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 angesehen werden sollte. Dort stellte ich es als eines von vielen Themen vor. Hier möchte ich mich ausschließlich auf diese Idee konzentrieren: sie in klaren Worten zu erklären, aufzuzeigen, wie sie sich von der Mainstream-Sichtweise unterscheidet, und anzudeuten, welche Veränderungen eintreten, sobald 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 ein Folienset über supply chain management aufschlägst, findest du eine überraschend konsistente Definition. 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 und zur richtigen Zeit produziert und verteilt werden, um die Gesamtkosten des Systems zu minimieren und gleichzeitig die Serviceanforderungen zu erfüllen.¹

Frameworks wie das SCOR-Modell verwandeln diese Vision in ein großes Verzeichnis von Kennzahlen. SCOR organisiert die Leistung anhand von fünf Attributen – Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit, Agilität, Kosten und Asset Management – und definiert dann Hunderte von zugehörigen Indikatoren.² Balanced Scorecard-Ansätze verfolgen aus einem anderen Blickwinkel Ähnliches: Sie empfehlen, den supply chain über vier Perspektiven zu überwachen – finanziell, kundenbezogen, interne Prozesse, Lernen und Wachstum – jeweils mit einer eigenen Liste von KPIs.³

Das Ergebnis ist vertraut: Dashboards, gefüllt mit Servicelevels, OTIF, Prognosegenauigkeit, Lagerbestandstagen, 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 verraten, was man tatsächlich mit der nächsten Einheit knapper Ressourcen tun 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? Soll die letzte Palette zu Store X oder Store Y gehen? Solltest du für Luftfracht bezahlen oder auf das Schiff warten? Solltest du eine margenarme Aktion akzeptieren, die die Kapazität für mehrere Wochen bindet?

Ein Dashboard voller Kennzahlen beschreibt die Konsequenzen der getroffenen Wahl, sobald sie getroffen wurde. Es verrät selten mit einer einzigen Zahl, welche Option vorab 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.

Wann immer wir Ressourcen im supply chain binden – wenn wir Inventar kaufen, Kapazitäten buchen, einen Lkw schicken, ein Lager eröffnen oder einem Kunden eine Kreditlinie gewähren – tätigen wir de facto eine kleine Investition. Wir binden eine bestimmte Menge Kapital jetzt und hoffen, es später mit einem Überschuss zurückzuerhalten.

Die rate of return ist einfach:

„Net gain“ ist der Gewinn, der durch diese Entscheidung in Münzen (egal welche Währung) erzielt wird. „Capital committed“ ist die Menge an Kapital, die aufgrund dieser Entscheidung gebunden wird – in Inventar, Kapazitäten, Forderungen usw. „Time“ ist die Dauer, wie lange dieses Kapital gebunden bleibt.

Die Einheiten sprechen eine deutliche Sprache. RoR wird in „pro Zeiteinheit“ gemessen: pro Jahr, pro Monat, pro Tag. Mit anderen Worten, RoR ist eine Geschwindigkeit. Sie erfasst, wie schnell eine bestimmte Entscheidung Kapital in mehr 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 ökonomisch betrachtet besser als die mit dem niedrigeren RoR, nachdem man das Risiko berücksichtigt hat.

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

Warum die Häufigkeit der Renditen alles andere dominiert

Betrachten wir ein ganz einfaches Beispiel.

Angenommen, du hast zwei SKUs, A und B, mit ähnlichen Preisen und ähnlichen Margen pro Einheit. Betrachtet man nur den Margenprozentsatz, wirken sie gleichermaßen attraktiv.

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

Selbst wenn die Margen gleich sind, bietet SKU A dir zwölf Gelegenheiten pro Jahr, diese Marge auf demselben Kapitalsatz zu erwirtschaften, während B dir nur eine bietet. Sobald du die Rotationen zusammennimmst, wird A eine viel höhere rate of return generieren als B.

