Rate-Of-Return (RoR) ist die ultimative Kennzahl für Supply Chain

Joannes Vermorel

In meinem Buch Introduction to Supply Chain, argumentierte ich, dass die Rate of Return – RoR – als die ultimative Kennzahl für die Steuerung von supply chain Entscheidungen betrachtet werden sollte. Dort stellte ich sie als ein Thema unter vielen vor. Hier möchte ich mich ausschließlich auf diese Idee konzentrieren: sie einfach erklären, aufzeigen, wie sie sich von der Mainstream-Perspektive unterscheidet, und vorschlagen, was sich ändert, wenn man RoR ernst nimmt.

Ich werde die Diskussion in sich abgeschlossen halten. Du musst das Buch nicht gelesen haben – obwohl du es solltest!

Was versuchen wir wirklich zu optimieren?

Wenn du ein Standardlehrbuch oder eine Präsentation zum supply chain management aufschlägst, wirst du eine überraschend konsistente Definition finden. supply chain management wird üblicherweise als die Integration von Lieferanten, Fabriken, Lagern und Geschäften beschrieben, sodass Waren in den richtigen Mengen, an den richtigen Orten, zur richtigen Zeit produziert und verteilt werden, um die Gesamtkosten des Systems zu minimieren und gleichzeitig Serviceanforderungen zu erfüllen.¹

Rahmenwerke wie das SCOR-Modell verwandeln diese Vision in einen umfangreichen Katalog von Kennzahlen. SCOR ordnet die Leistung anhand von fünf Attributen – Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit, Agilität, Kosten und Anlagenmanagement – und definiert dann Hunderte von zugehörigen Indikatoren.² Balanced-Scorecard-Ansätze verfolgen einen ähnlichen Ansatz aus einem anderen Blickwinkel: Sie empfehlen, den supply chain aus vier Perspektiven zu überwachen – finanzielle, kundenorientierte, interne Prozesse, Lernen und Wachstum – jeweils mit einer eigenen Liste von KPIs.³

Das Ergebnis ist bekannt: Dashboards, gefüllt mit Servicelevels, OTIF, Prognosegenauigkeit, Lagertagen, Cash-to-Cash-Zyklus, Transportkosten pro Einheit, Lagerproduktivität, CO₂ pro Sendung und so weiter.⁴

An sich ist nichts falsch an diesen Kennzahlen. Sie beschreiben den Zustand des Systems aus vielen Blickwinkeln. Das Problem ist, dass sie, wenn man sie zusammen betrachtet, nicht sagen, was man tatsächlich mit der nächsten Einheit knapper Ressourcen machen sollte – dem nächsten Dollar Kapital, der nächsten Palettenposition, dem nächsten Lkw, der nächsten Stunde Produktionskapazität.

Solltest du diesen Dollar in zusätzlichen Bestand von Produkt A oder Produkt B investieren? Sollte die letzte Palette an Store X oder Store Y gehen? Solltest du Luftfracht bezahlen oder auf das Schiff warten? Solltest du eine margenarme Promotion akzeptieren, die Kapazität über mehrere Wochen bindet?

Ein Dashboard voller Kennzahlen wird die Konsequenzen der getroffenen Wahl beschreiben, sobald sie erfolgt ist. Es sagt selten in einer einzigen Zahl, welche Option im Voraus besser ist. Das ist die Rolle, die ich der Rate of Return zuweise.

Eine einfache Definition der Rate of Return

Lass mich die Idee auf ihre wesentlichen Bestandteile reduzieren.

Immer wenn wir Ressourcen im supply chain einsetzen – sei es, dass wir Lagerbestand kaufen, Kapazität buchen, einen Lkw schicken, ein Lager eröffnen oder einem Kunden eine Kreditlinie gewähren – tätigen wir im Wesentlichen eine kleine Investition. Wir binden eine Menge Kapital jetzt und hoffen, es später mit einem Überschuss zurückzubekommen.

