Test der supply chain Performance
Der ROI einer supply chain Initiative hängt von der Leistung der Softwaretechnologie und von den Fähigkeiten der Personen ab, die die Initiative selbst ausführen. Allerdings hängt der ROI auch stark von der aktuellen supply chain Performance ab, wobei eine niedrigere Performance mehr Raum für Verbesserungen bietet. Im Folgenden stellen wir einen einfachen Test vor, der in wenigen Minuten durchgeführt werden kann, um die aktuelle supply chain Performance Ihres Unternehmens zu bewerten. Trotz der Einfachheit dieses Tests glauben wir, dass er eine genauere Perspektive bietet als die meisten detaillierten supply chain Benchmarks und Audits, die der Markt zu bieten hat. Es sollte etwa 5 Minuten Ihrer Zeit in Anspruch nehmen.
Ihre supply chain Performance in 12 Fragen
- Kann Ihre supply chain ohne Excel arbeiten?
- Halten Sie die ABC-Analyse für veraltet?
- Werden alle relevanten Daten von Ihren supply chain Teams dokumentiert?
- Erfassen Sie historische Lagerbestände?
- Überwachen Ihre supply chain Teams die Qualität ihrer Daten?
- Prognostizieren Sie Lieferzeiten?
- Verhindern Sie jegliche manuelle Eingriffe in Prognosen?
- Verarbeiten Sie operationelle Einschränkungen, - z. B. Mindestbestellmengen, - als Daten?
- Quantifizieren Sie die Kosten von supply chain Ausfällen?
- Können Ihre Entscheidungsfindungssysteme eine Woche unbeaufsichtigt bleiben?
- Können Sie alle Entscheidungen innerhalb einer Stunde neu berechnen?
- Werden alle Entscheidungen gegeneinander priorisiert?
1. Kann Ihre supply chain ohne Excel arbeiten?
Wenn supply chain Teams Excel-Tabellen verwenden, um ihre routinemäßigen supply chain Entscheidungen zu treffen – wie beispielsweise die Entscheidung, welche Mengen eingekauft werden sollen – dann kann der Betrieb tatsächlich als über Excel gesteuert betrachtet werden. Zwar ist es völlig in Ordnung, Excel hin und wieder zur Datenanalyse oder zur Untersuchung eines supply chain Problems zu verwenden, das bislang wenig Beachtung fand, aber es in den täglichen Entscheidungsprozess einzubinden, ist nicht angebracht. Excel ist nicht das richtige Werkzeug, um täglich Tausende oder gar Millionen von Entscheidungen zu treffen, wenn ein Unternehmen einen zuverlässigen supply chain Prozess liefern möchte. Wenn supply chain Entscheidungen von Excel abhängen, bedeutet das in der Praxis, dass diese Entscheidungen bei weitem nicht so optimiert sind, wie sie sein könnten.
2. Halten Sie die ABC-Analyse für veraltet?
Die ABC-Analyse reduziert sich darauf, die Tausenden von Produkten, die Ihr Unternehmen verkauft, in 3 bis 5 Klassen einzuteilen, die anhand ihres jüngsten Absatzvolumens definiert werden. Doch diese ABC-Klassen fügen keine zusätzlichen Informationen hinzu. Stattdessen spiegeln sie lediglich die historische Nachfrage wider – wenn auch auf eine grob Art und Weise – da der Großteil der ursprünglichen Informationen verloren geht. Die ABC-Analyse und all ihre Varianten stellen eine schwache Analysemethode dar, die versucht, die Komplexität Ihrer supply chain durch sehr grobe Annäherungen zu reduzieren. Wenn supply chain Entscheidungen auf Regeln beruhen, die die ABC-Klassen einbeziehen, können diese Entscheidungen verbessert werden, indem die ABC-Klassen ganz entfernt und granularere Reaktionen auf die prognostizierte zukünftige Nachfrage eingeführt werden.
