Sicherheitsbestände sind nicht sicher

00:00:00 Sicherheitsbestände sind nicht sicher: Episodenstart
00:05:37 Klassischer Sicherheitsbestand: Normalwerte plus Servicelevel
00:11:14 Service-Level-Ziele führen in die Irre; Beispiel der Mode-Saison
00:16:51 Mindestbestellmengen, Paletten, LKWs erfordern intelligente Zuteilung
00:22:28 ERP-Allgegenwart, Excel-Übersteuerungen, Missverhältnis der Orthodoxie
00:28:05 Denken in hohen Quantilen führt zu toten Beständen
00:33:42 Lieferzeiten: bimodale Realität, fette Schwänze
00:39:19 Der Blickwinkel der Rendite ersetzt das KPI-Hinterherjagen
00:44:56 98% Servicelevel können katastrophal sein
00:50:33 Kein Lagerbestand ist kein universeller Gewinn
00:56:10 Manuelle Anpassungen machen Automatisierung unmöglich
01:01:47 FMCG: LKW-Volumen-Beschränkung, fehlende Promotions
01:07:24 Abstimmung mit der Finanzabteilung zählt; Sicherheitsbestände versagen trotzdem
01:13:01 Einzelhandelsstrafen erfordern individuelle Kundenabwägung
01:18:38 Servicelevel vs. Füllrate, Nachfrageschwierigkeiten
01:24:15 Automatisierte Bestellungen; Einkäufer beenden das Babysitten von Tabellenkalkulationen

Zusammenfassung

Sicherheitsbestand sieht wissenschaftlich aus, ersetzt jedoch einen Zielprozentsatz durch ökonomisches Denken. Er optimiert den „Servicelevel“ statt der Rendite auf knappes Kapital und ignoriert reale Beschränkungen wie Mindestbestellmengen, LKW-Kapazität, Preisstaffelungen, Verderblichkeit und extrem ungleichmäßige Fehlbestandskosten über Lagerhaltungseinheiten (SKU). Die mathematischen Annahmen stimmen oft nicht mit der Realität überein, weswegen Planer Ergebnisse in Excel übersteuern – ein Beweis dafür, dass das Modell nicht funktioniert. Die Lösung besteht darin, von der Ökonomie auszugehen: Ressourcen anhand des erwarteten Ertrags zuzuweisen und dann Entscheidungen so zu automatisieren, dass sie von Natur aus vernünftig sind.

Erweiterte Zusammenfassung

Der Sicherheitsbestand wird als eine „wissenschaftliche“ Methode zur Vorsicht verkauft: Man nimmt an, dass Nachfrage und Lieferzeiten sich wünschenswert verhalten, wählt einen Servicelevel und berechnet den minimal notwendigen Lagerbestand, um mit dieser Wahrscheinlichkeit Fehlbestände zu vermeiden. Das Problem, so argumentiert Joannes, ist, dass dies nicht der Ökonomie entspricht – es ist Arithmetik, die als Weisheit verkleidet ist. Es optimiert ein erfundenes Ziel (einen Prozentsatz beim Servicelevel) anstelle des Zwecks eines Unternehmens: knappe Ressourcen bestmöglich einzusetzen.

Sobald man Lagerbestand als Kapital betrachtet, werden die Lücken offensichtlich. Der Sicherheitsbestand bietet keine Anleitung dazu, wie man Geld über tausende von SKUs verteilt, wie man Mindestbestellmengen, Preisstaffelungen, LKW-Kapazitäten bewältigt oder der alltäglichen Realität, dass Auffüllungsentscheidungen strengen Beschränkungen unterliegen müssen, gerecht wird. Er gibt einem ein „Zielniveau“ vor, und dann zwingt die reale Welt sofort zu Rundungen, Bündelungen und Kompromissen – genau dort, wo Priorisierung zählt und genau das die Formel nicht liefern kann.

Der Servicelevel selbst erweist sich als schlechter Indikator für „guten Service“, geschweige denn für Rentabilität. In der Modebranche etwa sind hohe Servicelevels gegen Saisonende ein Rezept für tote Bestände; Fehlbestände können erwünscht sein, wenn sie Platz für die nächste Kollektion schaffen. In der Luft‑und‑Raumfahrtindustrie wäre ein pauschales 98% bei billigen Teilen absurd niedrig (denn das Fehlen eines Teils kann ein Flugzeug zu enormen Kosten am Boden halten) und bei millionenschweren Komponenten absurd hoch (da deren Lagerung Kapital bindet, das andernorts besser eingesetzt wäre). Die optimale Lösung variiert stark je nach Artikel, und das Ungleichgewicht zwischen zu viel und zu wenig Lagerbestand ist nicht konstant.

