Warum Durchlaufzeiten fast immer unterschätzt werden

00:00:07 Bedeutung der Durchlaufzeiten im Bestandsmanagement.
00:00:50 Zerlegung technischer Aspekte der Versorgungsprozesse.
00:02:56 Messung der Durchlaufzeiten zur Optimierung der supply chain.
00:04:12 Analyse der Durchlaufzeitphasen zur Optimierung.
00:06:59 Aufschlüsselung der Durchlaufzeiten für präzise Messungen.
00:08:02 Unsicherheit in Durchlaufzeiten und Verteilungsalgebra.
00:10:03 Praxisbeispiel: Verbesserung der Durchlaufzeiten.
00:12:37 Erklärung unerwarteter Verzögerungen in Geschäftsprozessen.
00:13:02 Lagerineffizienzen, die zu Verzögerungen führen: ein Beispiel.
00:15:00 Behebung von Problemen im Lagerbeispiel.
00:16:16 Boxpyramidenbildung durch das Förderband.
00:17:26 Abschließende Gedanken.

Zusammenfassung

In diesem Interview erörtern Kieran Chandler und Joannes Vermorel die Bedeutung von Durchlaufzeiten in der supply chain optimization. Vermorel betont die Notwendigkeit einer genauen Messung der Durchlaufzeiten in verschiedenen Phasen, von der Produktion bis hin zu kundenfertigen Produkten. Durch die Zerlegung der Durchlaufzeiten in einzelne Komponenten können Unternehmen die Gesamtdurchlaufzeiten besser abschätzen und Engpässe identifizieren. Vermorel hebt außerdem die Vorteile kürzerer Durchlaufzeiten hervor, wie verbesserte Planung und verkürzte Prognosezeiträume. Anhand eines Praxisbeispiels, in dem ineffiziente warehouse Prozesse, wie LIFO-Bearbeitung und ein kurzes Förderband, zu Verzögerungen führten, wird der Einfluss kleiner Umsetzungsdetails auf die Effizienz der supply chain verdeutlicht.

Erweiterte Zusammenfassung

In diesem Interview besprechen Kieran Chandler und Joannes Vermorel, der Gründer von Lokad, die Bedeutung der Durchlaufzeiten in der supply chain optimization und im inventory management. Durchlaufzeiten werden von Unternehmen oft übersehen, die stattdessen den Fokus auf die Bestandsprognose legen. Vermorel erklärt, dass ein Verständnis der Durchlaufzeiten entscheidend für den Geschäftserfolg ist und dass deren Ignorierung zu ungenauen Prognosen führen kann.

Durchlaufzeiten stellen einen technischeren Aspekt des supply chain Prozesses dar, der Detailgenauigkeit und Kenntnisse der Produktions- und Transportprozesse erfordert. Sie mögen nicht so glamourös sein wie der Fokus auf future demand, aber ihre Auswirkungen auf das Bestandsmanagement sind erheblich. Längere Durchlaufzeiten erfordern in der Regel höhere stock levels.

Der erste Schritt zur Verbesserung des Durchlaufzeitmanagements besteht darin, die Durchlaufzeiten genau zu messen. Unternehmen haben oft ungenaue Messwerte der Durchlaufzeiten, da diese für den Betrieb der supply chain nicht als kritisch erachtet werden. Für Optimierungszwecke ist es jedoch unerlässlich, gute Messungen für jeden Schritt des supply chain Prozesses zu haben.

Vermorel schlägt vor, dass Unternehmen die Durchlaufzeiten in verschiedenen Phasen messen sollten, wie z.B. in der Produktion, im Hafen-zu-Hafen-Transport, beim Transport vom Hafen zum Lager und der Zeitspanne, die benötigt wird, um die Artikel in den Regalen für Kunden bereitzustellen. Diese Messungen müssen nicht extrem detailliert sein, aber eine klare Differenzierung zwischen den verschiedenen Phasen der supply chain kann eine solide Basis für die Durchlaufzeitprognose und -optimierung liefern.

Durch die genaue Messung der Durchlaufzeiten können Unternehmen potenzielle Engpässe oder Verzögerungen identifizieren, die zufällig oder unnötig sein können. Zum Beispiel kann es in einer 13-wöchigen Durchlaufzeit für den Import von Waren aus Asien zu einer zweiwöchigen Verzögerung kommen, die auf den decision-making Prozess für Nachbestellung von Artikeln zurückzuführen ist.

