Supply Chain Management Lagerhaltung –  Spezielle Themen –
Lagerhaltung bei täglicher Belieferung und lt>1 <ul><li>Tägliche Belieferung/Versenden ist möglich </li></ul><ul><li>Reakt...
Ersatzteilbevorratung richtet sich nach den Prozessen  beim Kunden und den Zulieferern <ul><li>Unterschiedliche Anwendungs...
Bei der Zeitreihenanalyse sind gewisse  Randbedingungen zu beachten <ul><li>Grundlage der vorliegenden Daten: </li></ul><u...
<ul><li>Alte Rechnersysteme, Rahmenverträge etc. führen zu periodischen (Woche/Monat, etc.) Bestellungen </li></ul>Was pas...
<ul><li>Sehr unregelmäßiger Bedarf, zahlreiche Nullbedarfe </li></ul><ul><li>Bildung Verteilung Zwischenankunftszeiten </l...
Bestimmung von s bei diskret verteilten Reaktionszeiten <ul><li>Approximation der stochastischen Reaktionszeiten durch Nor...
<ul><li>Faustregel  für Sicherheitsbestand: </li></ul><ul><li>Maximum (aus historischen Werten) des summierten Bedarfes in...
Bestimmung von s bei nicht normalverteilten Nachfrageverteilungen – Ersatzteile/Langsamdreher <ul><li>Durch Nullwerte ist ...
Nachfrageverteilung bei Langsamdrehern/Ersatzteilen Eintrittswahrscheinlichkeit: p=0,2, Reaktionszeit lt=5 [d], Nachfrage ...
Sicherheitsbestände in der Praxis – Mindestbestand (fix) <ul><li>Mindestbestand (fix) ist sinnvoll einzusetzen bei </li></...
Sicherheitsbestände in der Praxis – Reichweitenorientiert <ul><li>Ein Reichweitenorientierter Sicherheitsbestand ist sinnv...
Anwendung von reichweitenorientiertem Sicherheitsbestand bei roll-in und roll-out von Produkten
Eine hysterische Bestellpolitik (bekannt) 20 20 10 10 20 10 FC t,t+lt = 0,2 * d t  + 0,8 * FC t-1,t-1+lt q t  = TI t  + 3 ...
Glättung der Auftragsdaten Bisher: Besser:
Besonnene Bestellpolitik 20 20 10 10 20 10 FC t,t+lt = 0,2 * d t  + 0,8 * FC t-1,t-1+lt q t  = FC t,t+lt +0,2*(TI t  + 2 *...
Glätten ja, - aber mit Maß! Zulieferer Hersteller Großhändler Einzelhändler Kunde bisher besser zuviel
Zusammenfassung Lagerhaltung spezial
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06 inventory control_special

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  • Aufzeigen der Zusammenhänge, was kommt an, wie wird es verbraucht: Prognose für den Bedarf in lt Perioden (alles zwischendrin ist über Sicherheitsbestand und Pipeline-Inventory abgesichert) TI – Target Inventory als Reichweite, hier 2 Bestellmenge ist Lagerbilanzgleichung: Ankommend ist Bestand, Pipeline, verbraucht werden die Prognosen, Ziel ist TI (nach lt Perioden) Bei einem Anstieg der Bestellmenge um 50 % springt die (eigene) Bestellung um 100%
  • Auf keinen Fall andere Glättungsmethoden ansprechen.
  • Dargestellt ist die Bestellung des Marktes und
  • 06 inventory control_special

