Auswahl des Service-Level zur Bestandsoptimierung - Optimierungssoftware

Auswahl des richtigen Service-Level


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Seit Februar 2015, Lokad empfiehlt Ihnen, Service-Level nicht weiter zu nuten. Service-Level sind in der Praxis schwer zu optimieren und stellen normalerweise die tatsächlichen Unternehmensprioritäten nur schlecht dar. Lokad hat eine leistungsfähigere Prognosetechnologie vorgestellt, nämlich über probabilistische Vorhersage. Für diese Prognose ist Service-Level nicht mehr als Input notwendig. Diese Technologie liefert deutlich bessere Ergebnisse und wird Ihnen daher dringend empfohlen.

Bei der Nutzung der Quantil-Prognosetechnologie wird der Reorder-Point als eine Funktion von erwarteter Nachfrage, Durchlaufzeit und Service-Level berechnet. Die Bestellmenge wird als Reorder-Point minus einerseits dem Lagerbestand und dem Bestellbestand andererseits berechnet. Der "Service-Level" stellt den Wunsch dar, Fehlbestände zu verhindern. Folgender Artikel enthält eine kurze Einführung zu diesem Thema sowie Hinweise, wie man angemessene Service-Level auswählt.

Dieser Aussage lag die Annahme zugrunde, dass es nicht wirtschaftlich ist, stets in der Lage zu sein Bestellungen aus dem Warenbestand abzufertigen. Die Festlegung eines richtigen Service-Level für ein bestimmtes Produkt hält im Wesentlichen die Balance zwischen Lager- und Fehlmengenkosten. Der Service-Level ist von daher eine wichtige Variable für die Kalkulation des angemessenen Sicherheitsbestands. Je höher der gewünschte Service-Level, desto größer der Sicherheitsbestand.

Bedauerlicherweise sind die Kostenfunktionen, die das Problem beschreiben, äußerst unternehmensspezifisch. Während Lagerkosten oftmals ziemlich einfach festgelegt werden können, sind die Kosten für Fehlmengen weitaus schwieriger zu bestimmen. Ein Kunde, der ein Produkt nicht im Laden finden kann, kann sich für eine vorrätige Alternative entscheiden, den Kauf auf einen späteren Zeitpunkt verschieben oder bei der Konkurrenz kaufen. Im Lebensmitteleinzelhandel zum Beispiel sind OOS-Situationen (Bestandslücke im Verkaufsregal; Artikel ist im Lager nicht vorhanden) bestimmter Must-Have-Produkte der Grund warum Kunden das Geschäft verlassen und die Konkurrenz aufsuchen.

Dieses Beispiel zeigt, dass die assoziierten Kostenfunktionen nicht nur unternehmens- sondern auch produktspezifisch sind. Wenn man in Betracht zieht, dass die meisten Hersteller und Einzelhändler Hunderte bis Hunderttausende von Produkten abfertigen, wird offensichtlich, dass ein übermäßig wissenschaftlicher Ansatz weder ratsam noch umsetzbar ist.

Die guten Nachrichten sind, dass es in der Praxis meistens vollkommen ausreichend ist, mit einem einfachen System zu arbeiten, das nach und nach angepasst werden kann.

Erste Schritte

Service-Levels werden von vielen Einzelhändlern als Teil des geistigen Eigentums betrachtet und streng bewacht. Nichtsdestotrotz sollten einige Schätzungen eine gute Ausgangsbasis bilden: 90% ist ein typischer Service-Level für den Einzelhandel; Positionen mit hoher Priorität können sogar 95% erreichen. Viele unserer Kunden haben durch das Festlegen des Service-Level auf einen Ausgangspunkt von einheitlich 90%, mit stetiger Verbesserung und Anpassung an die Bedürfnisse, erfolgreich einen sehr pragmatischen Ansatz gewählt.

Es ist wichtig das Verhältnis zwischen Service-Level und Sicherheitsbestand zu verstehen. Diagramm 1 stellt das Verhältnis dar. Wenn man die Differenz zu 100% durch 2 dividiert, multipliziert sich der Sicherheitsbestand um 2. Zum Beispiel: Ein Anstieg des Service-Level von 95% auf 97%, verdoppelt den benötigten Sicherheitsbestand. Service-Levels nahe 100% werden sehr schnell sehr teuer. Ein Service-Level von 100% ist die mathematische Äquivalente zu unendlichem Sicherheitsbestand.

Graph 1: Relationship safety stock vs. service level

Graph 1: Relationship safety stock vs. service level


Auswahl von Kategorien

Unserer Erfahrung nach ist es vollkommen ausreichend zwischen 3-5 Service-Level-Kategorien zu unterscheiden, die das Produktportfolio von Must-Have-Artikeln bis hin zu Artikeln mit niedrigster Priorität abdecken. Als Beispiel haben wir ein System mit drei Werten ausgewählt:

  • Hoch: 95%
  • Mittel: 90%
  • Niedrig: 85%

Kategorisierung von Produkten

Produkt-Rankings ermöglichen ein strukturiertes und sinnvolles Zuordnen von Produkten in im Voraus definierte Kategorien. Ausschließlich oder in Kombination verwendete Rankings beinhalten Umsatz, Rentabilität, Auftragsabschlüsse, Wareneinsatz (COGS; Cost of Goods Sold).

Beispiel: Produkt-Ranking nach Umsatz

  • Top 80% des Umsatz: Hoher Service-Level
  • Nächsten 15% des Umsatz: Mittlerer Service-Level
  • Nächsten 5% des Umsatz: Niedriger Service-Level

Beispiel: Produkt-Ranking nach Brutto-Deckungsbeitrag

  • Top 80% der Bruttomarge: Hoher Service-Level
  • Nächsten 15% der Bruttomarge: Mittlerer Service-Level
  • Nächsten 15% der Bruttomarge: Niedriger Service-Level

Nachdem die Kategorien und Service-Level festgelegt worden sind, kann Lokad den Reorder-Point (einschließlich Sicherheitsbestände) als Funktion dieser Werte bestimmen. Wir stellen oftmals fest, dass ein großes Potenzial für Lagerabbau nicht nur von der Genauigkeit unserer Prognose, sondern auch von den hochentwickelten Methoden und häufigen Aktualisierungen des Service-Levels abhängt.

Wer immer noch Bedenken bezüglich des in Lokad einzutragenden korrekten Service-Levels hat, sollte daran denken, dass es nicht wichtig und auch eher unrealistisch ist, gleich zu Beginn optimal abgestimmte Service-Levels zu haben. Wichtig ist, dass die neue Aufmerksamkeit für diesen Begriff in Kombination mit Lokad-Prognosen und Reorder-Point-Analysen mit ziemlicher Sicherheit den Status quo verbessern wird.

Literaturhinweise