Die Mathematik versagt auch darin, die Realität zu beschreiben. Normalverteilungen implizieren negative Nachfrage und negative Lieferzeiten – Unsinn. Lieferzeiten sind oft bimodal: Entweder kommen die Waren wie versprochen an, oder es geht sehr schief, manchmal kommen sie überhaupt nicht an. Zudem ignoriert der Sicherheitsbestand typischerweise weitere relevante Unsicherheiten – Retouren, Ausschuss, regulatorische Schocks wie Zölle und nichtlineare Strafzahlungen in Einzelhandelsvereinbarungen.

Der praktische Beleg sind die „Armeen von Sachbearbeitern“, die Ergebnisse in Tabellenkalkulationen übersteuern. Wenn ein System so viele Ausnahmen produziert, dass Menschen alles überprüfen müssen, ist das keine Automatisierung – es ist reine Schreibtischarbeit. Die vorgeschlagene Alternative besteht darin, von einer wirtschaftlichen Sichtweise auszugehen – anhand der Rendite – und dann Entscheidungen zu robotisieren, sodass sie von Anfang an vernünftig sind, wobei manuelle Eingriffe auf das Ausnahmefallniveau beschränkt bleiben. Kurzum: Hören Sie auf, einem Prozentsatz zu huldigen, und beginnen Sie zu messen, was es kostet, was es einbringt und was es verhindert.

Vollständiges Transkript

Conor Doherty: Das ist Supply Chain Breakdown, und heute werden wir erklären, warum Sicherheitsbestände tatsächlich nicht sicher sind. Ihr wisst, wer ich bin. Ich bin Conor, Kommunikationsdirektor bei Lokad, und zu meiner Linken, wie immer, der unbezwingbare Joannes Vermorel.

Bevor wir beginnen, kommentiert unten: Wie steht ihr zu Sicherheitsbeständen? Denkt ihr, sie sind ein Instrument zur Erzeugung toter Bestände? Darauf kommen wir später. Lasst uns eure Kommentare und Fragen wissen, und ich werde sie Joannes etwas später vorlegen.

Und damit, Joannes, verschwenden wir keine Zeit mehr. Das heutige Thema: Sicherheitsbestände sind nicht sicher. Ich weiß, nach all den Jahren, in denen ich hier arbeite und sowohl öffentliche als auch private Gespräche mit dir hatte, nachdem ich dein neues Buch gelesen und frühere Artikel studiert habe, dass du kein Fan von Sicherheitsbeständen bist – das ist wohl fair zu sagen.

Bevor wir kritisch werden, lasst uns zunächst beschreibend sein. Du hast über die klassische Sicherheitsbestands-Perspektive geschrieben. Was ist das, und welche Versprechen macht sie, die deiner Meinung nach nicht eingelöst werden?

Joannes Vermorel: Der klassische Sicherheitsbestand ist ein Modell, das dir eine Lagerbestandsposition vorgibt. Das war’s.

Wie wird dieses Modell aufgebaut? Es geht davon aus, dass du eine Normalverteilung der Unsicherheit der zukünftigen Nachfrage hast, eine Normalverteilung der Unsicherheit bezüglich der Lieferzeiten und dass du ein Service-Level-Ziel definiert hast – nämlich die Wahrscheinlichkeit, im nächsten Nachschubzyklus einen Fehlbestand zu erleiden.

Und es gibt dir das Ziel-Lagerbestandsniveau vor, das du laut diesem Modell anstreben solltest, um den gewünschten Servicelevel mit dem minimal notwendigen Lagerbestand zu erreichen.

Im Wesentlichen sagt es also: Hier gibt es ein Optimum. Es ist der minimale Lagerbestand für einen gegebenen Servicelevel, allerdings mit einer ganzen Reihe an Fallstricken.

Conor Doherty: Tatsächlich ist das recht umfangreich. Nenne einige dieser Fallstricke.

Joannes Vermorel: Ich denke, das Kernproblem des Sicherheitsbestands ist, dass er eine nicht-ökonomische Perspektive einnimmt. Das heißt schlichtweg, dass er nicht die Rentabilität deines Unternehmens optimiert.

