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Zuverlässige Bestandsplanung mit SAP IBP for Inventory

Warum Bestände optimieren? Um Kunden zufriedenzustellen und gleichzeitig Bestandsinvestitionen zu minimieren. Zentrale Frage dabei: Wo sollte wieviel Bestand vorgehalten werden, damit die Lieferbereitschaft erfüllt und die Bestandskosten minimiert werden können?

Das Modul IBP for Inventory der Supply-Chain Planungslösung SAP Integrated Business Planning verspricht eine zuverlässige Bewältigung dieser umfangreichen Aufgabe. Doch warum ist die Optimierung von Beständen so schwierig, dass dafür ein Planungstool notwendig ist?

Grundsätzlich ist die Komplexität der Optimierung auf Ursachen zurückzuführen, die sowohl einen internen als auch externen Ursprung haben:

  • Unsicherheiten im Netzwerk und in der Planung: Auftretende Prognosefehler in der Bedarfsplanung, Bedarfsschwankungen beim Kunden und Beschaffungsunsicherheiten in der eigenen Logistikkette erschweren eine genaue Bedarfsplanung.
  • Herausfordernde Rahmenbedingungen wie komplexe Supply-Chains, umfassende und variable Stücklisten, fixe Losgrößen, Multi-Sourcing, feste Zeitfenster und Kunden mit verschiedenen Kundenservicegraden verlangen nach einer dynamischen Lösung für die Bestandsplanung.

IBP - Bestände stets exakt geplant

SAP IBP ist eine cloudbasierte Lösung, die eine Echtzeit-Planung der Prozesse entlang der gesamten Supply Chain abbildet. Verschiedene Module von SAP IBP unterstützen mit innovativen Planungsalgorithmen und einer intuitiven Benutzeroberfläche Planungsprozesse in allen Geschäftsbereichen. Module können einzeln implementiert und verwendet werden. Die Planung der Ziel- und Sicherheitsbestände fällt dabei in den Bereich des IBP for Inventory.

IBP for Inventory berechnet Sicherheitsbestände und Gesamtbestandsziele auf Basis einer mehrstufigen Bestandsoptimierung über das gesamte Netzwerk und alle Stücklistenstufen. Das ist insbesondere für die Unternehmen relevant, die ein komplexes Netzwerk haben und die Bestände nicht nur lokal, sondern im gesamten Netzwerk optimieren und die Bestandskosten reduzieren wollen. Bei der Planung mit IBP for Inventory wird ein dynamischer, statistischer Ansatz gekoppelt mit Szenario-Analysen für den Aufbau einer optimalen Supply-Chain-Netzwerk- und Lagerbestandsplanung verwendet. Dieser Ansatz erlaubt eine Multistage-Bestandsoptimierung über alle Bereiche der Supply Chain und damit eine Verbesserung des Service-Levels und der Lieferfähigkeit. Dabei kommen auch What-if-Analysen zum Einsatz, bei denen Auswirkungen von geänderten Absatzmengen und Service-Levels gegenübergestellt werden können.

Als Ergebnis werden die Unsicherheiten an optimaler Stelle durch Bestände kompensiert und der Bull-Whip-Effekt oder Peitscheneffekt* reduziert.

Und so funktioniert das:

  1. Auf Basis von historischen Verkaufszahlen und Bedarfsprognosen werden Bedarfsunsicherheiten an allen Kundenbedarfslokationen berechnet, als Ergebnis der Berechnung werden Variationskoeffizienten ermittelt.
  2. Die eigentliche Bestandsoptimierung wird auf Basis der ermittelten Werte durch den Optimierungsalgorithmus berechnet, aber auch auf Basis weiterer Parameter wie beispielsweise Lieferbereitschaftsgrad, Wiederbeschaffungszeit, aktueller Konsensbedarf und weiteren.
  3. Im letzten Schritt verwendet das IBP for Inventory den empfohlenen Sicherheitsbestand sowie Angaben zum minimalen Lagerbestand, Kosten pro Bestandseinheit etc., um weitere Bestandskennzahlen wie Meldebestand, Lagerreichweiten, monetäre Kennzahlen etc. zu berechnen.  

Kennzahlen bildlich dargestellt

Sämtliche Kennzahlen und Daten, wie auch die zuvor genannte Bedarfshistorie als Basis für die Bestandsberechnung können sowohl in der browserbasierten FIORI-Benutzeroberfläche als auch im IBP Excel-Addin angezeigt und flexibel analysiert werden.

Inputparameter können aber auch in Excel + Add-In for IBP angezeigt werden. Hier ist die Darstellung nicht nur graphisch, sondern detailliert auf vordefinierte Werte ausgegeben.

Die Berechnung erfolgt per Job, dabei können einzelne Jobs entweder aus FIORI oder direkt aus dem Excel mit Add-In for IBP gestartet werden. Nach der erfolgten Berechnung zeigt Excel die Ergebniskennzahlen flexibel in einzelnen Excel-Sheets an. Ein Beispiel: Bedarfsprognose (Reiter Global IO Input & Output Parameters):  

Durch den Optimierungsalgorithmus werden Kennzahlen wie ein empfohlener Sicherheitsbestand pro Distribution Center und Woche, der durchschnittliche Servicegrad etc. ermittelt. Der Anwender kann sich die Ergebnisse graphisch darstellen lassen und im nächsten Schritt manuelle Anpassungen vornehmen. Die Planungssichten lassen sich dabei von Planern in Eigenregie flexibel zusammenstellen und die Daten nach Bedarf aggregieren und disaggregieren.

Eine detaillierte Darstellung der Input- und Output-Parameter zeigt einen Bestandsplan, der mögliche Risiken berücksichtigt, eine detaillierte und genaue Analyse erlaubt und somit eine netzwerkweite Bestandsreduktion ermöglicht. Die automatisierte Berechnung lässt ein manuelles Eingreifen zu und trägt zu einer hohen Flexibilität der Bestandsoptimierung bei. Die individuell einstellbaren Berechnungsparameter machen das IBP for Inventory zu einem auf das Unternehmen zugeschnittenes Werkzeug – ganz ohne Eigenentwicklungen.

*Unter Bullwhip-Effekt oder Peitscheneffekt wird im Supply-Chain-Management das Phänomen verstanden, dass die Schwankungen in der Nachfrage sich auf die gesamte Lieferkette auswirken und umso stärker werden, je weiter man sich in der Lieferkette vom Endkunden befindet. Hier können Sie übrigens in einem Spiel den Umgang mit dem Bullwhip-Effekt lernen.

Eine detaillierte Darstellung der frei definierbaren Parameter zeigt einen Bestandsplan, der mögliche Risiken berücksichtigt, eine detaillierte und genaue Analyse erlaubt und somit eine netzwerkweite Bestandsreduktion ermöglicht.

Sebastian Held, Consultant SCM & IBP CONSILIO GmbH

Weiterführende Infos:

Erfahren Sie, in welcher Systemumgebung der Einsatz von IBP möglich ist.