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Supply Chain Management Sicherheit durch Lagerhaltung Minimierung der Bestände Maximierung des Servicelevels Transparenz in der Planung
Lagerhaltung muss verschiedene Aspekte berücksichtigen ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Warum Bestände? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Reaktionszeit, Order Cycle Time und Lieferzeit Händler Zulieferer Kunde Bedarf vereinbarte Reaktionszeit: lt v Bearbeitungs-zeit: t b Bearbeitungs-zeit: t b Lieferzeit: t l Auftragsbearbeitungszeit (Order Cycle Time – OCT)  Reaktionszeit lt = OCT - lt v lt v Reaktionszeit :  Zeit, für die man sich absichern muss. Garantiert z. B. der eigene Zulieferer eine OCT von 6 Tagen und ist dem Kunden eine Reaktionszeit von 2 Tagen zugesichert worden, so muss die Differenz von vier Tagen (z.B. über Bestände) abgesichert werden. Beergame :  Wie lange mussten Sie auf die Bestellung warten?
Bestände entkoppeln Produktions- und Distributionsprozess Erwartete (tolerierte) Lieferzeit:  2d Bestände, Kapazitäten und Wartezeiten entkoppeln die Prozesse: PROD CUSTOMER 10d PROD DISTR 10d CUSTOMER 1d Zeitliche Entkopplung Entkopplung der Mengen
Die Nachfrage determiniert die Lagerhaltungspolitik ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Das Losgrößenmodell nach Harris bestimmt  die „Economic Order Quantity (EOQ)“ (I)
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Das Losgrößenmodell nach Harris bestimmt die „Economic Order Quantity (EOQ)“ (II)
Die optimale Losgröße wird aus den (bestell-) fixen und variablen (Lagerhaltungs-) Kosten ermittelt
Die Gesamtkosten sind relativ insensitiv gegen Q Bei der optimalen Bestellmenge Q sind die Kosten für Lagerhaltung  und Rüsten/Bestellen gleich: Gesamtkosten sind (relativ) insensitiv gegen Q: Lager- haltung (variabel) Rüsten/ Bestellen (fix)
Q ist stark sensitiv gegen die bestellfixen Kosten Prozesskosten pro Bestellung: Früher bis zu 120.- DM Einsparpotenziale in Höhe von bis zu 80% höhere Bestellkosten 0,44 0,2
Q ist stark sensitiv gegen die variablen Kosten Reduktion Lagerhaltungskosten durch Outsourcing, etc. 1,41
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Die Auswirkungen der Änderung der Bestellmenge  EOQ müssen berücksichtigt werden
Bestände sichern die Lieferfähigkeit ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Knut Alicke: Nach Abschätzung Backlog und lost sales fragen    Wie Daten zur Abschätzung beschaffen?