Vermorel erklärt, dass die Variabilität der Durchlaufzeiten auf mehrere Faktoren zurückzuführen ist. So kann beispielsweise der Transport durch Wetterbedingungen beeinflusst werden, wodurch eine Fracht aus Asien ein paar Tage mehr oder weniger als erwartet benötigt. Zusätzlich können Zollabfertigungen in Häfen zufällig zu zusätzlichen Verzögerungen von etwa einer Woche führen. Ferner unterliegen die Produktionsdurchlaufzeiten Änderungen, da Lieferanten möglicherweise mit anderen Kunden beschäftigt sind oder nicht ausschließlich einem Kunden gewidmet sind. Diese Faktoren tragen zu zufälligen Schwankungen der Durchlaufzeiten bei.

Der Vorschlag, diese Schwankungen zu managen, besteht darin, die Durchlaufzeiten in verschiedene Bestandteile zu zerlegen, wie z.B. Produktion, Transport, Zollabfertigung und Entscheidungsfindung, unter anderem. Auch wenn dies die Komplexität erhöhen mag, argumentiert Vermorel, dass es der einzige Weg ist, Durchlaufzeiten vernünftig zu messen. Durch die Aufschlüsselung der Durchlaufzeiten in ihre grundlegenden Komponenten können Unternehmen jeden Abschnitt besser verstehen und eine more accurate Schätzung der Gesamtdurchlaufzeit erhalten.

Allerdings bringt jeder dieser einzelnen Faktoren seinen eigenen Unsicherheitsbereich und Wahrscheinlichkeiten mit sich. Um Vertrauen in die Prognose der Durchlaufzeiten zu haben, schlägt Vermorel vor, eine Algebra der Verteilungen zu verwenden, um diese probabilistischen Variablen zu kombinieren. Obwohl die Hinzufügung von Variablen die Unsicherheit erhöhen könnte, steigt die Gesamtsunsicherheit der Durchlaufzeiten nicht in die Höhe, da jeder einzelne Prozess genauer geschätzt wird.

Im Kontext eines Praxisbeispiels beschreibt Vermorel, wie ein Unternehmen, wenn es anfängt, seine Durchlaufzeiten genau zu messen, oft zufällige Verzögerungen entdeckt, die durch Automatisierung beseitigt werden können. Dies kann zu erheblichen Verbesserungen der supply chain Prozesse und der Gesamteffizienz führen.

Das Interview unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses der Variabilität der Durchlaufzeiten und die Vorteile ihrer Zerlegung in einzelne Komponenten. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Durchlaufzeiten genauer abschätzen und verwalten, was zu einer verbesserten supply chain optimization und Gesamteffizienz führt.

Vermorel betont, dass die Reduzierung der Durchlaufzeiten einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz der supply chain haben kann. Durch den kontinuierlichen Warenfluss, anstatt diese über längere Zeiträume stationär zu halten, können Unternehmen die Durchlaufzeiten verkürzen und ihre Ressourcen besser nutzen. Kürzere Durchlaufzeiten helfen nicht nur, den benötigten Lagerbestand zu reduzieren, sondern machen die gesamte supply chain in vielerlei Hinsicht effizienter.

Ein wesentlicher Vorteil kürzerer Durchlaufzeiten besteht darin, dass sie eine bessere Planung ermöglichen. Wenn Unternehmen ihre Durchlaufzeiten verkürzen können, müssen sie nicht so weit in die Zukunft prognostizieren. Beispielsweise, wenn ein Unternehmen seine Durchlaufzeit von zwölf Wochen auf acht Wochen reduzieren kann, muss es nur die Nachfrage für die nächsten acht Wochen prognostizieren, anstatt für die nächsten zwölf. Diese Verringerung des Prognosezeitraums führt zu accurate forecasts, da die kurzfristige Nachfrageprognose von Natur aus genauer ist, als zu versuchen, sie weiter in die Zukunft zu projizieren.

Zusätzlich zur Verbesserung der Planung können kürzere Durchlaufzeiten Unternehmen dabei helfen, unerwartete Verzögerungen zu vermeiden. Auch wenn Unternehmen idealerweise jeden Schritt ihres supply chain Prozesses umfassend verstehen sollten, weist Vermorel darauf hin, dass dennoch unerwartete Verzögerungen auftreten können, meist aufgrund übersehener Details. Er erzählt ein Beispiel aus einem Lager, das er vor einigen Jahren besuchte, bei dem elektronische Bestellungen für Waren auf Papier gedruckt wurden, damit die Mitarbeiter sie manuell bearbeiten konnten. Die Art und Weise, wie der Drucker eingerichtet war, führte dazu, dass die Bestellungen in eine Kiste fielen, was eine unnötige Verzögerung bei der Bearbeitung der Bestellungen verursachte.