Die Rate of Return ist einfach:

„Net gain“ ist der Gewinn, der durch diese Entscheidung in Münzen erzeugt wird (egal in welcher Währung). „Capital committed“ ist der Betrag an Kapital, der durch diese Entscheidung gebunden wird – im Lagerbestand, in der Kapazität, bei Forderungen usw. „Time“ ist die Dauer, für die dieses Kapital gebunden bleibt.

Die Einheiten sprechen für sich. Die Rate of Return wird in „pro Zeiteinheit“ gemessen: pro Jahr, pro Monat, pro Tag. Mit anderen Worten, RoR ist eine Geschwindigkeit. Sie erfasst, wie schnell eine gegebene Entscheidung Kapital in weiteres Kapital umwandelt.

Ein positiver RoR bedeutet, dass die Entscheidung Wert schafft. Ein negativer RoR bedeutet, dass sie Wert vernichtet. Zwischen zwei machbaren Entscheidungen ist diejenige mit dem höheren RoR, wirtschaftlich, besser als die mit dem niedrigeren RoR, sobald man das Risiko berücksichtigt.

Dies ist eine sehr alte Idee in der Finanzwelt, wird aber im supply chain überraschend wenig genutzt, wo wir oft Margen und Kosten betrachten, ohne die Zeit vollständig zu berücksichtigen.

Warum die Häufigkeit der Renditen alles andere dominiert

Betrachten wir ein sehr einfaches Beispiel.

Angenommen, du hast zwei SKUs, A und B, mit ähnlichen Preisen und ähnlichen Margen pro Einheit. Betrachtet man nur den prozentualen Gewinn, wirken beide gleich attraktiv.

Füge nun die Zeit hinzu. A rotiert jeden Monat; B rotiert einmal im Jahr.

Selbst wenn die Margen gleich sind, bietet dir SKU A zwölf Gelegenheiten pro Jahr, diese Marge auf denselben Kapitalsatz zu erzielen, während B dir nur eine bietet. Wird die Rotation hochgerechnet, generiert A eine deutlich höhere Rate of Return als B.

Einzelhändler erhaschen bereits einen Einblick in diese Dynamik durch Kennzahlen wie GMROI (Gross Margin Return on Inventory Investment): Sie betrachten, wie viele Einheiten Bruttomarge sie pro Einheit Lagerinvestition über ein Jahr erhalten. Aber GMROI wird üblicherweise auf aggregierter Ebene berechnet und typischerweise ohne Berücksichtigung des breiteren supply chain Kontexts.

Der entscheidende Punkt ist, dass Unterschiede in der Frequenz enorm sind. In einem großen Katalog findest du routinemäßig Prozesse, deren effektive jährliche Rate of Return sich um ein oder zwei Größenordnungen unterscheidet. Einige Artikel decken kaum die Kapitalkosten, andere würden enorme Renditen erzeugen, wenn du ihnen genügend Kapazität und Verkaufsfläche zur Verfügung stellen könntest.

Sobald du dies erkannt hast, erscheinen viele Diskussionen im supply chain anders. Ein paar Prozentpunkte Einsparung bei den Transportkosten sind möglicherweise weniger wert, als die Rotationsgeschwindigkeit der richtigen Artikel um einen bescheidenen Betrag zu erhöhen. Eine Verkürzung der Durchlaufzeit kann sich auszahlen, nicht weil „Kunden es grundsätzlich mögen“, sondern weil sie dir ermöglicht, Kapital im gleichen Sortiment zwei- oder dreimal mehr pro Jahr zu recyceln.

Die Zeit tritt nicht als KPI zur „Reduzierung von Durchlaufzeiten“ in Erscheinung, sondern als Nenner der grundlegenden Kennzahl.

RoR als alleiniges Ziel

Aus dieser Perspektive wird das Ziel im supply chain sehr einfach formuliert:

Weisen knappe Ressourcen zu – Kapital, Kapazität, Zeit, Aufmerksamkeit – den zulässigen Entscheidungen zu, die die höchste erwartete Rate of Return bieten, sobald das Risiko berücksichtigt wurde.

Alles andere ist sekundär.

