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

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

Hinweis der Redaktion

  1. 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%
  2. Auf keinen Fall andere Glättungsmethoden ansprechen.
  3. Dargestellt ist die Bestellung des Marktes und