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Die Bestände werden anhand mehrerer Parameter bestimmt Knut Alicke: Beispiel für alpha und beta-SL geben
Im Falle Reaktionszeit lt = 1 (deterministisch) ist die Berechnung des notwendigen Lagerbestandes einfach 95% 99% Vorzuhaltender Bestand, um bei 99% aller möglichen Bestellungen lieferfähig zu sein F(d) Einseitiges    Konfidenzintervall =NORMSINV(0.9) in Excel Knut Alicke: An der Tafel ausführlicher herleiten Hier auch nochmal auf Unterschied alpha und beta eingehen. Bedarf d F(d) Bedarf Standardabweichung Sicherheitsfaktor
Im Falle von (stochastischen) Reaktionszeiten > 1 wird die Berechnung komplizierter + + =  ? Faltungsoperator zur Addition von  normalverteilten Zufallsvariablen X 1 , X 2 : E(X 1 +X 2 ) = E(X 1 )+E(X 2 ) VAR(X 1 +X 2 ) = VAR(X 1 )+VAR(X 2 )  Bedarf stochastisch: Reaktionszeit u. Bedarf sind stochastisch:
Beispiel: Bestandsverlauf, konstante Reaktionszeit Zeit Menge S s Bestellung Eintreffen leadtime Bedarf d
Beispiel: Bestandsverlauf, stochastische Reaktionszeit Zeit Menge S s Bestellung Eintreffen lt 1 lt 2 lt 3 lt 1  > lt 2  > lt 3 Bedarf d Lieferzeit lt 1 lt 2 lt 3
[object Object],Bestellpunktverfahren (s,S) - Politik Technisch vorgegebene Transportlosgrößen Optimales Ausnutzen von teurem Lagerraum I Zeit s q 0 q 2 q 1 t 0 t 1 t 2 S I Zeit s q q q t 0 t 1 t 2
[object Object],Zyklische Bestellverfahren (t,S) - Politik Bei vorgegebenen Touren und vorgegebener  Transportlosgröße Für Produkte mit hoher Umschlagshäufigkeit I Zeit q q q t t t I Zeit q 0 q 2 q 1 t t t S
[object Object],Zyklische Bestellverfahren, II (t,s,S) - Politik Fixe Bestellmengen Variable Bestellmengen I Zeit q q t t t s I Zeit q 1 q 2 t t t s S q 3
Es ergeben sich je nach Anwendungsfall unterschiedliche Lagerhaltungsstrategien Bestelltermine Bestellmenge / Losgröße Meldebestand Politik / Regel / Verfahren fix (t) var. var. (S) (s) fix (q)                 (t,q)-Politik (Bestellrhythmus-optimale Bestellmenge-Politik) (t,S)-Politik (Bestellrhythmus-Lagerniveau-Politik) (t,q,s)-Politik (Bestellrhythmus-Bestellpunkt-optimale Bestellmenge-Politik) (t,s,S)-Politik (Bestellrhythmus-Bestellpunkt-Lagerniveau-Politik) (s,q)-Politik (Bestellpunkt-optimale Bestellmenge-Politik) (s,S)-Politik (Bestellpunkt-Lagerniveau-Politik)
Grund für den Bullwhip-Effekt: Lokale Planung,  Beispiel: Nutzen von Prognosen in Lagerhaltung ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Eine hysterische Bestellpolitik – kurzer Vorgriff  20 20 10 10 20 10 FC t,t+n = 0,2 * d t  + 0,8 * FC t-1,t-1+n q t  = TI t  + 3 * FC t,t+n  – Pipe t  – Inv t TI t  = 2 * FC t,t+n Prognose Sicherheitsbestand Bestellmenge 15 20 20 11 22 15 10 10 20 10 20 20 Achtung bei rückgekoppelten Systemen! t-2 heute t+1 t-1 t-3 q TI FC Pipe Inv d 20 20 10 10 20 10 20 20 10 10 20 10
Zusammenfassung Lagerhaltung ,[object Object],[object Object],[object Object]
Supply Chain Management Datenanalyse Welche Produkte mit welchen Verfahren planen?