In der Tat würde ich sogar behaupten: Er hat keinerlei Korrelation dazu, ob dein Unternehmen Gewinne erzielt oder nicht. Und das ist eine große Illusion, unter der Menschen operieren, die annehmen, der Sicherheitsbestand liefere etwas Optimales – oder zumindest etwas Sicheres, etwas Gutes. Aber mein Argument lautet: Absolut nicht.

Der ökonomische Aspekt fehlt in diesem Modell vollkommen, und gerade weil er fehlt, warum sollte man jemals erwarten, dass der Sicherheitsbestand etwas Gewinnbringendes oder gar etwas Gutes liefert?

Meine Erfahrung – nochmals unter dem Argument, dass „wir keinerlei Ökonomie haben“ – ist, dass Lokad diesen Ansatz über einige Jahre hinweg ausprobiert hat und er völliger Unsinn war.

Ja, manchmal stimmt die Zahl, die man aus der Sicherheitsbestandsformel erhält, – so wie eine kaputte Uhr zweimal täglich die richtige Zeit anzeigt –, doch meist ist sie äußerst fehlerhaft.

Conor Doherty: Okay. Noch einmal, ich möchte hier auch die Gegenposition ein wenig darstellen. Es gibt sicherlich gute Argumente für den Einsatz von Sicherheitsbestand-Formeln. Du bist schon sehr, sehr lange im Geschäft.

Was ist das Steelman-Argument, das du gehört hast, um die Perspektive zu verteidigen, die du infrage stellst?

Joannes Vermorel: Das überzeugendste Argument für mich lautet: “Wir wissen es nicht besser.” Okay, in Ordnung.

Aber dieses Argument ist dann ein bisschen wie Astrologie zu verwenden. Wenn du nichts Besseres als Astrologie kennst, kannst du das, nehme ich an, verwenden, um die Zukunft vorherzusagen. Es wird nicht besonders gut funktionieren. Aber wenn du nichts anderes hast, ist das vielleicht ein vernünftiger Rückgriff.

Wenn das buchstäblich das stärkste Argument ist, dann sind die übrigen – wenn man in die Mathematik, die technischen Details und alles eintaucht – diese Argumente äußerst schwach.

Wir könnten endlos weitermachen, aber zum Beispiel: Was bedeutet das, eine wirtschaftliche Perspektive einzunehmen? Es gibt mehrere Ebenen der Kritik, die ich anbringen könnte, aber Wirtschaftswissenschaften befassen sich mit der Verteilung knapper Ressourcen, die vielfältige Verwendungszwecke haben.

Wovon sprechen wir also? Zunächst sprechen wir von Geld und Lagerbestand. Sicherheitsbestand bezieht sich auf die Wiederauffüllung des Lagerbestands, das heißt, es geht im Grunde darum, dein Geld dem Bestand zuzuordnen.

Wir haben alternative Verwendungsmöglichkeiten. Welche sind das? Wir können für viele, viele SKUs mehr bestellen.

Erstens: Wenn ich den Sicherheitsbestand für nur eine SKU betrachte, sagt er mir, wie viel ich bestellen sollte? Nicht wirklich. Warum? Weil er dir zunächst nur ein Ziel-Lagerbestandsniveau vorgibt. Man könnte also sagen, “Ich bestelle einfach so lange nach, bis der Zielbestand erreicht ist.”

Aber die Realität ist: Sofern deine Lieferanten keine Einzelhändler sind, verkaufen sie ihre Waren höchstwahrscheinlich nicht Stück für Stück. Neunzig Prozent des B2B-Geschäfts erfolgt nicht stückweise. Andernfalls wäre es Einzelhandel.

Wenn du also einkaufst, wird es höchstwahrscheinlich Mindestbestellmengen (MOQs) geben. Es könnten Mengen sein, die interessanter sind: eine volle Schachtel, eine volle Palette, ein voller LKW.

Die Vorstellung, dass du einfach bis zu einer bestimmten Menge nachbestellen kannst, und das war’s – nein. Es wird Einschränkungen geben. Zudem können deine Lieferanten auch Preisnachlässe gewähren.

Zunächst siehst du, dass die von dir angesprochene Menge nach oben gerundet wird, möglicherweise erheblich. Du hast dein Modell, und dann machst du eine massive Aufrundung, und plötzlich bist du weit vom Optimum entfernt, weil du sehr häufig mit folgendem Ergebnis endest: “Mein Sicherheitsbestand beträgt 15 Einheiten, meine MOQ liegt bei 100 – was soll ich tun?” Das ist absolut unklar.