Vermorel beschreibt einen Lagerprozess eines Unternehmens, bei dem sich ein Stapel von Bestellungen aufbaute. Das Problem war, dass die Bestellungen nach dem Last-in, First-out (LIFO)-Prinzip und nicht nach dem First-in, First-out (FIFO)-Prinzip bearbeitet wurden. Der Mitarbeiter nahm stets die zuletzt eingegangene Bestellung aus dem Stapel, was bedeutete, dass die Bestellung am unteren Ende im Stapel verbleiben würde, bis alle anderen Bestellungen abgearbeitet waren. In arbeitsintensiven Zeiten konnte dies dazu führen, dass einige Bestellungen über einen unbestimmten Zeitraum, möglicherweise Tage, unten im Stapel verharrten.

Das LIFO-Problem wurde dadurch verursacht, dass die Bestellungen gedruckt und zu einem Stapel zusammengelegt wurden. Interessanterweise trat ein ähnliches Problem weiter unten in der supply chain aufgrund eines zu kurzen Förderbands auf. Die Mitarbeiter nahmen Artikel und legten die Kartons auf das Förderband. Da das Förderband manuell betrieben wurde und nur etwa 10 Meter lang war, reichte dies für das Volumen an Kartons nicht aus. Folglich füllte sich das Förderband, und die Mitarbeiter begannen, die Kartons vor dem Förderband auf den Boden zu legen.

Da das Förderband voll blieb, bildete sich vor ihm eine Pyramide von Kartons. Als das Förderband schließlich wieder in Bewegung geriet, nahmen die Mitarbeiter die Kartons von der Spitze der Pyramide, was erneut zu einer LIFO-Situation führte. Der älteste Karton wurde erst wieder auf das Förderband gebracht, nachdem die gesamte Pyramide abgebaut worden war.

Vollständiges Transkript

Kieran Chandler: Heute bei Lokad TV werden wir genau verstehen, warum Durchlaufzeiten so wichtig für den Geschäftserfolg sind und auch besprechen, warum, wenn man sie nicht ernst nimmt, man genauso gut einen Zufallsgenerator zur Prognose verwenden könnte. Also, Joannes, ich denke, dies ist wahrscheinlich eines der einfacheren Themen, die wir bei Lokad TV behandelt haben. Warum sprechen wir heute darüber?

Joannes Vermorel: Ich würde sagen, Durchlaufzeiten sind vielleicht nicht der Elefant im Raum, aber etwas Kleineres als ein Elefant, sagen wir ein Pferd im Raum, das ignoriert wird. Der Elefant im Raum, der ignoriert wird, ist lediglich die probabilistische Natur der Nachfrageprognose selbst. Es besteht Unsicherheit in Bezug auf die Nachfrage, und man muss damit umgehen. Aber das Pferd im Raum, direkt neben dem Elefanten, ist die Tatsache, dass die Durchlaufzeit ebenfalls eine gewisse Unsicherheit aufweist und korrekt prognostiziert werden muss.

Durchlaufzeiten sind technischer; sie sind nicht sehr kompliziert, aber man muss in der Lage sein, das Kleingedruckte der supply chain im Blick zu haben. Man muss genau wissen, was auf der Produktionsseite passiert, was im Bereich Transport vor sich geht, und wenn man mehrere Transportmöglichkeiten zur Verfügung hat, wie z.B. den Transport der Waren per Schiff oder per Flugzeug, muss man sich dessen bewusst sein. Es sind viele kleine Details, auf die man achten muss, um die Situation korrekt zu verstehen. Es mag nicht so glamourös sein wie der Fokus auf future demand, aber die Realität ist, dass, weil Durchlaufzeiten einen linearen Effekt auf die Bestände haben, man bei doppelt so langen Durchlaufzeiten doppelt so große Lagerbestände benötigt. Dies wird häufig unterschätzt, weil es technischer Natur ist, denke ich.

Kieran Chandler: Du hast die Komplexität des Ansatzes erwähnt. Welchen ersten Schritt sollte jemand deiner Meinung nach unternehmen, wenn er seine Herangehensweise an Durchlaufzeiten verbessern möchte?

