Bestandsoptimierung verstehen

Nachdem wir nun grundlegende Konzepte zum Inventar behandelt haben, widmen wir uns diesem Abschnitt dem Verständnis der Optimierung.

Wichtige initiale Definitionen:

• Optimierung ist definiert als der Prozess, um so gut wie möglich etwas zu machen, um ein standardmäßiges (globales) Optimum für das gesamte Modell oder ein lokales Optimum innerhalb eines benachbarten Satzes von Kandidatenlösungen zu erreichen.
• Ein Optimierungsproblem besteht darin, eine Funktion durch systematische Auswahl von Eingabewerten aus einer zulässigen Menge zu maximieren oder zu minimieren und den Wert der Funktion zu berechnen, die als optimale Ergebnisse für Entscheidungen liefert.

Bestandsoptimierungsberechnungen in einem Supply-Chain-Netzwerk werden durchgeführt, um den empfohlenen Sicherheitsbestand, den Zyklusbestand und die Zielbestandsposition zu berechnen und optimale Werte für die Eingaben in der Funktion zu ermitteln.

Bestandsplanung: Das Ziel der Bestandsplanung besteht darin, Bestandsanforderungen über das gesamte Supply-Chain-Netzwerk und den Planungshorizont hinweg zu projizieren, um Kundenservicegrad-Ziele zu erfüllen. Daher ist die Bestandsplanung die Wissenschaft, rationale und rentable Bestandsentscheidungen für jeden Bestandsbestand in der durchgängigen Lieferkette zu treffen, um Folgendes zu erreichen:

• Erfüllen Sie die gewünschten Service-Level-Ziele des Kunden.
• Minimieren Sie die Investitionen in das Umlaufvermögen.

Die Bestandsoptimierung ist die Anwendung von Algorithmen und der Szenarioplanung, die Bedarfs- und Liefersignale berücksichtigt, die große komplexe Lieferketten verarbeiten, um die Auswirkungen der Eingaben auf die Zielfunktion zu maximieren oder zu minimieren. Um ein tieferes Verständnis der Bestandsoptimierung und der relevanten Berechnungen zu erhalten, müssen wir einige grundlegende Konzepte hinter Supply Chain Management und Bestandsplanung wie folgt verstehen:

• Servicegrad
• Normalverteilung und statistische Wahrscheinlichkeit
• Prognosefehlerberechnung
• Bedarfs-Lag
• Berechnung der Bestandsabweichung
• Sequenzielle und übergreifende Auftragslieferarten

• Servicegrad: Ein Servicegrad stellt den Prozentsatz der erfüllten Kundenaufträge dar. Für die Bestandsserviceoptimierung werden häufig zwei Analyseberechnungen für die Lieferbereitschaftsgradanalyse verwendet: Erfüllungsrate und Vollständig verfügbar. Die Erfüllungsrate stellt den Prozentsatz der termingerecht gedeckten Kundenbedarfsmenge dar, während sie vollständig verfügbar ist, auch bekannt als termingerecht in vollem Umfang (OTIF), misst den Prozentsatz der vollständig termingerecht gedeckten Aufträge.
• Normalverteilung und statistische Wahrscheinlichkeit: Wenn Sie eine große Datenmenge haben, folgt deren Verteilung der normalen Kurve, gemäß dem zentralen Grenzsatz, der in Statistiken weit verbreitet ist. Ein detailliertes Verständnis dieses statistischen Konzepts und des zentralen Grenzsatzes geht über den Umfang dieser Schulung hinaus. Zum Verständnis von Bestandsoptimierungsberechnungen sind jedoch Grundkenntnisse dieser Konzepte erforderlich.
• Prognosefehlerberechnung: Für Prognosefehler- oder Bedarfsabweichungsberechnungen werden Prognosewerte mit den Istabsatzdaten für jede Periode verglichen. Der berechnete Mittelwert, die Standardabweichung und der Variationskoeffizient des Prognosefehlers werden für Sicherheitsbestands- und Bestandsberechnungen verwendet.
• Bedarfs-Lag: Um den Prozess von kurzfristigen Prognoseanpassungen zu steuern und einen realistischeren Prognosefehlerwert für die Bestandsberechnung zu verwenden, wird der Bedarfs-Lag verwendet. Ein Lag stellt die Lücke zwischen der aktuellen Periode und der prognostizierten Periode dar.
• Berechnung der Zugangsabweichung: Die Zugangsabweichung wird für die Versorgungsprozesse verwendet, die Einkauf, Produktion und Transport umfassen. Die Variation wird für die Durchlaufzeit des Vorgangs berechnet.
• Sequenzielle und übergreifende Auftragslieferarten: Lieferarten der Aufträge können sequenziell oder übergreifend sein, was für Produktions-, Einkaufs- und Transportaufträge gilt. Bei sequenziellen Lieferarten werden Aufträge auf First-Come-First-Serve-Basis verarbeitet, und eine Verzögerung in einer Bestellung verzögert nachfolgende Aufträge basierend auf einer sequenziellen Art. Andererseits kann sich in einem Cross-Over-Liefersystem ein Verzug eines Auftrags nicht auf andere Aufträge auswirken, da nachfolgende Aufträge zuerst geliefert werden können, bevor der verspätete Auftrag.