Servicelevels sind wichtig, weil Lagerengpässe den Umsatz, die Margen und den Ruf schädigen; wenn dieser Schaden monetarisiert wird, senkt er die Rate of Return von untergefüllten Entscheidungen. Lagertage sind von Bedeutung, weil sie verändern, wie lange Kapital gebunden ist; längere Zyklen reduzieren den RoR. Transportkosten sind wichtig, weil sie den Nettoertrag verringern; aber wenn schnellerer oder teurerer Transport die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit profitabler Rotationen erhöht, kann er tatsächlich den RoR steigern.

Genau das meine ich, wenn ich sage, dass RoR die ultimative Kennzahl ist. Das bedeutet nicht, dass wir aufhören, alles andere zu messen. Es bedeutet, dass alle anderen Kennzahlen untergeordnet sind: Sie sind nur insofern von Bedeutung, als sie unseren langfristigen RoR auf knappen Ressourcen verbessern oder verschlechtern.

Implizit bewerten uns die Märkte bereits auf diese Weise. Langfristig schauen Investoren darauf, wie effizient ein Unternehmen Kapital Jahr für Jahr in Gewinn umwandelt. Ich plädiere lediglich dafür, dass supply chain Praktiker denselben Ansatz innerhalb des Unternehmens übernehmen.

Wie dies der Mainstream-Perspektive widerspricht

Die Mainstream-Perspektive, wie ich bereits sagte, organisiert sich tendenziell um eine breite Familie von KPIs: Kosten, Service, Zuverlässigkeit, Agilität, Anlagennutzung, ESG und so weiter. SCOR und Balanced-Scorecard-Rahmenwerke verleihen diesem Ansatz ein respektables Gerüst.

Was sie nicht tun, ist, eine Kennzahl über die anderen zu erheben als die eindeutige Zielgröße. Stattdessen ermöglichen sie Kompromisse: Erhöhe den Service, während du die Kosten „unter Kontrolle“ hältst; verbessere die Agilität, während du die Anlageeffizienz beibehältst; gleiche finanzielle und kundenorientierte Perspektiven aus.

In der Praxis werden diese Kompromisse durch Politik, Gewohnheit und Intuition gehandhabt, anstatt durch eine strenge wirtschaftliche Kalkulation. Die Transportabteilung kämpft für geringere Frachtkosten pro Einheit. Der Vertrieb fordert höhere Servicelevels und mehr Aktionen. Das Finanzwesen achtet auf das Umlaufvermögen. Nachhaltigkeit will geringere Emissionen. Jede Abteilung hat ihre eigenen Kennzahlen und oft ihr eigenes lokales Optimum.

RoR durchschneidet dieses Gewirr.

Betrachten wir den Servicelevel. In einer RoR-zentrierten Sicht optimiert man den Servicelevel nicht „so hoch wie möglich“. Man schätzt so ehrlich wie möglich die wirtschaftlichen Auswirkungen eines Ausverkaufs: verlorene Bruttomarge, zukünftige entgangene Verkäufe, Markenschäden, Strafen. Dies drückt man als Kosten in Münzen pro Einheit Fehlmenge aus. Sobald dies geschieht, wird der Servicelevel zur Konsequenz eines Optimierungsproblems, dessen Ziel der RoR ist.

Dasselbe gilt für Nachhaltigkeit oder Resilienz. Wenn eine Störung katastrophale Verluste droht, ist die Investition in Redundanz oder Puffern völlig rational – sie sollte jedoch als eine Option behandelt werden, die heute Kosten verursacht und über die Zeit einen wahrscheinlichkeitsschwankenden Nutzen bringt. Wiederum bietet RoR ein stimmiges Maß, um solche Investitionen mit alltäglicheren Kapitalverwendungen zu vergleichen.

Die Mainstream-KPI-Sicht ist demnach deskriptiv und pluralistisch. Die RoR-Sicht ist präskriptiv und singulär.

Was sich in den täglichen Entscheidungen ändert

Du magst zu Recht fragen: Ändert dies etwas Konkretes, oder ist es nur eine philosophische Präferenz?

Lass mich das mit einigen wiederkehrenden Mustern veranschaulichen.