Das wäre nur ein Beispiel, bei dem nicht einmal ersichtlich ist, worin investiert werden soll.

Aber dann die Frage: Es ist falsch, darüber nachzudenken, “wie soll ich mein Geld zuteilen” nur für dieses eine Produkt, denn ich habe viele SKUs. Es sei denn, du bist ein wirklich kleines Unternehmen, hast du viele, viele SKUs.

Daher lautet die Frage: Wie teile ich meine Dollar oder Euro insgesamt zu und nicht nur, wie viel ich für diese eine SKU zuteile?

Es stellt sich die Frage: Soll ich einen zusätzlichen Euro an Bestand bei dieser SKU oder bei jener SKU anlegen? Der Sicherheitsbestand sagt dir das überhaupt nicht. Er gibt dir lediglich vor: “Du solltest bei allen SKUs so viel haben.” Aber die Realität ist: Was, wenn du deine Servicelevels festlegst und dann ein Budget hast, das darüber hinausgeht, wie viel du ausgeben möchtest? Wie priorisierst du? Nochmals – die Sicherheitsbestand-Formel sagt dir nicht, wie du priorisieren sollst.

Manchmal gibt es sogar banalere Situationen. Angenommen, du gibst eine Bestellung für einen Lieferanten auf und die Kapazität des LKWs beträgt, sagen wir, neun Tonnen, und du stellst fest, dass deine Bestellung neun Tonnen und eine halbe Tonne beträgt. Sie passt nicht in den LKW. Sie überschreitet die Kapazität.

Sie möchten nicht zwei LKWs schicken, weil der zweite LKW nahezu leer fahren würde. Also musst du deine Bestellung um diese halbe Tonne Überschuss reduzieren, aber im LKW befinden sich Dutzende verschiedener Produkte. Welches wählst du aus? Wie reduzierst du deine Mengen intelligent? Der Sicherheitsbestand sagt dir das nicht.

So siehst du den Mangel an wirtschaftlicher Priorisierung, bedingt durch die Tatsache, dass es sich um eine nicht-wirtschaftliche Perspektive handelt, die dir viele, viele Dinge nicht liefert.

Gleiches gilt, wenn du mit dem Finanzdirektor diskutieren musst: Wir könnten, sagen wir, 200.000 $ investieren, um dauerhaft mehr Umlaufkapital in unserem Lagerbestand zu binden, oder wir können in ein neues Förderband investieren, das 200.000 $ kostet. Wie wägt man das gegeneinander ab? Die Antwort lautet: Rendite. Du möchtest jeden Dollar dort investieren, wo er die höchste Rendite liefert.

Sagt dir der Sicherheitsbestand irgendetwas über die Rendite? Absolut nicht.

Conor Doherty: Dabei hast du Punkte angesprochen, die ich als Annahmen zusammenfassen könnte. Ich möchte gleich noch einmal auf die Annahmen zurückkommen.

Aber eine dieser Annahmen – und ich möchte nochmals die Kritik, die an deiner Perspektive geäußert wurde, fair wiedergeben – stammt aus Gesprächen, die du und ich in der Vergangenheit mit anderen Praktikern geführt haben, in denen sie ein Argument vorgebracht haben, das in etwa lautet:

Der Sicherheitsbestand ist im Wesentlichen ein statistischer Parameter. Er ermöglicht es, die gewünschten Servicelevels bei minimalen Lagerhaltungskosten zu erreichen. Zugegeben, die meisten Praktiker würden nicht behaupten, dass dies eine perfekte Strategie ist. Es ist eine etwas unvollkommene, grobe Heuristik.

Aber zu sagen, dass er überhaupt keine wirtschaftliche Dimension hat, wäre eine Übertreibung. Wie antwortest du darauf?

Joannes Vermorel: Nein. Ich denke erneut, dass dies ein zutiefst fehlerhaftes Verständnis davon ist, worum es in der Ökonomie geht.

Gehen wir es an. Zunächst, wenn wir für ein Unternehmen nicht über die Maximierung der Rendite sprechen, haben wir noch gar nicht begonnen, über Wirtschaft zu diskutieren. Nur weil ein Dollarzeichen auf deinem Dashboard erscheint, wird es nicht plötzlich zu einem wirtschaftlichen Dashboard.