Kurz gesagt, ist die Bestandsoptimierung die Wissenschaft, Bestandsziele zu berechnen, um die gewünschten Serviceziele zu erreichen, und zwar zu den geringstmöglichen Bestandskosten und über die gesamte Lieferkette hinweg.

Welche Entscheidungen treffen wir in der Bestandsplanung und -optimierung? Wie viel Bestand (wo und aus welchen LMEs?) Muss ich die Kosten minimieren und die Verfügbarkeit des Endkundenbestands (Servicegrad) maximieren?

Das allgemeine Problem besteht darin, dass die Festlegung von Bestandszielen schwierig ist, da die Dinge nicht immer ganz wie geplant verlaufen.

Statt klarer Anforderungen an die Bestandsplanung und einem unkomplizierten, linearen Planungsprozess hat die heutige Planung eher kompliziertere und ausgefeiltere Randbedingungen und Anforderungen.

Der heutige Markt wird durch recht komplexe Lieferketten genauer beschrieben, wie in der Abbildung „Komplexität der Lieferkette" dargestellt. Wie wir in der Abbildung sehen, kann und sollte sich der Bestand an jedem Knoten auf Bestandsentscheidungen an anderen Knoten auswirken. Folglich ist nicht ersichtlich, wie viel Bestand an bestimmten Stellen in einer Lieferkette benötigt wird.

Beispiel für eine komplexe Logistikkette

Die Abbildung zeigt alle Punkte einer Lieferkette, die innerhalb des Netzwerks eines Einzelhändlers in den USA miteinander verbunden sein sollten. Dieses Netzwerk zeigt ein Beispiel für die Komplexität der Lieferkette.

Unvorhersehbarer Bedarf

Die Bedarfsseite der Bestandsplanung ist nicht immer vollständig vorhersehbar.

Zu den wichtigsten Supply-Chain-Nachfragefaktoren gehören:

• Gleichzeitiger interner und externer Bedarf
• Prognosefehler
• Saisonaler, zeitabhängiger Bedarf
• Mehrere Servicegrade und Bestandsschwellenwerte
• Über- und Unterprognosen
• Ausreißer

Bestandsziele müssen Variabilität und Unsicherheiten auf der Nachfrageseite berücksichtigen.

Schließlich sind die Lieferanten selten perfekt. Zu den wichtigsten Zugangsfaktoren, die die Lieferseite beeinflussen, gehören:

• Anforderungen an die Losgröße
• Verspätete Lieferungen
• Kurzfristig versandte Lieferungen
• Fixierte Prognosefenster
• Zeitvariable Stücklisten
• Mehrere Bezugsquellen
• Saisonale Bezugsquellen

Folglich müssen Bestandsziele auch Variabilität und Unsicherheiten auf der Beschaffungsseite berücksichtigen.

Machen Sie sich nun all diese Unsicherheiten zunutze und vervielfachen Sie sich, um das vollständige Bild der gesamten Lieferkette und ihrer Komplexität zu erhalten.

Es wird deutlich, dass Variabilität und Unsicherheit Abhängigkeiten innerhalb des Netzwerks aufweisen.

Bestandsentscheidungen an jedem Punkt in der unternehmensweiten Supply Chain sind miteinander verknüpft. Traditionelle Systeme ignorieren diese Komplexität jedoch.

Was erschwert die Bestandsproblematik noch?

Die Praktiken des Bestandsplanungsprozesses bleiben isoliert und reagieren auf Teilanforderungen des durchgängigen Supply-Chain-Netzwerks, was zu Folgendem führt:

• Überpuffer des Bestands.
• Bull-Peitschen-Effekt.
• Einschränkung zur Ermittlung einer Aufschubstrategie.
• Keine Handhabung von Stücklisten, Losgrößen und anderen Supply-Chain-Komplexitäten.