Joannes Vermorel: Der erste Schritt ist die Messung. Sehr häufig gibt es eine relativ schlechte Messung der Durchlaufzeiten. Es ist nicht geschäftskritisch, die Durchlaufzeit zu messen, um die supply chain zu betreiben, aber wenn man optimieren möchte, muss man gute Messwerte haben. Idealerweise möchte man für jeden einzelnen Schritt messen. Theoretisch könnte man in eine extreme Granularität gehen und jede Minute über mehrere Wochen messen, um komplette Sichtbarkeit darüber zu haben, wo genau sich diese Produkte aufhalten. In Wirklichkeit bewegen sich die Produkte die meiste Zeit nicht.

Ohne in diese extreme Perspektive zu gehen, wäre es großartig, wenn man bereits klar zwischen der Produktionszeit, der Zeit für den Hafen-zu-Hafen-Transport, der Zeit für den Transport vom Hafen zum Lager und der Zeit, die es benötigt, nachdem die Waren in Ihrem Lager eingetroffen sind, um sie in die Regale zu bringen und für die Kunden bereitzustellen, unterscheiden könnte. Um all diese Messungen richtig durchzuführen, sprechen wir nicht von Millionen Messungen; es sind etwa ein halbes Dutzend, die einen guten Einstiegspunkt für Ihre Durchlaufzeitprognose und -optimierung bieten. Das Erste, was einem auffallen wird, ist, dass vielleicht einige Verzögerungen zufällig sind, und aus Ihren 13 Wochen Durchlaufzeit für den Import aus Asien zwei Wochen ausschließlich die Verzögerung darstellen, die benötigt wird, um eine Entscheidung darüber zu treffen, wie viel Nachbestellung durchgeführt werden soll.

Kieran Chandler: Lass uns über diese Variabilität sprechen. Was sind die Hauptfaktoren, die zu dieser Art von Variabilität der Durchlaufzeiten beitragen?

Joannes Vermorel: Der Transport selbst weist eine gewisse Variabilität auf. Zum Beispiel kann, abhängig von den Wetterbedingungen, eine Fracht aus Asien ein paar Tage mehr oder weniger benötigen. Es ist nicht besonders präzise. Dann, wenn man durch den Zoll in einem Hafen muss, können die Zollabfertigungen zufällig zu zusätzlichen Verzögerungen von etwa einer Woche führen. Bevor die Waren transportiert werden, müssen sie produziert werden, und Ihr Lieferant könnte auch Bestellungen von anderen Kunden erhalten haben, über die Sie keine Kontrolle haben. Daher liegt der Arbeitsaufwand Ihres Lieferanten zu einem bestimmten Zeitpunkt teilweise außerhalb Ihrer Kontrolle. Selbst wenn theoretisch die Produktion von 1.000 Einheiten mit einer Produktionseinheit genau eine Woche in Anspruch nimmt, könnte es länger dauern, wenn diese Produktionseinheit bereits damit beschäftigt ist, einem anderen Kunden zu dienen. Dadurch variiert die Produktionsdurchlaufzeit, da Ihre Lieferanten nicht ausschließlich für Sie tätig sind. Es gibt viele Ursachen, die zufällige Schwankungen der Durchlaufzeiten erzeugen können.

Kieran Chandler: Also sagst du, anstatt die gesamte Durchlaufzeit als ein Ganzes zu betrachten, sollten wir sie in einzelne Teile aufteilen. Fügt das nicht eine Menge zusätzlicher Komplexität hinzu?

Joannes Vermorel: Es fügt Komplexität hinzu, aber es ist auch der einzige Weg, eine vernünftige Messung Ihrer Durchlaufzeit zu erhalten. Wenn Sie Ihre Durchlaufzeiten verstehen wollen, müssen Sie sie in ihre grundlegenden Bestandteile zerlegen. Ja, am Ende haben Sie vielleicht ein halbes Dutzend Zeitabschnitte, wie die Verzögerungen in der Produktion, die Verzögerungen beim Transport per Fracht zum Hafen, die Verzögerung beim Transport per Lkw vom Hafen zu Ihrem Lager, die Verzögerung beim Versand von Ihrem Lager zu den Endkunden, die Verzögerung, bis Sie eine Entscheidung darüber treffen, wie viel Sie nachbestellen müssen, und vielleicht die Verzögerung zwischen den Nachbestellungen. Also, ja, Sie müssen zerlegen, aber die Realität ist, dass es keine echte Alternative gibt, wenn Sie eine vernünftige Messung Ihrer Durchlaufzeiten haben wollen. Es ist nicht so, dass das Problem verschwindet, weil Sie beschlossen haben, es zu ignorieren.

