Beschreibung
Die Durchlaufzeit kann als die Latenz zwischen dem Beginn und der Fertigstellung eines Prozesses zusammengefasst werden. In einer Supply Chain ist dies in der Regel immer dann der Fall, wenn Waren gekauft, umgewandelt oder gewartet werden.
Obwohl dies möglicherweise recht einfach erscheint und keiner weiteren Untersuchung würdig ist, würden wir argumentieren, dass dies nicht der Fall ist. Das Nachdenken über Durchlaufzeiten ist genauso wichtig wie das Nachdenken über zukünftige Nachfrage. Die Zeit, die normalerweise in Tagen gemessen wird, zwischen dem, was Sie heute entscheiden, und dem Zeitpunkt, an dem sich die Auswirkungen dieser Entscheidung bemerkbar machen, bestimmt tatsächlich, wie die gesamte Supply Chain funktioniert.
Die Bedeutung wird deutlich, wenn Sie sich die Frage stellen: “Warum müssen wir überhaupt Prognosen erstellen?” Die Prognose des Lagerbestands ermöglicht es Ihnen, sich auf die Verzögerung der Lieferung von Waren vorzubereiten und potenzielle Lagerbestandsausfälle zu vermeiden. Um dies zu tun, muss der Demand Planner vorhersagen, wie viel Inventar zwischen jetzt und der nächsten Auffüllung verbraucht wird - unter Berücksichtigung der Tatsache, dass der Lagerbestand während des Transports allmählich aufgebraucht wird.
In diesem Sinne stellen Durchlaufzeiten eine untere Grenze für die maximale Agilität dar, die ein Unternehmen erreichen kann. Als Faustregel bleibt ein Unternehmen für die Dauer dieses Zeitraums seinen vergangenen Entscheidungen verpflichtet. Logischerweise bedeutet dies, dass je länger die Durchlaufzeiten sind, desto höher das Risiko ist, wenn sich die Marktbedingungen brutal ändern.
Wo liegen also die Hauptprobleme? Oftmals 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 nicht in Frage gestellt - manchmal jahrelang - und ein einziger fester Wert berücksichtigt nicht die große Variabilität, die wir oft bei unseren Durchlaufzeiten erleben können. Dies ist auch ein Nachteil des Sicherheitsbestands-Modells, über das wir zuvor gesprochen haben.
Typischerweise besteht die Antwort darauf darin, einen Puffer zu schaffen, um diese Instabilität auszugleichen. Aber dieser Ansatz reicht in der Regel nicht aus. Erstens, weil Durchlaufzeiten in der Regel saisonalen Mustern folgen, wie z.B. Verspätungen bei Lieferungen während der Feiertage wie dem chinesischen Neujahr. Zweitens, weil bei einer Verzögerung diese oft erheblich sein kann. Zum Beispiel kann Ihr Lieferant ein Problem bei der Lieferung von Rohstoffen oder bei der Zollkontrolle haben.
Abschließend ist dies der Grund, warum wir bei Lokad einen probabilistischen Ansatz für Durchlaufzeiten verfolgen. Wir bemühen uns, die verschiedenen Muster zu verstehen, anstatt Durchschnittswerte anzunehmen und uns darauf zu verlassen. Die Kernbotschaft lautet, dass die Vorhersage von Durchlaufzeiten äußerst herausfordernd ist. Obwohl dies oft von einem “intelligenten” Einkäufer kontrolliert werden kann, gibt es viele Unsicherheiten, die nur mit angemessenen Werkzeugen verwaltet werden können. In diesem Sinne sollten Durchlaufzeiten als Gegenstück zur Nachfrage betrachtet und entsprechend behandelt werden.
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