Einzelhändler erahnen dies bereits durch Kennzahlen wie GMROI (Gross Margin Return on Inventory Investment): Sie betrachten, wie viele Einheiten Bruttomarge sie pro Einheit Investition in das Inventar über ein Jahr erhalten. Aber GMROI wird üblicherweise aggregiert berechnet und in der Regel ohne den breiteren supply chain Kontext integriert.

Der entscheidende Punkt ist, dass Unterschiede in der Frequenz enorm sind. In einem großen Katalog findest du routinemäßig Ströme, deren effektive jährliche rate of return sich um eine oder zwei Größenordnungen unterscheidet. Einige Artikel decken kaum die Kapitalkosten; andere würden, wenn man ihnen genügend Kapazität und Regalfläche zuführen könnte, enorme Renditen erwirtschaften.

Sobald du dies erkennst, erscheinen viele Diskussionen im supply chain anders. Das Einsparen von ein paar Prozentpunkten bei den Transportkosten könnte weniger wert sein, als die Erhöhung der Rotationsgeschwindigkeit der richtigen Artikel um einen moderaten Wert. Eine Verkürzung der Durchlaufzeit zahlt sich möglicherweise nicht aus, weil „Kunden es mögen“ im Abstrakten, sondern weil sie es dir ermöglicht, Kapital im gleichen Sortiment zwei- oder dreimal mehr pro Jahr umzuschlagen.

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

RoR als einziges Ziel

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

Weise knappe Ressourcen zu – Kapital, Kapazität, Zeit, Aufmerksamkeit – auf die zulässigen Entscheidungen, die unter Berücksichtigung des Risikos die höchste erwartete rate of return bieten.

Alles andere ist zweitrangig.

Servicelevels sind wichtig, weil Lieferengpässe Einnahmen, Margen und das Ansehen schädigen; wenn dieser Schaden in Geld umgerechnet wird, senkt er die rate of return unterversorgter Entscheidungen. Inventartage sind bedeutsam, weil sie verändern, wie lange das Kapital gebunden ist; längere Zyklen verringern den RoR. Transportkosten sind von Bedeutung, weil sie den net gain reduzieren; aber wenn schnellerer oder teurerer Transport die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit profitabler Rotationen erhöht, kann er den RoR tatsächlich steigern.

Das meine ich, wenn ich sage, dass RoR die ultimative Kennzahl ist. Das bedeutet nicht, dass wir alle anderen Messgrößen ignorieren. Es bedeutet, dass alle anderen Kennzahlen untergeordnet sind: Sie sind nur insofern von Bedeutung, als sie unseren langfristigen rate of return auf knappe Ressourcen verbessern oder verschlechtern.

Implizit beurteilen uns die Märkte bereits so. Langfristig betrachtet schauen Investoren darauf, wie effizient ein Unternehmen Kapital in Gewinn umwandelt, Jahr für Jahr. Ich plädiere einfach dafür, dass supply chain Praktiker im Unternehmen dieselbe Perspektive einnehmen.

Wie sich dies der Mainstream-Sichtweise widersetzt

Die Mainstream-Sichtweise, wie bereits erwähnt, neigt dazu, sich um eine breite Familie von KPIs zu organisieren: Kosten, Service, Zuverlässigkeit, Agilität, Asset Utilization, ESG und so weiter. SCOR- und Balanced Scorecard-Frameworks bieten diesem Ansatz ein respektables Gerüst.

Was sie nicht tun, ist, eine Kennzahl über die anderen zu erheben und als eindeutige Zielfunktion zu definieren. Stattdessen erlauben sie Kompromisse: Erhöhe den Service, während du die Kosten „unter Kontrolle“ hältst; verbessere die Agilität, während du die Asset Efficiency beibehältst; gleiche finanzielle und kundenbezogene Perspektiven aus.