Kieran Chandler: Es klingt so, als ob bei jedem dieser einzelnen Faktoren viel Unsicherheit herrschen wird, mit einer echten Bandbreite an Wahrscheinlichkeiten, die eintreten könnten. Wie können Sie Vertrauen darin haben, dass Ihre Vorhersage der Durchlaufzeit zutreffend ist?

Joannes Vermorel: Dafür benötigt man typischerweise eine Verteilungsalgebra, mit der man seine Variablen und Wahrscheinlichkeitsvariablen kombinieren kann. Lokad bietet eine an, aber es gibt auch andere Möglichkeiten. Letztendlich bedeutet das, dass Sie für jeden Schritt des Prozesses eine probabilistische Messung haben, die eine variable Anzahl von Tagen darstellt, und dass Sie diese zusammenrechnen müssen – so wie diese Verzögerung plus jene Verzögerung, nur dass Sie dabei probabilistische Variablen addieren. Sie müssen verstehen, dass sich das statistische Rauschen nicht wirklich kumuliert. Also ja, Sie erhalten mehr Unsicherheit, wenn Sie die Variablen addieren, was die gesamte Bandbreite der Möglichkeiten betrifft, aber das bedeutet nicht, dass die Unsicherheit der Durchlaufzeiten in die Höhe schnellt, nur weil Sie Schritte hinzufügen. Letztlich zerlegen Sie eine große Verzögerung in kleinere, die Sie genauer schätzen können, weil sie unterschiedliche Prozesse repräsentieren.

Kieran Chandler: Zum Abschluss, lassen Sie uns ein Beispiel aus der Praxis betrachten. Können Sie ein Beispiel dafür nennen, wann ein Kunde von Ihnen seine Herangehensweise an die Durchlaufzeiten verbessert hat und wie sich das auf seine Geschäftsprozesse ausgewirkt hat?

Joannes Vermorel: Ja, sobald Sie beginnen, Ihre Durchlaufzeiten zu messen, stellen Sie klassischerweise fest, dass es Verzögerungen gibt, die völlig zufällig sind.

Kieran Chandler: Man merkt, dass Waren an einem Ort eintreffen, dort fünf Tage lang verweilen, ohne dass etwas geschieht, nur um dann wieder bewegt zu werden. Und diese fünf Tage lassen sich auf null reduzieren, wenn Sie sich einfach entscheiden, anstatt sie in Regalen zu lagern, fünf Tage untätig zu warten und sie dann in Bewegung zu halten. Es geht einfach darum, sie ständig in Bewegung zu halten. Außerdem helfen bessere Prognosen, den Lagerbestand zu reduzieren, den Sie vor Ort halten müssen. Aber kürzere Durchlaufzeiten erreichen das auf eine wesentlich effizientere Art.

Joannes Vermorel: Wenn Sie alle Ihre Durchlaufzeiten auf null reduzieren könnten, würden Sie überhaupt keinen Lagerbestand benötigen. Wenn Sie einfach sagen könnten, dass sobald ein Kunde eine Einheit anfordert, Sie diese Einheit sofort produzieren und an den Kunden liefern, wäre das wie Just-in-Time bei allem – und Sie bräuchten keinen Bestand, keinerlei Planung, gar nichts. Das Zusammenpressen der Durchlaufzeiten wirkt sich also positiv auf die gesamte supply chain aus. Außerdem reduziert es nicht nur den Lagerbestand, sondern wenn Sie kürzere Durchlaufzeiten haben, müssen Sie nicht mehr so weit in die Zukunft planen wie früher. Wenn Sie Ihre 12-Wochen-Durchlaufzeiten auf 8 Wochen verkürzen können, bedeutet das, dass Sie die Nachfrage nur noch 8 Wochen im Voraus prognostizieren müssen statt 12 Wochen im Voraus. Und die Realität ist, dass je weiter in die Zukunft geschaut wird, desto ungenauer die Prognosen sind. Wenn Sie also nur kurzfristig prognostizieren, sind Ihre Prognosen von Natur aus genauer, was alles vereinfacht und Ihre gesamte supply chain effizienter macht, nur weil Sie nicht so weit in die Zukunft blicken müssen.