Wir haben zweierlei. Zuerst haben wir das Servicelevel-Ziel. Die Leute nehmen direkt an: “Oh, das ist ein korrektes Ziel.” Warum? Das ist es aber nicht.

Allein die Tatsache, dass du einen willkürlich ausgewählten Prozentsatz festlegst, macht ihn weder wirtschaftlich relevant noch gut.

Zum Beispiel, warum sollte es vernünftig sein, einen hohen Servicelevel anzustreben, also eine sehr niedrige Wahrscheinlichkeit eines Lagerausfalls?

Schauen wir uns einen einfachen Fall an: ein Modegeschäft. Das ist das Ende der Saison. Das ist das Ende der Wintersaison. Wir befinden uns jetzt im Frühling.

Möchtest du einen hohen Servicelevel für deine Winterkleidung beibehalten? Wir sind bereits im Mai. Nein. Im Gegenteil, du möchtest, dass dein Servicelevel – also die Wahrscheinlichkeit eines Lagerausfalls – ziemlich hoch ist, weil du die Winterkollektion liquidieren willst, um Platz im Geschäft für die Sommerkollektion zu schaffen.

So siehst du: Das Problem ist, dass der Servicelevel ein äußerst schlechter Indikator für die Servicequalität ist. Die implizite Annahme lautet: Wenn wir einen hohen Servicelevel haben, werden die Kunden gut bedient. Das ist absolut nicht der Fall. Es besteht keinerlei Korrelation.

Conor Doherty: Du musst das genauer erklären, denn viele Leute würden dich herausfordern, wenn sie im Raum wären, während du das sagst.

Joannes Vermorel: Wie wir gesehen haben, ist der richtige Schritt für ein Modegeschäft, diese Servicelevels sinken zu lassen, um die Winterkollektion abzuräumen und Platz für die Sommerkollektion zu schaffen.

Aber nehmen wir einen anderen Fall: Stell dir einen B2B-Distributor von Elektrowerkzeugen vor. Ein Unternehmen gibt eine Bestellung für eine Baustelle in fünf Monaten auf und sagt: Hier sind 300 Produktreferenzen, und für jede Referenz benötigen wir Stückzahlen von 10 bis 5.000, da es sich um Lichtschalter, Kabel, Leuchten und Ähnliches handelt.

Der Kunde gibt die Bestellung fünf Monate im Voraus auf, weil er weiß, dass es sich um eine komplexe Bestellung handelt. Es gibt Unmengen an Dingen. Sie wollen dem Distributor genügend Spielraum geben, um all das zu organisieren.

Aber dann kommen die Fälligkeitstermine, und zu diesen Terminen muss das Kundenunternehmen alles haben, sonst wird die Baustelle blockiert.

Fehlen Kabel, kann der restliche Bauablauf nicht fortgeführt werden. Sie müssen alles haben.

Wenn du sagst: „Aber weißt du was, du hast 98 %“, reicht 98 % nicht aus. Die Baustelle wird blockiert. Du wirst nicht in der Lage sein, Putzarbeiten auszuführen. Du wirst feststecken.

Das ist also eine Situation, in der du 100 % benötigst und nicht eine probabilistische Annäherung, die nur um wenige Prozentpunkte vom Ziel abweicht.

Aber nochmals, dir wurden dafür viele Monate eingeräumt.

Deshalb sage ich: Die Idee, dass Servicelevel ein korrekter Proxy sei, ist völlig unsinnig.

Dann kommt noch die Tatsache, dass du die Lagerkosten in der Sicherheitsbestandsformel nicht richtig berücksichtigst. Wenn du sagst, dass du Kosten minimierst, minimierst du tatsächlich keine Kosten. Was du minimierst, ist ein sehr grober Stellvertreter für Kosten.

So wie Servicelevel ein schlechter Stellvertreter für die Servicequalität ist – und sicherlich kein Stellvertreter für in Dollar ausgedrückte Servicequalität – gibt dir die Sicherheitsbestands-Perspektive auf das Inventar eine unglaublich oberflächliche Sicht auf den Bestand.

Es geht darum, die Anzahl der Einheiten auf Lager zu minimieren. Das war’s. Dann kannst du mit dem Stückpreis multiplizieren, und du erhältst etwas, das in Dollar ausgedrückt wird, aber es sind immer noch nicht die tatsächlichen Kosten.

