Beschreibung
Durchlaufzeit kann als die Latenz zwischen dem Beginn und dem Abschluss eines Prozesses zusammengefasst werden. In einer supply chain ist dies in der Regel dann involviert, wenn Waren gekauft, transformiert oder gewartet werden.
Obwohl dies ziemlich simpel erscheinen mag und keiner weiteren Untersuchung würdig erscheint, würden wir argumentieren, dass dem nicht so ist. Über die Betrachtung von Durchlaufzeiten nachzudenken ist ebenso wichtig wie über zukünftige Nachfrage nachzudenken. Die Zeit, normalerweise in Tagen gemessen, zwischen dem, was man heute zu tun beschließt, und der Zeit, die benötigt wird, bis sich die Auswirkungen dieser Entscheidung bemerkbar machen, formt tatsächlich die Funktionsweise der gesamten supply chain.
Die Bedeutung zeigt sich deutlich, wenn man sich die Frage stellt: “Warum müssen wir überhaupt prognostizieren?” Die Prognose des Lagerbestandsbedarfs ermöglicht es, sich auf die Verzögerung der Warenlieferung vorzubereiten und potenzielle Fehlbestände zu vermeiden. Um dies zu tun, muss der demand planner vorwegnehmen, wie viel Inventar zwischen jetzt und der nächsten replenishment verbraucht wird – wobei dabei zu berücksichtigen ist, dass sich der Lagerbestand während des Transports der Waren allmählich verringert.
Somit stellen Durchlaufzeiten eine Untergrenze für die maximale Agilität dar, die ein Unternehmen erreichen kann. In der Regel ist ein Unternehmen für ungefähr die Dauer dieses Zeitraums an seine bisherigen Entscheidungen gebunden. Logischerweise bedeutet dies, dass je länger die Durchlaufzeiten sind, desto höher das Risiko, wenn sich die Marktbedingungen abrupt ändern.
Wo liegen also die zentralen Herausforderungen? Oft verlassen wir uns, wenn wir wenig oder keine Erfahrung mit Durchlaufzeiten haben, auf das, was unsere Lieferanten uns versprechen. Dieser Wert wird in IT-Systemen häufig über Jahre hinweg nicht hinterfragt, und ein einzelner fester Wert berücksichtigt nicht die große Variabilität, die wir bei Durchlaufzeiten oft beobachten können. Dies ist auch ein Nachteil des safety stock Modells, das wir zuvor diskutiert haben.
Typischerweise besteht die Antwort darin, einen Puffer bereitzustellen, um diese Instabilität auszugleichen. Aber dieser Ansatz erweist sich in der Regel als unzureichend. Einerseits folgen Durchlaufzeiten oft saisonalen Mustern, wie beispielsweise Versandverzögerungen in Ferienzeiten wie dem chinesischen Neujahr. Andererseits können Verzögerungen, falls sie auftreten, erheblich sein. Zum Beispiel kann Ihr Lieferant Probleme bei der Lieferung von Rohstoffen oder Schwierigkeiten bei der Zollabfertigung erleben.
Zusammenfassend: Aus diesem Grund verfolgen wir bei Lokad einen probabilistischen Ansatz für Durchlaufzeiten. Wir bemühen uns, die verschiedenen Muster zu verstehen, anstatt Annahmen zu treffen und uns auf Durchschnittswerte zu verlassen. Die Kernaussage lautet, dass die Vorhersage von Durchlaufzeiten äußerst herausfordernd ist. Zwar kann dies oft von einem “smart” Einkäufer einigermaßen kontrolliert werden, doch gibt es viele Unwägbarkeiten, die nur mit adäquaten Werkzeugen bewältigt werden können. Daher sollten Durchlaufzeiten als Gegenstück zur Nachfrage betrachtet und entsprechend behandelt werden.
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