3. Werden alle relevanten Daten von Ihren supply chain Teams dokumentiert?
Der wesentliche Aspekt dieser Frage ist, wer die Dokumentation erstellt. Häufig gibt es wenig bis gar keine Dokumentation für supply chain Daten, zu denen – unter anderem – Umsatzhistorie, Einkaufshistorie, Bestandsniveaus und Produktkatalog gehören. Selbst wenn eine solche Dokumentation existiert, wurde sie möglicherweise nicht von den supply chain Teams selbst erstellt, sondern von den IT-Teams. Die Dokumentation der Daten muss aus supply chain Sicht geschrieben werden, da sie sonst garantiert die vielen Feinheiten der supply chain Prozesse des Unternehmens nicht berücksichtigt. Fehlende Datendokumentation behindert viele, wenn nicht die meisten, Bemühungen, langanhaltende und anhaltende supply chain Probleme zu beheben. In der Praxis hängen diese Probleme typischerweise mit Randfällen zusammen, die ordnungsgemäß hätten behandelt werden können, wenn präzise Regeln zur Handhabung dieser spezifischen Fälle implementiert worden wären. Aufgrund mangelnder, supply chain-orientierter Dokumentation scheitert das Unternehmen routinemäßig daran, diese Korrekturen umzusetzen.
4. Erfassen Sie historische Lagerbestände?
Man kann nicht optimieren, was man nicht misst; und je besser die Messung, desto einfacher die Optimierung. supply chain erfordert die Speicherung vieler historischer Datensätze: Umsatzhistorie, Einkaufshistorie, Bestandsbewegungshistorie usw. Allerdings werden historische Lagerbestände viel zu oft nicht ordnungsgemäß erfasst. Während ERP / MRP / WMS-Anbieter argumentieren könnten, dass diese Daten ihre Systeme belasten würden, ist die Erfassung solcher Daten dank der heutzutage verfügbaren Datenspeicherkapazitäten kaum noch eine Herausforderung. Daher, falls Ihre supply chain Systeme Ihre historischen Lagerbestände nicht erfassen, ist höchstwahrscheinlich nur sehr wenig vorhanden, um tatsächlich mit den Verzerrungen umzugehen, die durch die Lagerbestände selbst eingeführt werden.
5. Überwachen Ihre supply chain Teams die Qualität ihrer Daten?
Wiederum ist der entscheidende Aspekt dieser Frage, wer das Monitoring übernimmt. Die Qualität der supply chain Daten ist eine entscheidende Voraussetzung dafür, dass supply chain Abläufe reibungslos funktionieren. Doch allzu oft haben supply chain Teams kaum oder gar keine Mittel, um die Qualität ihrer eigenen Daten zu überwachen und einzugreifen, sobald die KPIs von ihrem anfänglichen Kurs abweichen. Der Wert liegt im Auge des Betrachters. Die Aufgabe, die Qualität der supply chain Daten zu überwachen und proaktiv Probleme zu beheben, die im Laufe der Zeit auftreten, kann nicht an die IT-Teams delegiert werden. Dies sollte stattdessen eine der primären Verantwortlichkeiten der supply chain sein. Wenn die supply chain diese Verantwortung nicht übernimmt, bleiben viele Probleme unbemerkt und entwickeln sich unweigerlich zu kostspieligen – wenn auch meist verstreuten – Fehlern für das Unternehmen.
