Lagerhaltung vs.
Lean Production

Lagerhaltung vs. Lean Production

Wenn Nachfragevolatilität auf Produktionsplanung trifft

Der Herbst ist da, und die ersten Herbst-/Winterkollektionen der Modehändler sind jetzt in den Geschäften und im Internet erhältlich. Noch vor ein paar Jahrzehnten hatten Modemarken eine Kollektion pro Saison. Heutzutage bringen sie mehrere Kollektionen heraus, um mit den Trends Schritt zu halten, die sich schon nach wenigen Monaten, vielleicht sogar Wochen, ändern. Als Vater modebewusster Teenager kann ich Ihnen sagen, dass es sehr schwer ist zu wissen, was gerade „in“ ist und was nicht.

Für den Handel gilt das gleich wie für die Modehersteller selbst: Je stärker die Nachfrage nach dieser so genannten „Fast Fashion“ schwankt, desto kritischer wird das Verhältnis zwischen Bestand und Erträgen bzw. Gewinn. Die Unternehmen müssen schnell reagieren, um sicherzustellen, dass ständig genügend Ware und Material auf Lager sind. Das richtige Gleichgewicht zu finden ist knifflig: Wenn ein Hersteller die Nachfrage nach einem bestimmten Artikel unterschätzt, führt dies zu Umsatzeinbußen und verärgerten Kunden. Eine Überschätzung der Nachfrage hingegen führt zu einem Überbestand, der in der Regel mit einem Preisnachlass verkauft werden muss.

Dieses Problem beschränkt sich nicht nur auf die Modeindustrie, auch andere Branchen stehen vor dieser Herausforderung. Wie können Unternehmen also ihre Produktion effizient planen, um die beschriebenen Dilemmas zu vermeiden? Zwei Strategien, die üblicherweise angewandt werden, sind „Make to Stock“ und „Make to Order“. Betrachten wir ihre Vor- und Nachteile im Hinblick auf Nachfrageschwankungen und sehen wir uns an, wie fortschrittliche Technologie-Tools Unternehmen dabei unterstützen können, die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen.

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Moderne Produktionssplanung

Make to Stock: Safety first

Die Make to Stock Strategie sorgt in doppeltem Sinne für Sicherheit. Bei ihr werden Güter zunächst produziert und zwischengelagert bis sie verkauft werden können. Dies macht die Arbeit für Produktionsplaner*innen erheblich einfacher. Sowohl personelle als auch materielle Ressourcen lassen sich so in Ruhe planen und maximal ausschöpfen. Die Anzahl an Rüstvorgängen wird dadurch minimiert, was nicht nur initial Kosten spart, sondern darüber hinaus auch eine potenzielle Fehlerquelle beseitigt, die für mehr Ausschuss sorgen könnte. In einem solchen Setting wäre der Durchsatz in der Produktion also tendenziell hoch, während der Ausschuss eher niedrig ausfallen dürfte.
Ein weiterer großer Vorteil von Make to Stock liegt darin, die Lieferzeiten für Kunden gering zu halten. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern bindet diese im Idealfall langfristig an das Unternehmen. Und natürlich helfen hohe Lagerbestände auch dabei, Nachfrageschwankungen bei Peaks abzufedern.

Das Ganze hat natürlich seinen Preis, denn Lagerfläche ist teuer. Sie muss nicht nur beschafft, sondern darüber hinaus auch bearbeitet, versichert sowie verwaltet werden. Aber dies sind nur die direkten Lagerkosten. Auch die eingelagerten Materialien binden Kapital, da für ihre Herstellung Kosten angefallen sind, die nicht umgehend kapitalisiert werden können. Während hohe Lagerbestände bei Nachfragepeaks für Sicherheit sorgen, sind sie im umgekehrten Fall eine große Gefahr. Ändert sich die Nachfrage schlagartig in eine negative Richtung und werden Lagerbestände dadurch unverkäuflich, verlieren sie ihren Wert und müssen abgeschrieben werden. Handelt es sich dabei um Waren mit einer begrenzten Haltbarkeit, potenziert sich dieses Problem. Hinsichtlich der Kundennachfrage gibt es bei der Make to Stock Strategie einen weiteren Nachteil: Kunden wünschen sich immer individuellere Produkte. Je mehr Variationen es jedoch von einem Produkt gibt, desto weniger eignet es sich dafür, große Mengen auf Lager zu legen.