Was ist mit Verfallsdaten? Nehmen wir an, du bist ein Produktionsunternehmen, das Kosmetik herstellt, du kaufst viele Produkte, Chemikalien, organische Verbindungen, und diese haben ein Verfallsdatum.

Wenn ich heute 100 Einheiten auf Lager habe, die aber alle morgen ablaufen, entspricht das nicht denselben Kosten wie 100 Einheiten, die erst in einem Jahr verfallen. Zwei sehr unterschiedliche Situationen. Dennoch würde die Sicherheitsbestands-Perspektive sagen, dass sie gleich seien.

Deshalb sage ich, dass dies absolut keine ökonomische Perspektive ist.

Auch wenn man die Kosten betrachtet: Der Sicherheitsbestand liefert dir lediglich die niedrigste Lagerposition, die dein Servicelevel-Ziel erfüllt, basierend auf einer sehr simplen Annahme, wie die Zukunft aussehen wird.

Das ist mein Problem: In diesem Modell steckt überhaupt keine Ökonomie.

Conor Doherty: Du hast den Weg geebnet für das, was ich früher fragen wollte: meinen zweiten Punkt zu den Annahmen.

Du hast wiederholt betont, dass Servicelevels im Wesentlichen ein KPI, ein Ziel, sind, und dass Sicherheitsbestände existieren – in deinen Worten, ich paraphrasiere – um diesen KPI zu erfüllen, weil die Mitarbeiter in Unternehmen die KPIs rechtfertigen müssen.

Du hast die Rendite erwähnt. Du hast zwei separate Annahmen identifiziert, die Entscheidungen untermauern. Eine davon ist: Sicherheitsbestände einsetzen, damit meine hohen Servicelevels – vielleicht, wie du sagen würdest, willkürlich festgelegt – okay, in Ordnung, das können wir zugestehen.

Eine andere Annahme ist: Ich treffe Entscheidungen, die maximalen Gewinn pro investiertem Dollar, Euro oder Yen erzielen – was du als Rendite bezeichnest.

Warum ist das deiner Meinung nach nicht die Norm? Warum ist die eine Annahme so viel verbreiteter und die andere, die für viele sehr unmittelbar und intuitiv klingt, nicht die Norm?

Joannes Vermorel: Zuerst einmal ist das der Irrtum der supply chain simplistischen Modelle, die in den frühen 70er Jahren von software vendors entwickelt wurden, die zu enthusiastisch waren, was tatsächlich funktionieren würde.

Es wurde einfach zur Orthodoxie. Es wurde wie die Bibel, und es ist völliger Unsinn.

Warum ist der Sicherheitsbestand so weit verbreitet? Weil er in jedem einzelnen ERP implementiert wurde.

Warum wurde er in jedem einzelnen ERP implementiert? Weil er von einem halb inkompetenten Softwareentwickler in zwei Stunden umgesetzt werden kann. Das ist alles.

So konnte jeder einzelne Enterprise-Softwareanbieter sagen: „Ich hake das Feld für Sicherheitsbestand ab. Gebt mir zwei Stunden. Ich liefere euch eine Umsetzung.“

Es wurde allgegenwärtig, aber die Realität ist, dass es nicht funktionierte. Deshalb verwenden die Leute in Unternehmen immer noch so viel Excel.

Wenn der Sicherheitsbestand funktionieren würde, gäbe es keine Tabellenkalkulationen. Du würdest den Sicherheitsbestand einfach deine Auffüllung steuern lassen.

Dennoch wird in der überwältigenden Mehrheit der Unternehmen – wo ich Sicherheitsbestände gesehen habe – ein großes Maß an manuellen Überschreibungen vorgenommen. Die Leute überschreiben die Bestellungen enorm zusätzlich zum Sicherheitsbestand.

Einige Kunden, bei denen wir Lokad implementiert haben, starteten mit ihrem Sicherheitsbestand: Sie hatten über 90 % manuelle Überschreibungen.

Wenn du ein System hast, das Bestellungen generiert, bei denen am Ende mehr als 90 % manuelle Überschreibungen vorgenommen werden, sind wir wieder bei: „Die Uhr geht zweimal am Tag richtig.“ Gelegentlich ist die Zahl, die aus der Formel kommt, korrekt, aber meistens ist sie es nicht, und dann muss jemand eine Überschreibung vornehmen.

