressourcen für strategische Aufgaben frei zu machen - weg vom manuellen Überschreiben.

Dynamisierung durch Algorithmen (Der Weg aus der Excel-Falle)

Statische Parameter sind mit einem volatilen Markt inkompatibel. Moderne Lösungen setzen auf die Dynamisierung. Algorithmen berechnen Parameter wie Wiederbeschaffungszeit oder Sicherheitsbestand auf Basis von Echtzeitdaten wöchentlich neu. So passt sich Ihr System automatisch an, wenn ein Lieferant langsamer wird oder ein Markt schneller wächst.

Fazit: Parameter pflegen - Risikos verringern

Automatisierte Bestellvorschläge sind nur so gut wie die Annahmen, auf welchen sie basieren. Wer die Pflege und Optimierung der Dispositionsparameter vernachlässigt, akzeptiert man sehenden Auges Risiken im Bestand und vermeidbare Prozesskosten durch permanentes manuelles überschreiben. Laut Bundesvereinigung Logistik (BVL 2023) können Unternehmen durch eine systematische, datengetriebene Bereinigung dieser Parameter ihre Bestände um durchschnittlich 15 % bis 25 % senken, und das bei gleichbleibendem oder sogar verbessertem Servicegrad.

Man sollte lieber früher als später die stillen Saboteure des eigenen ERP-Systems identifizieren, um damit wertvolles Working Capital zurückzugewinnen.

Weiterführende Quellen:

1. Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML) (2023): Studie zur Stammdatenqualität im deutschen Mittelstand.

2. BVL – Bundesvereinigung Logistik (2023): Kennzahlen in der Logistik: Benchmark-Bericht zur Bestandsoptimierung.

3. Gartner (2024): Market Guide for Supply Chain Planning Solutions.

4. Silver, E. A., Pyke, D. F., & Peterson, R. (1998/Reprint 2022): Inventory Management and Production Planning and Scheduling.

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