6. Prognostizieren Sie Lieferzeiten?
Eine gute Nachfrageprognose ist nichts ohne eine gute Lieferzeit Prognose. Tatsächlich muss das Unternehmen, um die richtigen Mengen zum richtigen Zeitpunkt einzukaufen oder zu produzieren, nicht nur die zukünftige Nachfrage korrekt antizipieren, sondern auch den abzudeckenden Zeitraum richtig einschätzen. Lieferzeiten variieren und weisen, wie die Nachfrage, viele statistische Muster wie Saisonalität und Unsicherheit auf. Zum Beispiel verlängert das chinesische Neujahr die Lieferzeiten, wenn in China produziert wird. Wenn die Lieferzeiten nicht prognostiziert werden, reagiert die supply chain in der Regel schlecht auf schwankende Lieferzeiten, da diese Schwankungen nicht eingeplant werden. Die statistische Prognose der Lieferzeiten geht diese Herausforderung direkt an, um das Beste aus den Nachfrageprognosen herauszuholen, die „aufbauend“ auf den Lieferzeitprognosen erstellt werden sollten.
7. Verhindern Sie jegliche manuelle Eingriffe in Prognosen?
Wenn eine statistische Prognose unzutreffend ist, sollte das zugrunde liegende statistische Modell korrigiert werden. Fehlt einem statistischen Modell ein kritischer Datensatz, der dem supply chain Anwender ansonsten zur Verfügung stünde, so sollten diese Daten eingegeben und dem System zugänglich gemacht werden. Wenn das statistische Modell diese zusätzlichen Informationen nicht nutzen kann, sollte es durch ein besseres Modell ersetzt werden, das diese zusätzlichen Informationen berücksichtigen kann. Es gibt keinen guten Grund, manuelle Eingriffe in Prognosen – oder sogar in Prognosemodelle – zu tolerieren: Sie sind nicht nur eine enorme Zeitverschwendung, sondern lenken die supply chain Anwender auch von der Lösung der zugrunde liegenden Probleme ab, die den Bedarf für manuelle Eingriffe überhaupt erst hervorrufen.
8. Verarbeiten Sie operationelle Einschränkungen, - z. B. Mindestbestellmengen, - als Daten?
Über transaktionale Daten wie die Umsatzhistorie hinaus sind viele weitere Datensätze wichtig, um supply chain Entscheidungen zu treffen: MOQs (Mindestbestellmengen), Transportkosten, maximale Containerkapazitäten, Lieferantenpreisstaffeln, kommerzielle Quoten, vertragliche Strafzahlungen usw. Da routinemäßige supply chain Abläufe von diesen Daten abhängen, sollten sie als Produktionsdaten behandelt werden. Allerdings werden die meisten der oben genannten Daten viel zu oft nicht einmal ordnungsgemäß in den Produktions-IT-Systemen erfasst. Stattdessen werden diese Daten in der Regel in Excel-Tabellen oder Access-Datenbanken aufbewahrt, die den IT-Abteilungen meist unbekannt bleiben. Dass diese Daten nicht Teil der Kern-IT-Systeme sind, deutet typischerweise darauf hin, dass die Produktion auf unzuverlässige Datenquellen angewiesen ist, wie etwa dieselben Excel-Tabellen oder Access-Datenbanken. Folglich ist die supply chain nicht vollständig optimiert, um mit den oben genannten Einschränkungen auf die effizienteste Weise umzugehen.
9. Quantifizieren Sie die Kosten von supply chain Ausfällen?
Supply chains versagen routinemäßig darin, Ergebnisse zu liefern: Fehlbestände treten ständig auf, ebenso wie unverkäufliche Bestände. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Reduzierung der Häufigkeit und des Ausmaßes solcher Ausfälle nicht nur wünschenswert, sondern nahezu immer möglich ist, jedoch ist Perfektion kein realistisches Ziel. Ein gewisses Maß an supply chain Ausfällen wird immer auftreten, da das Streben nach Perfektion – d. h. null Ausfall – weitaus kostenintensiver wäre als die Ausfälle selbst. Es muss ein Gleichgewicht zwischen den Kosten für Lagerbestand und den Kosten für Fehlbestände gefunden werden. Wenn die wirtschaftlichen Kosten, die mit supply chain Ausfällen verbunden sind, nicht quantifiziert werden, gibt es keine Möglichkeit zu wissen, ob das Unternehmen tatsächlich zu wenig oder zu viel Risiko eingeht. In der Praxis impliziert dies, dass das Unternehmen die mit seiner supply chain verbundenen Risiken nicht richtig optimiert.