Stell dir vor, du hast eine knappe Eingangskapazität – sagen wir, eine begrenzte Anzahl von Containern, die du diesen Monat aufgrund deiner Liquiditätsbeschränkungen importieren kannst. Du hast eine lange Liste potenzieller SKUs und Mengen, die du importieren möchtest.

Der übliche Ansatz besteht darin, die Container anhand eines Gemischs von Regeln zu füllen: Mindestbestand, prognostizierte Nachfrage, Serviceeinschränkungen, eventuell einige mit Einkäufern verhandelte Kategoriezielvorgaben. Wenn du fertig bist, misst du die erwarteten Servicelevels und Kosten, die sich aus dem Plan ergeben.

Ein RoR-zentrierter Ansatz ist anders. Für jede potenzielle Einheit, die du importieren könntest, schätzt du den erwarteten Nettoertrag über den relevanten Zeithorizont (Verkaufsmarge abzüglich erwarteter Veralterung, Abzinsung, Handhabung usw.) sowie die Menge an Kapital und Zeit, die diese Einheit bindet. Anschließend füllst du die Container, beginnend mit den Einheiten, die die höchste erwartete Rate of Return bieten, und fährst so fort, bis du an deine Kapazitäts- oder Liquiditätsgrenzen stößt.

Oft wirst du feststellen, dass einige „strategische“ Artikel, die in Bezug auf Marge oder Markenpositionierung gut erscheinen, einen miserablen RoR haben, sobald du ihre langsame Rotation und das hohe Risiko von Preisabschlägen berücksichtigst, während bescheidene Artikel, die sich leise vom Regal veräußern, mit Kapital unterversorgt sind.

Oder betrachte die Wahl zwischen regulärem Transport und einer teureren, aber schnelleren Variante. In einer KPI-Welt würdest du dies vielleicht als „Kosten hoch, Service hoch“ sehen und qualitativ abwägen. In einer RoR-Welt stellst du eine präzisere Frage: Erhöht die schnellere Variante, nach Abzug der zusätzlichen Kosten, die Geschwindigkeit, mit der dieser Fluss Kapital in Gewinn umwandelt? Wenn die Antwort mit ausreichendem Spielraum ja lautet, solltest du sie wählen, auch wenn dadurch deine Transportkosten-KPI schlechter aussieht.

Dasselbe Prinzip gilt bis hinunter zur kleinsten Entscheidungseinheit. Die letzte Einheit freier Verkaufsfläche, der letzte Platz in einer Lieferroute, die letzte Überstundenstunde: Jede sollte dorthin gehen, wo der erwartete RoR am höchsten ist.

Unsicherheit ist kein nachträglicher Gedanke

Supply chain agiert unter Unsicherheit: Die Nachfrage schwankt, Lieferanten scheitern, Lieferzeiten verlängern sich, Werbeaktionen schlagen fehl, Wettbewerber reagieren.

RoR beseitigt die Unsicherheit nicht auf magische Weise, sondern zwingt dich, ehrlich mit ihr umzugehen. Der „Net gain“ und die „Time“ in der RoR-Formel sind keine festen Zahlen; sie sind Zufallsvariablen. Du weißt nie genau, wie schnell sich ein Produkt verkaufen wird oder welche Abzinsung später erforderlich sein könnte.

Anstatt einem einzigen „besten Forecast“ hinterherzujagen und dann zu optimieren, als wäre alles sicher, ermutigt dich eine RoR-zentrierte Denkweise dazu, in Begriffen von Verteilungen zu denken: eine Bandbreite möglicher Zukünfte, jede mit ihrer eigenen Wahrscheinlichkeit und finanziellem Ergebnis. Entscheidend ist die erwartete Rate of Return, angepasst an das Risiko unangenehmer Extremszenarien.

Dies hat zwei praktische Konsequenzen.

Erstens richtet es den Fokus weg von abstrakter Prognosegenauigkeit hin zum wirtschaftlichen Einfluss. Eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 5% bei einem langsamen, margenarmen Produkt mag mathematisch befriedigend, wirtschaftlich jedoch vernachlässigbar sein. Eine leichte Verbesserung bei einem schnellen, margenstarken Fluss mit engen Kapazitätsgrenzen kann jedoch viel wert sein. RoR bietet dir eine Möglichkeit, solche Bemühungen zu bewerten.