In der Praxis werden diese Kompromisse durch Politik, Gewohnheit und Intuition gehandhabt, statt durch eine strikte ökonomische Kalkulation. Die Transportabteilung kämpft für niedrigere Frachtkosten pro Einheit. Der Vertrieb drängt auf höhere Servicelevels und mehr Aktionen. Das Finanzwesen betrachtet das Working Capital. Nachhaltigkeit möchte niedrigere Emissionen. Jeder Bereich hat seine eigenen Kennzahlen und oft sein eigenes lokales Optimum.

RoR durchdringt dieses Geflecht.

Betrachte den Servicelevel. In einer RoR-zentrierten Sichtweise optimiert man den Servicelevel nicht „so hoch wie möglich“. Stattdessen schätzt man so ehrlich wie möglich die wirtschaftlichen Auswirkungen eines Ausverkaufs ein: verlorene Bruttomarge, zukünftige Umsatzeinbußen, Markenschäden, Strafzahlungen. Diese werden als Kosten in Münzen pro Einheit Fehlmenge ausgedrückt. Sobald dies erfolgt, wird der Servicelevel zur Konsequenz eines Optimierungsproblems, dessen Ziel RoR ist.

Das Gleiche gilt für Nachhaltigkeit oder Resilienz. Wenn eine Störung katastrophale Verluste droht, ist es vollkommen rational, in Redundanz oder Puffer zu investieren – allerdings sollte dies als eine Option behandelt werden, die heute Kosten verursacht und einen wahrscheinlichkeit-gewichteten Nutzen über die Zeit bietet. Wiederum liefert RoR einen einheitlichen Maßstab, um solche Investitionen mit alltäglicheren Verwendungen von Kapital zu vergleichen.

Die Mainstream-KPI-Sichtweise ist daher beschreibend und pluralistisch. Die RoR-Sichtweise hingegen ist vorschreibend und einheitlich.

Was sich in täglichen Entscheidungen ändert

Du magst zurecht fragen: Verändert dies etwas Konkretes, oder ist es nur eine philosophische Vorliebe?

Lass mich das anhand einiger wiederkehrender Muster veranschaulichen.

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

Der übliche Ansatz besteht darin, die Container nach einer Mischung von Regeln zu füllen: Mindestbestand, prognostizierte Nachfrage, Serviceeinschränkungen, vielleicht auch einige mit den Einkäufern ausgehandelte Kategorieziele. 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 net gain über den relevanten Zeitraum ein (Verkaufsrate minus erwartete Abschreibungen, Diskontierung, Handhabung etc.) und 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 aufweisen, und arbeitest dich so weit herunter, bis du deine Kapazitäts- oder Liquiditätsgrenzen erreichst.

Sehr oft wirst du feststellen, dass einige „strategische“ Artikel, die in Bezug auf Marge oder Markenpositionierung gut aussehen, einen miserablen RoR aufweisen, sobald du ihre langsame Rotation und das hohe Risiko von Preisabschlägen berücksichtigst, während unscheinbare Artikel, die sich leise aus dem Regal verkaufen, an Kapital gehungert 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, nachdem die zusätzlichen Kosten abgezogen wurden, die Rate, mit der dieser Fluss Kapital in Gewinn umwandelt? Wenn die Antwort mit einem komfortablen Spielraum ja lautet, solltest du sie wählen, auch wenn dadurch dein KPI für Transportkosten schlechter aussieht.

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

Unsicherheit ist kein Nachgedanke

Supply chain operiert unter Unsicherheit: Die Nachfrage schwankt, Lieferanten rutschen ins Straucheln, Durchlaufzeiten verlängern sich, Werbeaktionen schlagen fehl, Wettbewerber reagieren.

RoR entfernt Unsicherheit nicht auf magische Weise, aber es 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 Diskontierung später nötig sein könnte.

Anstatt einer einzigen „besten Prognose“ nachzujagen und dann zu optimieren, als sei sie sicher, ermutigt ein RoR-zentrierter Ansatz dazu, in Begriffen von Verteilungen zu denken: eine Bandbreite möglicher Zukünfte, jede mit ihrer eigenen Wahrscheinlichkeit und ihrem finanziellen Ergebnis. Entscheidend ist die erwartete rate of return, angepasst an das Risiko unerwünschter Ausreißer.

