Supply Chain Management Masterclass: Bestandsoptimierung - Brilliant Basics und Advanced Moves (Knut Alicke, McKinsey)
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Die Rolle von End-to-End-Transparenz und Innovationen in der Lieferkette
Dieses Kapitel beleuchtet die zentrale Rolle der End-to-End-Transparenz in der Lieferkette und betont die Notwendigkeit einer engen Zusammenarbeit zwischen Handelsunternehmen und Lieferanten. Zudem werden die Herausforderungen der Datenteilung sowie die unterstützende Funktion von Künstlicher Intelligenz und die Beziehung zwischen Verfügbarkeit und Umsatz thematisiert.
Die Themen Bestandsmanagement und Bestandsoptimierung gehören zu den absoluten Old School Klassikern unter den Supply Chain Management Themen.
Aber in der Praxis zeigen sich immer noch zahlreiche Mythen, Missverständnisse, Versäumnisse und typische Fehler, die bei der Bestandsoptimierung begangen werden, und weitreichende Konsequenzen für den Erfolg von Unternehmen haben.
Deshalb machen wir heute einen Deep Dive in das Thema Inventory Optimization. Von den Brilliant Basics bis zu den Advanced Moves.
Knut Alicke, Partner bei McKinsey und Professor für Supply Chain Management an der Uni Köln und Karlsruhe, führt uns durch diese Masterclass und behandelt unter anderem folgende Themen und Fragen:
Bestandsprobleme: Unternehmen haben oft entweder zu hohe oder zu niedrige Bestände.
Gründe für Bestände: Unsicherheiten in Nachfrage und Lieferkette sowie Produktionslosgrößen und Füllmengen.
Kundenzufriedenheit: Fehlende Bestände führen zu Unzufriedenheit und entgangenem Umsatz, zu hohe Bestände zu Verderb oder Rabatten.
100% Verfügbarkeit: Nicht realistisch und führt zu hohen Beständen. Notwendigkeit eines Trade-offs zwischen Beständen, Kosten und Service.
Finanzielle Aspekte: Zu hohe Bestände binden Kapital und beeinträchtigen den Cash-to-Cash-Zyklus.
Berechnung der Bestände: Berücksichtigung von Unsicherheit in Nachfrage und Lieferzeit, Ziel-Service-Level und Losgrößen.
Cluster-Ansätze: Unterschätzung individueller Produkteigenschaften führt zu Über- und Unterbeständen.
Bestandsmessung: Bestände können als Stückzahl, Wert, Umschlagshäufigkeit oder Reichweite gemessen werden.
Prognosequalität: Eine bessere Prognosequalität reduziert nicht automatisch Bestände, insbesondere bei Reichweitensteuerung.
Bestände in der Fertigung: Bestände dienen zur Entkopplung von Schwankungen und Sicherstellung kontinuierlicher Fertigung.
Just-in-Time: In der Automobilindustrie angewandt, um Bestände gering zu halten und Qualitätsprobleme aufzudecken, kann aber zu Risiken führen.
Branchenunterschiede: Unterschiede in Bestandskonzepten zwischen Automobil- und Pharmaindustrie.
Deadstock-Analyse: Identifikation von unverkäuflichen Beständen.
Scatterplot-Analyse: Vergleich von Reichweite und Wiederbeschaffungszeit zur Identifikation von Über- und Unterbeständen.
Analytisches Vorgehen: Vermeidung von groben Vereinfachungen, Nutzung analytischer Methoden zur Bestandsberechnung.
Regelmäßige Überprüfung: Kontinuierliche Anpassung der Bestandsstrategien an sich ändernde Bedingungen und Anforderungen.
Trade-offs verstehen: Abwägung zwischen Ziel-Service-Level, Kosten und optimalem Bestandsniveau.
Bestandsverantwortung: Eine zentrale Ansprechperson ist notwendig, um klare Verantwortlichkeiten zu haben und Zielkonflikte zu managen.
Zusammenarbeit entlang der Wertschöpfungskette: Enge Kooperation und Datenaustausch mit Lieferanten sind entscheidend. Nutzung von Vendor Managed Inventory (VMI).
Herausforderungen in großen Unternehmen: Mehrere Verantwortlichkeiten entlang der Business-Units und Wertschöpfungsketten sind notwendig.
Transparenz und Datenqualität: Eine bessere Prognosequalität allein reduziert nicht die Bestände. Transparenz und entsprechende Steuerung der Supply Chain sind wichtig.
Rolle der Logistiker: Logistikdienstleister können die Verantwortung für VMI übernehmen, wenn sie die Fähigkeiten und Daten haben.
Technologien und KI: Künstliche Intelligenz und Gen-AI können helfen, Prognosegüte zu verbessern, Parameter zu überwachen und Bestandsstrategien zu optimieren.
Industriespezifische Unterschiede: Verschiedene Ansätze zur Bestandsoptimierung in unterschiedlichen Branchen.
Szenarienplanung: Ständige Szenarienplanung und Anpassung der Service-Level, Kosten und Kapitalbindung.
Planungsparameter: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung von Planungsparametern wie Wiederbeschaffungszeiten und Service-Levels.
Zentrale und dezentrale Planungsmodelle: Hybridmodelle sind am erfolgreichsten.
Zukünftige Trends: Zunehmende regionale Planung und Nearshoring zur Agilität und Kundennähe.
Einfluss von KI: Gen-AI wird die Supply Chain-Planung und -Optimierung revolutionieren.
Wettbewerbsvorteile durch Zusammenarbeit: Offene und transparente Kooperation mit Lieferanten ist vorteilhaft.
Verfügbarkeit und Umsatz: Höhere Verfügbarkeit führt zu Umsatzsteigerungen.
Abschließender Appell: Bestandsmanagement ist ein analytisches und organisatorisch eingebettetes Thema, das kontinuierlich überwacht und angepasst werden muss.
Die Diskussionsteilnehmer und Stammgäste in dieser Sendung:
Prof. Dr. Christoph Tripp. Christoph lehrt und erforscht das Thema Distributions- und Handelslogistik an der TH Nürnberg und ist unser Experte für alles was mit Handel und E-Commerce zu tun hat. Christoph auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/prof-dr-christoph-tripp-508b37172/
Frank Vorrath. Frank ist Vice President Supply Chain Services bei Danfoss und war in seiner Laufbahn schon bei UTI-DSV, DHL, Johnson Controls und Gartner. Frank auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/frank-vorrath-2867316/
Erik Wirsing. Erik ist global für den Innovationsbereich bei DB Schenker verantwortlich und ist daher unser Fachmann für neue Ideen und Technologien in der Logistik. Erik auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/erik-wirsing/
Knut Alicke. Knut ist Partner bei McKinsey, Professor für Supply Chain Management an der Uni Köln und Karlsruhe und Co-Author des Bestsellers “From Source to Sold”. Knut auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/knut-alicke/
Moderiert wird die Sendung von Boris Felgendreher. Boris auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/borisfelgendreher/
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