    1. 1. Supply Chain Management Lagerhaltung – Spezielle Themen –
    2. 2. Lagerhaltung bei täglicher Belieferung und lt>1 <ul><li>Tägliche Belieferung/Versenden ist möglich </li></ul><ul><li>Reaktionszeit ist lt >> 1 </li></ul><ul><li>Frage : Wie hoch sollte der Sicherheitsbestand s sein? </li></ul>Absichern gegen Schwankungen in lt  Heute verschickt, kommt in lt [d] an Kontinuierliches Befüllen der Pipeline  Mittlere Nachfrage eines Tages Nachstellen in Excel-Übung (mit Prognose)
    3. 3. Ersatzteilbevorratung richtet sich nach den Prozessen beim Kunden und den Zulieferern <ul><li>Unterschiedliche Anwendungsfälle: </li></ul><ul><ul><li>Lange Reaktionszeit: Regelmäßiges, planbares Überholen/Warten von Produkten </li></ul></ul><ul><ul><li>(Extrem) kurze Reaktionszeit: Ausfall von Maschinen (AoG – Airplane on Ground) </li></ul></ul><ul><li>Lagerhaltung zentral/dezentral: </li></ul><ul><ul><li>Abhängig von geforderter Reaktionszeit </li></ul></ul><ul><ul><li>Zentral (Eigenes Lager) <-> dezentral (eigenes Lager, Kundenlager) </li></ul></ul><ul><li>Spezialfall: End-of-life Bevorratung </li></ul><ul><ul><li>Problem: Abschätzen Nachfrage für die gesetzlich vorgegebene Zeit der Lieferfähigkeit – Nachproduktion ist i.d.R. sehr teuer </li></ul></ul><ul><ul><li>Modellierung und Lösung als Newsboy-Problem: Wieviele Zeitungen, wenn Nachfrage nicht bekannt ist. </li></ul></ul>
    4. 4. Bei der Zeitreihenanalyse sind gewisse Randbedingungen zu beachten <ul><li>Grundlage der vorliegenden Daten: </li></ul><ul><ul><li>Jede Periode </li></ul></ul><ul><ul><li>Arbeitstage </li></ul></ul><ul><ul><li>Perioden mit Bestellungen </li></ul></ul><ul><ul><li>Nullwerte vorhanden? </li></ul></ul><ul><li>Aggregation der Daten: Zeitlich, Produktbezogen, Regionen, ... </li></ul><ul><ul><li>Variabilität sinkt durch Aggregation </li></ul></ul><ul><ul><li>Period. Bestellungen/Lieferungen überlagern sich (S – Produkte) </li></ul></ul>
    5. 5. <ul><li>Alte Rechnersysteme, Rahmenverträge etc. führen zu periodischen (Woche/Monat, etc.) Bestellungen </li></ul>Was passiert bei periodischen Bestellungen? Bilden der Verteilung der Zwischenankunftszeiten
    6. 6. <ul><li>Sehr unregelmäßiger Bedarf, zahlreiche Nullbedarfe </li></ul><ul><li>Bildung Verteilung Zwischenankunftszeiten </li></ul>Bei S-Teilen sind sowohl die Höhe als auch die Abstände der Bestellungen unregelmäßig Bilden der Verteilung der Zwischenankunftszeiten
    7. 7. Bestimmung von s bei diskret verteilten Reaktionszeiten <ul><li>Approximation der stochastischen Reaktionszeiten durch Normalverteilung ist in der Praxis fraglich </li></ul><ul><li>Annahme einer generellen, diskreten Verteilung </li></ul><ul><li>Für Sicherheitsfaktor gilt: </li></ul><ul><li>Annahme: Bedarfe sind normalverteilt: </li></ul><ul><li>Mit F(z j ) und p(l j ) (Eintrittswahrscheinlichkeit Reaktionszeit lt j ) ergibt sich der Servicelevel zu: </li></ul>
    8. 8. <ul><li>Faustregel für Sicherheitsbestand: </li></ul><ul><li>Maximum (aus historischen Werten) des summierten Bedarfes in der Reaktionszeit </li></ul><ul><li>Achtung bei Trends und Saison </li></ul>Faustregel für Langsamdreher/Ersatzteile S-demand t lt 15 12 6 ss = 33
    9. 9. Bestimmung von s bei nicht normalverteilten Nachfrageverteilungen – Ersatzteile/Langsamdreher <ul><li>Durch Nullwerte ist die Normalverteilungsannahme nicht mehr haltbar. </li></ul><ul><li>Annahmen: </li></ul><ul><ul><li>Nachfragewerte (ohne Nullwerte) sind normalverteilt </li></ul></ul><ul><ul><li>Eintrittswahrscheinlichkeit ist bekannt: p </li></ul></ul><ul><li>Ziel: Bestimmung Nachfrageverteilung in der Reaktionszeit lt </li></ul><ul><li>Binomialverteilung: Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis (Bestellung) bei mehreren Wiederholungen (lt Perioden) </li></ul><ul><li>Zusammen mit Verteilung der Nachfrage ergibt sich: </li></ul>
    10. 10. Nachfrageverteilung bei Langsamdrehern/Ersatzteilen Eintrittswahrscheinlichkeit: p=0,2, Reaktionszeit lt=5 [d], Nachfrage N(140,20)
    11. 11. Sicherheitsbestände in der Praxis – Mindestbestand (fix) <ul><li>Mindestbestand (fix) ist sinnvoll einzusetzen bei </li></ul><ul><li>Langsamdrehenden C-Artikeln und Ersatzteilen </li></ul><ul><li>Als untere Schranke für stark schwankende Nachfrage </li></ul><ul><li>Achtung : </li></ul><ul><li>Nicht in Kombination mit Produktübergängen anw. </li></ul><ul><li>Mindestbestand ist Schrott für roll-out Produkte </li></ul><ul><li>Immer die aktuelle Umschlagshäufigkeit messen </li></ul>
    12. 12. Sicherheitsbestände in der Praxis – Reichweitenorientiert <ul><li>Ein Reichweitenorientierter Sicherheitsbestand ist sinnvoll für </li></ul><ul><li>Schnelldrehende A- und B-Parts mit geringer Variabilität (XY) </li></ul><ul><li>Basierend auf Prognose wird dynamischer Sicherheitsbestand bestimmt </li></ul><ul><li>Menge = Sum(heute...heute+t r : Demand) </li></ul><ul><li>Achtung : </li></ul><ul><li>Nicht für C-Produkte, Langsamdreher und Ersatzteile zu verwenden, Bestand würde 0 werden </li></ul><ul><li>Anzuwenden bei roll-in bei Produktänderungen </li></ul>
    13. 13. Anwendung von reichweitenorientiertem Sicherheitsbestand bei roll-in und roll-out von Produkten
    14. 14. Eine hysterische Bestellpolitik (bekannt) 20 20 10 10 20 10 FC t,t+lt = 0,2 * d t + 0,8 * FC t-1,t-1+lt q t = TI t + 3 * FC t,t+lt – Pipe t – Inv t TI t = 2 * FC t,t+lt Prognose Sicherheitsbestand (reichweitenorientiert) Bestellmenge 15 20 20 11 22 15 10 10 20 10 20 20 Prognose: Überreaktion  Unsicherheit  Bullwhip-Effect 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
    15. 15. Glättung der Auftragsdaten Bisher: Besser:
    16. 16. Besonnene Bestellpolitik 20 20 10 10 20 10 FC t,t+lt = 0,2 * d t + 0,8 * FC t-1,t-1+lt q t = FC t,t+lt +0,2*(TI t + 2 * FC t,t+lt – Pipe t – Inv t ) TI t = 2 * FC t,t+lt Prognose Sicherheitsbestand Bestellmenge 15 20 13 11 22 15 10 10 20 10 20 20 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
    17. 17. Glätten ja, - aber mit Maß! Zulieferer Hersteller Großhändler Einzelhändler Kunde bisher besser zuviel
    18. 18. Zusammenfassung Lagerhaltung spezial

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