Vorteile

Nachteile

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Make to order: Profit first

Bei der Make to Order Strategie liegt der Fokus klar auf den Bereichen Profit und Rentabilität. Produziert wird erst dann, wenn eine Kundenbestellung vorliegt. Dies bedeutet, dass bei diesem System keine Kosten entstehen können, die nicht durch einen Auftrag gedeckt sind – maximale Sicherheit also für den Produzenten. Aber es gibt noch weitere Vorteile. Da für jedes Produkt bereits eine Bestellung vorliegt, lassen sich Auslieferungslagerflächen auf ein Minimum reduzieren – das erspart direkte und indirekte Lagerkosten. Darüber hinaus wird weniger Kapital in Form eingelagerter Produkte gebunden und es besteht auch eine geringere Gefahr, dass Produkte abgeschrieben werden müssen, weil sie unverkäuflich geworden sind. Ein für den Kunden nicht zu unterschätzender Vorteil liegt darin, dass eine Make to Order Strategie im Regelfall einen höheren Individualisierungsgrad zulässt, da das Produkt zum Zeitpunkt der Bestellung noch nicht gefertigt ist. Dies kommt dem aktuellen Kundentrend nach möglichst individuellen Produkten entgegen.


Aber natürlich gibt es auch bei Make to Order Strategie Nachteile. Wird ein Produkt erst nach Auftragseingang gefertigt, stellt das die Produktionsplaner*innen vor eine große Herausforderung. Sie müssen dafür sorgen, dass Personal und Ressourcen optimal eingesetzt, Rüstzeiten minimiert und der Durchsatz erhöht wird. Bei laufend eingehenden Bestellungen macht das häufige Umplanungen nötig – die Planqualität sinkt. Den eingesparten Kosten beim Auslieferungslager, stehen die Kosten des Warenlagers gegenüber. Hier müssen genügend Reserven für alle Produkte vorhanden sein, um die Kundenbestellungen so zeitnah wie möglich erfüllen zu können. Damit wären wir beim Thema Lieferzeiten: Diese sind naturgemäß bei dieser Strategie ebenfalls höher als beim Verkauf eingelagerter Ware. Hinzu kommt die Anfälligkeit für Nachfragepeaks, da sich die Produktionskapazität nur bedingt erhöhen lässt.

Vorteile

Nachteile

Next Level Planning: Das Beste aus beiden Welten vereinen

Wie immer bei zwei diametral gegenüberstehenden Alternativen, sind des einen Vorteile des anderen Nachteile. Ideal wäre es, die Vorteile beider Welten zu kombinieren und die Nachteile zu minimieren. Mit Hilfe mathematischer Optimierung ist beides möglich. Wir wollen im Folgenden Wege aufzeigen.

Nachfrageprognosen mit Predictive Analytics

Auffällig an beiden Strategien ist, dass sie nur funktionieren können, wenn ihnen gute Nachfrageprognosen zu Grunde liegen. Bei der Make to Stock Strategie sorgen sie dafür, dass nur die Produkte produziert und eingelagert werden, für die es auch eine Nachfrage gibt. Im Bereich Make to Order sind sie entscheidend dafür, welche Rohmaterialien und Halbfertigprodukte bevorratet werden müssen, um die Produktion gegen Nachfrageschwankungen abzusichern.