Der Bedarfsverlauf eines Produktes determiniert die Prognostizierbarkeit X - Stabiler Bedarf, einfache Prognose Y - Bedarf weist Trends/Saison auf Z - Sehr schwer prognostizierbar S - Ersatzteilgeschäft, seltene Bestellungen Beispiele  geben
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Der Bedarfsverlauf läßt sich durch drei Kennzahlen beschreiben
[object Object],Der Variationskoeffizient bestimmt die XYZS-Klassifizierung Klasse   Bereich X   0  < v(d) <=0,2 Y   0,2 < v(d) <= 0,5 Z   0,5 < v(d)
[object Object],[object Object],Produktprogramme folgen oft dem Pareto-Prinzip $$$ $$ $ 50 20 10 [%] [Artikel] 95 100 80 50 C B A AA
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],ABC-Analysen können auf verschiedene Kennzahlen bezogen werden Analysieren Planen Messen C B A AA
Das Design der SC richtet sich nach der  ABC-XYZ-Klassifikation Auf welche Produkte würden Sie  sich konzentrieren? X Z Y A B C Sicherheitsbestand steigt Planer Computer Computer JiT, JiS(equence),  kein (minimaler) Sicherheitsbestand, Integration Zulieferer, Überwachung/Eingriff durch Planer JiT, JiS,  Verbessern der Prognosequalität, Integration Zulieferer, Flexibilisierung Prozesse ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Sicherheitsbestand steigt C B A
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Die Lagerhaltung von A-Artikeln ist teuer
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Billige C-Artikel dürfen die Lieferfähigkeit  nicht beeinträchtigen
Zusammenfassung: Datenanalyse
Übung Lagerhaltung ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Lagerbilanzgleichung ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Noch zu bedienender Rück-stand aus der Vorperiode in t (möglicherweise)  aufgebauter Backlog ,[object Object],[object Object],[object Object],Eingehende Ströme Ausgehende Ströme ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],es gilt: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],   0 >   0 = 0 =   0  
Analysefunktionen von Excel Analyse funktionen Solver Wenn noch nicht installiert
 
 
 
Erkenntnisse aus der Übung ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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03 inventory control

  • 1. Supply Chain Management Sicherheit durch Lagerhaltung Minimierung der Bestände Maximierung des Servicelevels Transparenz in der Planung
  • 2.
  • 3.
  • 4. Reaktionszeit, Order Cycle Time und Lieferzeit Händler Zulieferer Kunde Bedarf vereinbarte Reaktionszeit: lt v Bearbeitungs-zeit: t b Bearbeitungs-zeit: t b Lieferzeit: t l Auftragsbearbeitungszeit (Order Cycle Time – OCT) Reaktionszeit lt = OCT - lt v lt v Reaktionszeit : Zeit, für die man sich absichern muss. Garantiert z. B. der eigene Zulieferer eine OCT von 6 Tagen und ist dem Kunden eine Reaktionszeit von 2 Tagen zugesichert worden, so muss die Differenz von vier Tagen (z.B. über Bestände) abgesichert werden. Beergame : Wie lange mussten Sie auf die Bestellung warten?
  • 5. Bestände entkoppeln Produktions- und Distributionsprozess Erwartete (tolerierte) Lieferzeit: 2d Bestände, Kapazitäten und Wartezeiten entkoppeln die Prozesse: PROD CUSTOMER 10d PROD DISTR 10d CUSTOMER 1d Zeitliche Entkopplung Entkopplung der Mengen
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. Die optimale Losgröße wird aus den (bestell-) fixen und variablen (Lagerhaltungs-) Kosten ermittelt
  • 10. Die Gesamtkosten sind relativ insensitiv gegen Q Bei der optimalen Bestellmenge Q sind die Kosten für Lagerhaltung und Rüsten/Bestellen gleich: Gesamtkosten sind (relativ) insensitiv gegen Q: Lager- haltung (variabel) Rüsten/ Bestellen (fix)