Kieran Chandler: Und Sie sprachen von unerwarteten Verzögerungen. Das dürfte für viele unserer Zuschauer ziemlich überraschend sein. Ein Unternehmen sollte doch eigentlich jeden Schritt dieses Prozesses gut verstehen. Wie können also diese unerwarteten Verzögerungen tatsächlich auftreten?

Joannes Vermorel: Manchmal liegt der Teufel im Detail. Um Ihnen ein Beispiel zu geben: In einem Lager, das ich vor ein paar Jahren besuchte, wurden elektronische Aufträge für Waren, die geliefert bzw. versendet werden sollten, empfangen. Das System im Lager druckte tatsächlich die erhaltenen elektronischen Bestellungen aus. Die Idee war, dass ein Ausdruck der Bestellung generiert wurde und ein Mitarbeiter diesen ausgedruckten Auftrag nahm, um die Kommissionierung vorzunehmen und die Waren zu versenden. Es handelte sich um teure Waren, weshalb ein relativ manueller Prozess für die Kommissionierung im Lager durchaus angemessen war. Aber das Problem war, dass der Drucker so eingerichtet war, dass die eingegangenen Versandaufträge ausgedruckt wurden und das Papier dann in eine Box fiel, und dann…

Kieran Chandler: Joannes, können Sie ein spezifisches Problem erklären, das im supply chain Prozess aufgetreten ist?

Joannes Vermorel: Ja, natürlich. Das Problem hing mit dem Bestellstapelungssystem zusammen. Wenn eine Bestellung empfangen und ausgedruckt wurde, wurde sie auf einen Stapel gelegt. Das Problem war jedoch, dass die Mitarbeiter stets die zuletzt elektronisch eingegangene Bestellung auswählten. Das bedeutete, dass, wenn Bestellungen gestapelt waren, die ganz unten liegende Bestellung dort blieb, bis der gesamte Stapel abgearbeitet wurde. So stauten sich in geschäftigen Zeiten Bestellungen an, und das unterste Element im Stapel wurde auf unbestimmte Zeit verzögert.

Kieran Chandler: Ah, ich verstehe. Also haben sie unbeabsichtigt anstatt eines First-Come, First-Served-Prinzips (FIFO) ein Last-In, First-Out-System (LIFO) implementiert. Ist das korrekt?

Joannes Vermorel: Genau. Sie hatten unbeabsichtigt LIFO eingeführt, weil die Mitarbeiter immer die zuletzt eingegangene Bestellung auswählten, die oben auf dem Stapel ausgedruckt wurde. Dies geschah, weil die Auftragsabwicklung an der Druckerseite stattfand. Aber dasselbe Problem trat weiter unten im Ablauf aufgrund eines zu kurzen Förderbands auf.

Kieran Chandler: Oh, ich verstehe. Was ist also mit dem Förderband passiert?

Joannes Vermorel: Nun, das Förderband war zu kurz für das Bestellvolumen. Infolgedessen, als es voll war, konnten die Mitarbeiter keine weiteren Kisten darauf platzieren. Also legten sie die Kisten auf den Boden vor dem Förderband. Als sie zurückkamen, stellten sie fest, dass sich das Band nicht bewegt hatte, und legten weitere Kisten auf den Boden. Das führte dazu, dass sich ein pyramidenförmiger Stapel von Kisten bildete. Als das Förderband wieder in Bewegung kam, nahmen sie die Kisten von der Spitze der Pyramide, und der Vorgang begann von Neuem.

Kieran Chandler: Das klingt nach einer herausfordernden Situation. Es scheint, als hätten sie unbeabsichtigt erneut ein LIFO-System eingeführt, bedingt durch die physische Anordnung und das kurze Förderband.

Joannes Vermorel: Ja, genau. Es ist interessant, wie kleine Implementierungsdetails unerwartete Situationen in der supply chain hervorrufen können. Manchmal können schon geringfügige Unvollkommenheiten in der physischen Anordnung erhebliche Konsequenzen haben. Daher wäre mein Vorschlag, in ein längeres Förderband zu investieren und vielleicht Anpassungen vorzunehmen, wie beispielsweise ein Loch in den Boden der Kisten zu bohren, um Stapelungsprobleme zu vermeiden.

Kieran Chandler: Das ist ein großartiger Vorschlag, Joannes. Es ist faszinierend, wie wichtig diese scheinbar kleinen Details sein können. Nun, das war’s für diese Woche. Vielen Dank, dass Sie dabei waren, und wir sind nächste Woche mit einer weiteren Episode zurück. Bis dahin, danke fürs Zuschauen!