Beim Einsatz von Predictive Analytics errechnet das System die Wahrscheinlichkeit mit der ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Anzahl zu einer bestimmten Zeit bestellt wird. Bei OPTANO kommen zusätzlich Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz. Der Charme hierbei liegt darin, dass man das System nur mit Hilfe echter Daten „trainieren“ muss und es Wirkzusammenhänge und Querabhängigkeiten automatisch erkennt. Somit ist es möglich auch externe Daten, wie beispielsweise Wetterprognosen in die Berechnung einzubeziehen, wodurch die Prognosequalität merklich zunimmt.

Produktionspläne mit Prescriptive Analytics

Während die Produktionsplanung bei der Make to Stock Strategie, aufgrund des langen zeitlichen Vorlaufs, wahrscheinliche bessere Ergebnisse erzielt, als bei der Make to Order Strategie, bietet sie den Kunden nur eine eingeschränkte Produktvielfalt. Der Trend geht jedoch eher in die Richtung individueller Produkte. Mit Hilfe von Prescriptive Analytics, wie sie auch OPTANO verwendet, lassen sich optimale Produktionspläne auf Knopfdruck erstellen. Das System errechnet dabei aus Abermillionen Möglichkeiten die Kombination beispielsweise mit den geringsten Rüstzeiten, dem optimalen Materialeinsatz, dem höchsten Durchsatz und den geringsten Personalkosten (indem Überstunden oder Schichtzuschläge möglichst vermieden werden). Die Planungsgüte bleibt dabei konstant hoch – egal wie oft oder kurzfristig umgeplant werden muss.

Strategische Entscheidungen mit Hilfe von Was-wäre-wenn Szenarien

Die Verwendung von Was-wäre-wenn-Szenarien kann bei strategischen Entscheidungen eine große Hilfe sein, da sie es ermöglichen, die Auswirkungen einer Entscheidung im Voraus zu berechnen. Auf der Grundlage verschiedener Bedarfsszenarien können verschiedene Varianten einer Situation mit den realen Kosten und KPIs eines Unternehmens berechnet werden, um die Auswirkungen einer Strategieänderung zu ermitteln. Darüber hinaus kann das System die richtige Lösung und Vorgehensweise vorschlagen, um ein zuvor definiertes Ziel zu erreichen (z. B. die Gewinnoptimierung). Dies ist ein unschätzbarer Vorteil bei der strategischen Planung.

Mit mathematischer Optimierung immer auf dem Laufenden bleiben

Wir leben in einer schnelllebigen Zeit, in der sich nicht nur die Mode ständig ändert. Die Unternehmen müssen mit diesen Veränderungen Schritt halten und können es sich nicht mehr leisten, starre Produktionsstrategien zu verfolgen. Glücklicherweise haben viele dies erkannt und stellen sich darauf ein. Dennoch nutzen vergleichsweise wenige Unternehmen die Möglichkeiten, die die mathematische Optimierung bietet, um ihre Prozesse zu verbessern. Allzu oft wird bei der manuellen Planung noch die gute alte Tabellenkalkulation verwendet, die sich ausschließlich auf den eigenen Erfahrungsschatz verlässt. Die manuelle Planung geht aber davon aus, dass es nur wenige Änderungen in einem definierten Umfeld gibt. Diese Voraussetzungen sind nicht mehr gegeben. Die manuelle Planung ist genau wie die Kleidung, die noch vor ein paar Monaten „up-to-date“ war, aus der Mode gekommen. Es ist Zeit für einen Wechsel – und hier kann OPTANO helfen. Warum kontaktieren Sie uns nicht? Wir können Ihnen helfen, Ihre Produkte – und Ihre Strategien – auf dem neuesten Stand zu halten.

Kennen Sie schon unser Factsheet zum Thema?

Wir haben Anwendungsfälle von Predictive und Prescriptive Analytics in der modernen Produktionsplanung in einem Factsheet zusammengestellt. Dieses können Sie hier herunterladen.

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Michael Osterkamp
Michael Osterkamp

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Dr. Dominik Hollmann
Head of Product