  • 11. Q ist stark sensitiv gegen die bestellfixen Kosten Prozesskosten pro Bestellung: Früher bis zu 120.- DM Einsparpotenziale in Höhe von bis zu 80% höhere Bestellkosten 0,44 0,2
  • 12. Q ist stark sensitiv gegen die variablen Kosten Reduktion Lagerhaltungskosten durch Outsourcing, etc. 1,41
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16. Im Falle Reaktionszeit lt = 1 (deterministisch) ist die Berechnung des notwendigen Lagerbestandes einfach 95% 99% Vorzuhaltender Bestand, um bei 99% aller möglichen Bestellungen lieferfähig zu sein F(d) Einseitiges Konfidenzintervall =NORMSINV(0.9) in Excel Knut Alicke: An der Tafel ausführlicher herleiten Hier auch nochmal auf Unterschied alpha und beta eingehen. Bedarf d F(d) Bedarf Standardabweichung Sicherheitsfaktor
  • 17. Im Falle von (stochastischen) Reaktionszeiten > 1 wird die Berechnung komplizierter + + = ? Faltungsoperator zur Addition von normalverteilten Zufallsvariablen X 1 , X 2 : E(X 1 +X 2 ) = E(X 1 )+E(X 2 ) VAR(X 1 +X 2 ) = VAR(X 1 )+VAR(X 2 ) Bedarf stochastisch: Reaktionszeit u. Bedarf sind stochastisch:
  • 18. Beispiel: Bestandsverlauf, konstante Reaktionszeit Zeit Menge S s Bestellung Eintreffen leadtime Bedarf d
  • 19. Beispiel: Bestandsverlauf, stochastische Reaktionszeit Zeit Menge S s Bestellung Eintreffen lt 1 lt 2 lt 3 lt 1 > lt 2 > lt 3 Bedarf d Lieferzeit lt 1 lt 2 lt 3
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23. Es ergeben sich je nach Anwendungsfall unterschiedliche Lagerhaltungsstrategien Bestelltermine Bestellmenge / Losgröße Meldebestand Politik / Regel / Verfahren fix (t) var. var. (S) (s) fix (q)                 (t,q)-Politik (Bestellrhythmus-optimale Bestellmenge-Politik) (t,S)-Politik (Bestellrhythmus-Lagerniveau-Politik) (t,q,s)-Politik (Bestellrhythmus-Bestellpunkt-optimale Bestellmenge-Politik) (t,s,S)-Politik (Bestellrhythmus-Bestellpunkt-Lagerniveau-Politik) (s,q)-Politik (Bestellpunkt-optimale Bestellmenge-Politik) (s,S)-Politik (Bestellpunkt-Lagerniveau-Politik)
  • 24.
  • 25. Eine hysterische Bestellpolitik – kurzer Vorgriff 20 20 10 10 20 10 FC t,t+n = 0,2 * d t + 0,8 * FC t-1,t-1+n q t = TI t + 3 * FC t,t+n – Pipe t – Inv t TI t = 2 * FC t,t+n Prognose Sicherheitsbestand Bestellmenge 15 20 20 11 22 15 10 10 20 10 20 20 Achtung bei rückgekoppelten Systemen! t-2 heute t+1 t-1 t-3 q TI FC Pipe Inv d 20 20 10 10 20 10 20 20 10 10 20 10
  • 26.
  • 27. Supply Chain Management Datenanalyse Welche Produkte mit welchen Verfahren planen?
  • 28. Der Bedarfsverlauf eines Produktes determiniert die Prognostizierbarkeit X - Stabiler Bedarf, einfache Prognose Y - Bedarf weist Trends/Saison auf Z - Sehr schwer prognostizierbar S - Ersatzteilgeschäft, seltene Bestellungen Beispiele geben
  • 29.
  • 30.
  • 31.
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  • 33.
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  • 38.
  • 39. Analysefunktionen von Excel Analyse funktionen Solver Wenn noch nicht installiert
  • 40.  
  • 41.  
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Hinweis der Redaktion

  1. Klar herausstellen, was bestellt wird und wann es ankommt. Theoretische Hintergünde (kontinuierliche Überwachung) und praktische Realisierung darstellen.
  2. Knut : In der Realität sind eigentlich keine kontinuierlichen Bestellpolitiken möglich, d.h. hier wird bereits auf Tagesebene aggregiert. Beispiel: Durchlagerung in Lagerverwaltungssystemen, Eilaufträge, die direkt bearbeitet werden.
  3. Prognose besser erläutern. Für welche Periode ist die Prognose.
  4. Kappa Beispiel anführen – Geringer Wert der Produkte, somit als C-Produkt klassifiziert, aber hohes Volumen – spricht für Klassifikation als A-Produkt. Also höherer Bestand als A-Produkte, aber möglichst wenig.