Für mich liegt hier die massive Diskrepanz: Wir haben die Theorie – die Mainstream supply chain theory und die Orthodoxie – umgesetzt durch Enterprise-Softwareprodukte, die behaupten, dass der Sicherheitsbestand ein Goldstandard ist.

Und wir haben die tatsächliche Praxis, in der die Leute aus der Notwendigkeit heraus allerlei Dinge mit Excel-Tabellen machen, weil die Zahlen – die Bestellauffüllungszahlen – aus der Sicherheitsbestandsformel schlichtweg Unsinn sind.

Conor Doherty: Nun, um an das anzuknüpfen, was du gesagt hast, könnte jemand anmerken, dass im von dir beschriebenen Szenario – bei Menschen, die du oft als eine Armee von Sachbearbeitern beschreibst, die mit Excel arbeiten – diese Leute ihre Sicherheitsbestandsformeln betrachten, die empfohlene Menge ablehnen mit „Das gefällt mir nicht“ und sie dann überschreiben, indem sie sie erhöhen oder verringern.

Diese Leute treffen in diesem Moment eine wirtschaftlich beeinflusste Entscheidung. Ist das nicht das, wofür du plädierst?

Joannes Vermorel: Ja, in ihrem Kopf passiert das so, denn in ihrem Kopf fragen sie: Ist das klug für das Unternehmen? Wird das Geld einbringen oder Geld kosten?

Die wirtschaftliche Perspektive ist sehr nah an der super intuitiven: „Werde ich damit Gewinn machen oder nicht?“ Es ist einfach diese Intuition.

Wenn Verderblichkeit eine Rolle spielt, denken sie: Das wird nicht klappen. Stehen wir am Ende der Winterkollektion eines Modegeschäfts, sagen sie: Das wird nicht funktionieren.

Wenn wir diese B2B-Kundensituation haben, in der ein wichtiger VIP-Kunde einen massiven Auftrag an einen B2B-Distributor weitergibt, wird die Person, die das Inventar verwaltet, sehen: Dieser Kunde ist VIP, wir müssen das unbedingt realisieren. Ich werde sogar den Bestand reservieren, um sicherzustellen, dass es erledigt wird, und nicht auf den Sicherheitsbestand vertrauen.

Also ja.

Aber das Problem ist, dass die Community anerkennen muss, dass der Sicherheitsbestand defekt ist. Er befindet sich auf einer Paradigmenebene. Die zugrunde liegende Perspektive des Sicherheitsbestands ist falsch, und egal, wie viel Raffinesse du einbringst, es wird immer falsch sein.

Zum Beispiel ist ein großes Problem des Sicherheitsbestands, dass er Normalverteilungen für Nachfrage und Lieferzeit verwendet. Das ist völliger Unsinn.

Diese Annahme verleiht positiven Wahrscheinlichkeiten für negative Lieferzeiten. Reiner Unsinn. Sie liefert auch positive Wahrscheinlichkeiten für negative Nachfrage. Wiederum reiner Unsinn.

Okay, nehmen wir an, wir beheben das. Wir verwenden eine fat-tail-Verteilung für die Nachfrage. Wir nutzen eine halb realistische Verteilung für die Lieferzeiten. Wir sagen, entweder läuft alles pünktlich, oder der Lieferant hat ein Problem und es kann viel, viel, viel länger dauern. Du arbeitest immer noch im falschen Paradigma. Du würdest die technischen Details beheben, aber du bewegst dich dennoch in die falsche Richtung. Es ist, als ob ein Softwareingenieur sagen würde: „Deine Sicherheitsbestandformel braucht eine halbe Millisekunde zur Berechnung, ich kann sie in 10 Nanosekunden berechnen.“ Na gut. Es macht keinen Unterschied, weil die Formel Müll ist.

Conor Doherty: Nun, wiederum könnte jemand – anknüpfend an das, was du gesagt hast – ein wenig Gegenwind entgegnen.

Ein Unternehmen könnte sagen: „Ja, Joannes, du hast recht, es gibt viele manuelle Überschreibungen, aber damit verdienen wir immer noch Geld. Unsere erfahrenen Praktiker nehmen manuelle Überschreibungen vor, die die zugrunde liegenden finanziellen Interessen des Unternehmens widerspiegeln, und wir verdienen Geld.“

Also, was genau sollen wir deiner Meinung nach tun? Was ist das Problem an dem, was wir tun, und was verlangst du von uns?