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 langsam bewegten, margenarmen Produkt mag mathematisch befriedigend, wirtschaftlich jedoch vernachlässigbar sein. Eine leichte Verbesserung bei einem schnellen, margenstarken Fluss mit engen Kapazitätsgrenzen kann jedoch sehr viel wert sein. RoR bietet dir einen Weg, solche Bemühungen zu bewerten.

Zweitens macht es das „Warten“ zu einer legitimen Entscheidung. Manchmal ist das Beste, was du mit deinem Kapital tun kannst, zunächst nichts zu tun: Warte auf mehr Informationen, lass die Nachfrage sich zeigen, und vermeide es, in Inventar zu investieren, dessen RoR momentan unklar ist. In vielen Organisationen wird „nichts tun“ überhaupt nicht als Entscheidung wahrgenommen; unter einem RoR-Blickwinkel 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 dominierende Sprache im supply chain ist: Es ist anspruchsvoll.

Um es ernsthaft anzuwenden, benötigst du eine einigermaßen kohärente Sicht darauf, wie deine Entscheidungen in wirtschaftliche Ergebnisse übersetzt werden. Du musst explizit entscheiden, wie viel ein Lagerengpass kostet, wie Abschreibungen zu bewerten sind und wie die langfristigen Vorteile eines besseren Service oder umweltfreundlicherer Abläufe zu berücksichtigen sind. Du musst dich der Tatsache stellen, dass unterschiedliche Abteilungen widersprüchliche Präferenzen haben können und dass nicht alle miteinander vereinbar sind, ohne Kompromisse quantifizieren zu müssen.

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

Genau aus diesem Grund glaube ich, dass RoR an die Spitze der Hierarchie gehört. Supply chain ist im Kern angewandte Ökonomie. Wir entscheiden tausende Male am Tag, wie wir knappe Ressourcen in einer Welt der Unsicherheit einsetzen. So zu tun, als ob diese Aktivität letztlich nicht einer einzigen wirtschaftlichen Messlatte unterliegt, lässt diese Messlatte nicht verschwinden; sie wird nur verdeckt.

RoR in die eigene Praxis integrieren

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

Was ich vorschlage, ist ein Wandel in der mentalen Haltung.

Wenn Sie Ihre Metriken betrachten, versuchen Sie, sie als Instrumente im Cockpit zu sehen und nicht als Selbstzweck. Fragen Sie bei jeder: Wenn ich diese Metrik erhöhe oder senke, wie wirkt sich das auf die langfristige Rendite unserer knappen Ressourcen aus? Wenn Sie einen neuen Prozess, eine neue Planungsregel oder ein neues System entwerfen, fragen Sie: Hilft es uns, Kapazität, Kapital und Zeit systematisch den Optionen mit der höchsten RoR zuzuweisen?

Im Laufe der Zeit können Sie immer mehr Entscheidungen – beginnend mit jenen, die den größten finanziellen Einfluss haben – nach dieser Denkweise treffen. Sie müssen nicht für jede Mikro-Entscheidung eine exakt präzise RoR berechnen; schon ein ungefähren Vergleich der Größenordnung genügt oft, um aufzuzeigen, welche Flüsse deutlich überlegen sind und welche stillschweigend Wert vernichten.

Die konventionelle Sicht hat uns einen reichen Wortschatz zur Beschreibung von supply chains geliefert. Wofür ich plädiere, ist ein klareres Prinzip zu ihrer Steuerung. In einem kompetitiven Markt ist die wahre Anzeigetafel Münzen pro Kapitaleinheit pro Zeiteinheit. Warum also nicht das explizit machen und es den Weg weisen lassen, wie wir unsere supply chains entwerfen, messen und automatisieren?