10. Können Ihre Entscheidungsfindungssysteme eine Woche unbeaufsichtigt bleiben?
Jede Woche müssen Millionen von Entscheidungen getroffen werden, wenn es um eine bedeutende supply chain geht. Zwar werden die IT-Systeme von den supply chain Teams unterstützt, doch diese können vernünftigerweise nicht jede einzelne Entscheidung im Detail steuern – es gibt einfach zu viele davon. Infolgedessen operieren alle modernen supply chains mit einem gewissen Grad an Automatisierung, möglicherweise mittels Konzepten so grob wie die Min/Max Bestandsverwaltung. Wenn die supply chain Entscheidungsfindungssysteme eine Woche unbeaufsichtigt bleiben können, bedeutet dies, dass diese Systeme zweifellos unkluge Entscheidungen treffen, die Ihrem Unternehmen schaden. In der Praxis impliziert es auch, dass diese „unklugen“ Entscheidungen ständig getroffen werden, einfach weil oft niemand zur Verfügung steht, um solche Entscheidungen manuell zu übersteuern. Daher gibt es viel zu gewinnen, wenn die „unklugen“ Teile der supply chain Automatisierung behoben werden.
11. Können Sie alle Entscheidungen innerhalb einer Stunde neu berechnen?
Agilität ist in jeder supply chain essenziell. Geschäftskontexte ändern sich, und What-if-Szenarien müssen ständig untersucht werden. Es bringt häufig nichts, wenn die Systeme in Echtzeit reagieren, wenn eine zentrale Annahme geändert wird, wie beispielsweise der Transport von Waren per Luft oder per See. Wenn es jedoch um die supply chain Modelle geht, ist es entscheidend, dass innerhalb von etwa einer Stunde eine Rückmeldung eingeholt werden kann. Das supply chain Management sollte – zumindest aus simulativer Perspektive – noch am selben Tag Feedback zu einem Ansatz erhalten können, den es testen möchte. Da Simulationen in der Regel ein paar Versuche benötigen, um mit den richtigen Einstellungen „den Nagel auf den Kopf zu treffen“ – sofern nicht alle Modelle innerhalb einer Stunde neu ausgeführt werden können –, gibt es keine Chance, solches Feedback am selben Tag zu erhalten. Unternehmen, die nicht in der Lage sind, alle supply chain Entscheidungen mit variierenden Annahmen neu zu generieren, können auch die ihnen zur Verfügung stehenden supply chain Optionen nicht ausloten. Viel Potenzial bleibt somit ungenutzt.
12. Werden alle Entscheidungen gegeneinander priorisiert?
Viele traditionelle supply chain Systeme legen großen Wert auf Silos: Entscheidungen werden lokal getroffen, ohne das Gesamtbild zu berücksichtigen. Beispielsweise, wenn ein Lager bei einem bestimmten Produkt knapp wird, ist es am besten sicherzustellen, dass die wenigen verbleibenden Einheiten an die Filialen verteilt werden, die sie am dringendsten benötigen. Wenn Entscheidungen isoliert getroffen werden, könnte eine einzelne Filiale eine große Nachbestellung für das Produkt aufgeben und damit einen Fehlbestand im Lager verursachen, während die Filiale zu diesem Zeitpunkt eigentlich gar nicht so viel nachbestellen müsste. Unternehmen, die ihre supply chain Entscheidungen isoliert treffen, übersehen systematisch das Gesamtbild, indem sie vergessen, dass die meisten supply chain Entscheidungen nicht lokale Konsequenzen haben. Daher – sofern Ihre supply chain Entscheidungen nicht bereits systematisch gegeneinander priorisiert sind – gibt es Leistungssteigerungen, die darin liegen, eine solche Priorisierung einzurichten.