Zweitens macht es das „Warten“ zu einer legitimen Entscheidung. Manchmal ist das Beste, was du mit deinem Kapital tun kannst, noch nichts zu tun: Warte auf weitere Informationen, lass die Nachfrage sich zeigen, vermeide es, in einen Lagerbestand zu investieren, dessen RoR derzeit unklar ist. In vielen Organisationen wird „nichts tun“ überhaupt nicht als Entscheidung wahrgenommen; unter einer RoR-Perspektive ist es oft der Maßstab, an dem alle anderen Optionen gemessen werden.

RoR ist anspruchsvoll – und das ist ein Vorteil

Es gibt einen Grund, warum RoR heute nicht die vorherrschende Sprache im supply chain ist: Es ist anspruchsvoll.

Um es ernsthaft anzuwenden, benötigst du eine einigermaßen kohärente Vorstellung davon, wie deine Entscheidungen in wirtschaftliche Ergebnisse umgesetzt werden. Du musst ausdrücklich entscheiden, wie viel ein Lagerengpass kostet, wie Veralterung zu bewerten ist und wie man die langfristigen Vorteile von besserem Service oder umweltfreundlicheren Abläufen berücksichtigt. Du musst der Tatsache ins Auge sehen, dass verschiedene Abteilungen widersprüchliche Präferenzen haben können und dass nicht alle vereinbar sind, ohne die Kompromisse in Zahlen zu fassen.

Dashboards mit vielen KPIs sind teils deshalb attraktiv, weil sie diese schmerzhaften Gespräche vermeiden. Jeder bekommt seine eigene Kennzahl und kann lokal Erfolge beanspruchen. RoR hingegen ist unerbittlich: Es legt lokale Optimierungen offen, die global Wert vernichten.

Doch genau aus diesem Grund glaube ich, dass RoR an die Spitze der Hierarchie gehört. supply chain ist im Kern angewandte Wirtschaftswissenschaft. Wir entscheiden tausende Male am Tag, wie knappe Ressourcen in einer unsicheren Welt eingesetzt werden. So zu tun, als ob diese Tätigkeit letztlich nicht einem einzigen wirtschaftlichen Maßstab unterliegt, lässt diesen Maßstab nicht verschwinden – er wird lediglich verschleiert.

RoR in die eigene Praxis integrieren

Ich schlage nicht vor, dass du deine Dashboards über den Nachtisch wegwirfst und jede KPI über Nacht durch einen RoR-Indikator ersetzt. Das wäre unrealistisch und unklug.

Was ich vorschlage, ist ein Wechsel in der geistigen Haltung.

Wenn du deine Kennzahlen betrachtest, versuche, sie als Instrumente im Cockpit zu sehen und nicht als Selbstzweck. Frage zu jeder: Wenn ich diese Kennzahl erhöhe oder senke, wie wirkt sich das auf die langfristige Rendite unserer knappen Ressourcen aus? Wenn du einen neuen Prozess, eine neue Planungsregel oder ein neues System entwirfst, frage: Hilft es uns, Kapazität, Kapital und Zeit systematisch den Optionen mit der höchsten RoR zuzuteilen?

Im Laufe der Zeit kannst du immer mehr Entscheidungen – beginnend mit denjenigen, die den größten finanziellen Einfluss haben – nach dieser Denkweise treffen. Du musst für jede Mikrobeentscheidung keine exakt präzise RoR berechnen; oft genügt schon ein ungefährer Vergleich im Größenordnungsmaßstab, um zu erkennen, welche Ströme offensichtlich überlegen sind und welche stillschweigend Wert vernichten.

Der Mainstream-Ansatz hat uns einen reichen Wortschatz zur Beschreibung von supply chains gegeben. Was ich befürworte, ist ein schärferes Prinzip zu ihrer Steuerung. In einem wettbewerbsorientierten Markt ist die wahre Anzeigetafel Münzen pro Kapitaleinheit pro Zeiteinheit. Wir können das genauso gut explizit machen und es den Weg weisen, wie wir unsere supply chains entwerfen, messen und automatisieren.