Lagerhaltung vs.
Lean Production
Was haben Zeitschriften und Automobile gemeinsam? Beiden gehen aufgrund von extremen Nachfrageveränderungen in der Coronapandemie die Rohstoffe aus – der Automobilindustrie fehlen Halbleiter, den Verlagen das Papier.
Im Falle der Automobilindustrie hat die weltweit hohe Nachfrage nach elektronischen Geräten während der Pandemie dazu geführt, dass Computerchips nicht mehr in ausreichendem Maße zur Verfügung stehen. Wie das Redaktionsnetzwerk Deutschland berichtete, geht man beim Halbleiterproduzenten Intel aktuell davon aus, dass sich die Engpässe noch bis in das Jahr 2023 erstrecken werden [Link]. Bei vielen deutschen Automobilherstellern fallen bereits ganze Schichten aus und Opel gab kürzlich bekannt ein ganzes Werk bis Jahresende zu schließen und die Mitarbeiter*innen in Kurzarbeit zu schicken. Und das, obwohl sich die Nachfrage nach Automobilen aktuell erholt.
Ähnlich verhält es sich im Bereich der Druckereien und damit der Verlage. Das Papier wird knapp. Während Business Insider diese Entwicklung mit Sicherheit haben kommen sehen, hat sie mich persönlich überrascht. Das gerade die Verlagsbranche, die seit Jahren mit sinkenden Druckauflagen zu kämpfen hat, ausgerechnet auf der Rohstoffseite unter Druck gerät, hätte ich nicht erwartet. Eine der Ursachen hier: Es fehlt an Altpapier. Was war geschehen? Nachdem es zu Beginn der Pandemie zu einem Überangebot an Papier kam, haben viele Hersteller die Produktion auf Verpackungsmaterialien für den boomenden Online- und Versandhandel umgestellt.
Was in beiden Fällen erschwerend hinzu kommt, dass die Produzenten die Lagerflächen in den vergangenen Jahren stark reduziert haben. Starke Nachfrageschwankungen können so nur schwer abgefangen werden. Wir wollen uns daher einmal die beiden generellen Strategien „Make to Stock“ und „Make to Order“ einmal näher anschauen und ihre Vor- und Nachteile vor dem Hintergrund von Nachfrageschwankungen betrachten.
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
- Zeitdruck wird aus der Planung genommen
-
Personal, Ressourcen und sonstige
Kapazitäten lassen sich in Ruhe planen - Anzahl an Rüstvorgängen kann minimiert werden
- Durchsatz ist tendenziell eher hoch, Ausschuss eher niedrig
- Kundenzufriedenheit steigt mit kurzer Lieferzeit
Nachteile
- Direkte Lagerkosten sind hoch
-
Kapital wird durch eingelagerte Produkte
gebunden - Gefahr von Abschreibungen bei Nachfrageeinbrüchen
-
Eignet sich nicht für Produkte mit vielen
Varianten
Weitere interessante Beiträge
Die Volatilität erneuerbarer Energien hat Auswirkungen auf unser Stromnetz. Mathematische Optimierung unterstützt bei der Systemstabilität.
Cross-Docking ermöglicht eine Reduzierung der Lagerkosten. Gleichzeitg werden geringere Durchlaufzeiten realisiert. Maßnahmen, die die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.
In der Prozessindustrie gibt es äußerst komplexe Arbeitsabläufe. Mit Hilfe mathematischer Optimierung generiert OPTANO Lösungen für die schwierigsten Workflow-Probleme.
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
- Es entstehen keine Produktionskosten, die nicht durch einen Kundenauftrag gedeckt sind
- Lagerfläche für Auslieferungslager kann minimiert werden
- Keine Kapitalbindung durch eingelagerte Produkte
- Keine Gefahr von Abschreibungen bei Nachfrageeinbrüchen
-
Kunden können (in begrenzten Rahmen)
individualisierbare Produkte angeboten
werden
Nachteile
-
Es werden häufige Umplanungen in der
Produktionsplanung nötig - Die Planungsqualität leidet tendenziell bei häufigen Umplanungen
-
Das Warenlager muss Material für alle
Varianten vorhalten - Lieferzeiten sind länger als beim Verkauf eingelagerter Ware
- Anfälligkeit bei Nachfragepeaks (Produktion kann nur bedingt hochgefahren werden)
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 Entscheidung vieler Papierhersteller aus dem Anfangsbeispiel, die Produktion auf die Herstellung von Verpackungsmaterialen umzustellen, ist ein schönes Beispiel für strategische Entscheidungen, wie sie von Was-wäre-wenn Szenarien unterstützt werden. Egal, ob diese Methodik tatsächlich am dargestellten Beispiel beteiligt war oder nicht: Mit Hilfe von Szenarien hätte man die Auswirkungen einer solchen Entscheidung im Vorfeld berechnen können. Auf Basis unterschiedlicher Nachfrageszenarien wären Varianten mit den tatsächlichen Kosten und betriebsinternen KPI errechnet worden, welche die Auswirkungen einer Strategieänderung zeigen. Mehr noch. Das System hätte exakt die Lösung und das Vorgehen vorgeschlagen, die am besten auf ein vorher definiertes Ziel einzahlen (beispielsweise das Ziel der Gewinnoptimierung).
Das gilt ebenso für die Frage wann, wie und in welchem Umfang ein Unternehmen nach Beendigung der Krise wieder zum ursprünglichen Geschäftsmodell zurückkehren sollte. Ein unschlagbarer Vorteil in der strategischen Planung.
Fazit
Wir leben in bewegten Zeiten. Produktionsstrategien dürfen daher nicht starr sein, wie die oben beschriebenen Beispiele. Zum Glück sind sie das in der Praxis auch nicht. Dennoch greifen noch vergleichsweise wenig Unternehmen auf die Möglichkeiten mathematischer Optimierung zurück, um ihre Prozesse automatisiert zu verbessern. Vielfach wird immer noch die gute alte Tabellenkalkulation im Rahmen einer manuellen Planung verwendet, die sich allein auf den Erfahrungsschatz der planenden Personen verlässt. Manuelle Planung setzt jedoch voraus, dass es in einem definierten Setting nur wenige Änderungen gibt. Spätestens die Corona-Pandemie hat gezeigt, dass diese Voraussetzungen nicht mehr gegeben sind – es wird also Zeit für Veränderung. OPTANO hilft gerne dabei. Sprechen Sie uns an.
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.
Um dieses Factsheet zu erhalten, müssen Sie nur Ihre Kontaktdaten in das untenstehende Formular eintragen. Es öffnet sich dann ein Pop-up-Fenster zum Downloaden des Whitepapers. Bitte beachten Sie, dass Sie mit der Angabe Ihrer E-Mail-Adresse zustimmen, dass wir Sie zu diesem Thema kontaktieren dürfen. Sie können diese Zustimmung jederzeit widerrufen, indem Sie sich an datenschutz@optano.com wenden.
powered by Borlabs Cookie