Joannes Vermorel: Unternehmen können aus verschiedensten Gründen profitabel sein, auch wenn sie sehr schlechte supply chain Praktiken haben.

Wenn man das Leben eines fantastischen Unternehmers betrachtet – Steve Jobs –, starb er leider ziemlich jung an einem unbehandelten Krebs, weil er an sehr seltsame Theorien darüber glaubte, wie man Krebs angehen könne. Er folgte sehr ungewöhnlichen alternativen Behandlungen und wandte die klassischen Behandlungen schließlich ziemlich spät an.

Es ist eine Tragödie, aber es verdeutlicht: Man kann einen unglaublich brillanten Menschen haben, der Apple gründet, der phänomenal profitabel ist, in vielen Bereichen die richtigen Entscheidungen trifft und dennoch in einigen anderen sehr merkwürdige Entscheidungen trifft.

Ein Unternehmen kann phänomenal erfolgreich sein, weil es das perfekte Produkt, die perfekte Technologie, das Perfekte dies und das Perfekte das hat, obwohl seine supply chain Praktiken unterdurchschnittlich sind. Das schließt sich nicht aus.

Wenn du mir sagst: „Wir schlagen die Konkurrenz dank unserer supply chain“, dann ja, würde ich sagen, du machst etwas richtig. Wenn du schneller liefern kannst als die anderen, deine supply chain Kosten weit niedriger sind und du seit 15 Jahren umfassend robotisiert bist, würde ich sagen: Okay, du machst wahrscheinlich etwas richtig.

Das wäre Amazon.

Amazon orientiert sich sehr an dieser Renditeoptimierung, von der ich spreche.

Aber wenn du mir ein Unternehmen präsentierst, in dem es heute genauso viele Planer pro Dollar Umsatz gibt wie vor 20 Jahren, in dem sich konzeptionell in den letzten 20 Jahren nichts grundlegend weiterentwickelt hat, bezweifle ich, dass das, was ihr macht, dem Stand der Technik entspricht.

Wenn ihr in den letzten zwei Jahrzehnten stagniert habt, wenn man bedenkt, wie weit Software, Statistik und Optimierung in den letzten zwanzig Jahren fortgeschritten sind – und das ist enorm –, dann könnt ihr nicht ernsthaft behaupten, ihr wärt state-of-the-art.

Ihr solltet davon ausgehen, dass eure Praktiken längst veraltet sind, und das ist eine sehr vernünftige Annahme.

Conor Doherty: Nun, wenn wir uns den tatsächlichen wirtschaftlichen Implikationen von Sicherheitsbeständen nähern – denn wie gesagt, das Thema lautet „Sicherheitsbestände sind nicht sicher“ –

scheint das, was du damit meinst, offensichtlich nicht im physischen Sinne zu sein, sondern aus der Perspektive, den finanziellen Ertrag – die Rendite – deiner Investition zu maximieren, worüber du in deinem Buch und in deinen Vorträgen sprichst.

Was sind die gängigen, unsichtbaren finanziellen Symptome von Verlusten aufgrund von Sicherheitsbeständen? Nicht nur die Haltekosten des zusätzlichen Bestands, sondern was sind die weiteren wirtschaftlichen Gefahren daraus?

Joannes Vermorel: Der Sicherheitsbestand ist eine Maschine, um – in diesem Modell in der Praxis – Überbestände und tote Bestände, also Inventurabschreibungen, zu erzeugen.

Warum? Weil er im Grunde genommen sagt: „Ich möchte bis zu einem sehr hohen Quantil der zukünftigen Nachfrage gehen.“

Genau das ist der Sicherheitsbestand: Nimm als Lagerposition ein sehr hohes Quantil. Ein Quantil ist ein Punkt in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Sehen wir uns zwei verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Nachfrage an, die dasselbe hohe Quantil aufweisen.

Ich sage, mein optimistisches Szenario – 90 % Wahrscheinlichkeit – ist, dass ich in meinem nächsten Bestellzyklus 100 Einheiten verkaufe. Das ist mein hohes Quantil, und das soll meine Lagerposition sein.

Nun, ich kann zwei Varianten beschreiben.

Variante Nummer eins: Falls es nicht 100 sind, wird im Schnitt in den anderen Situationen 80 herauskommen. Ich plane eine Lagerposition von 100, und wenn das nicht eintritt, sind es durchschnittlich 80.

Variante Nummer zwei: Falls es nicht eintritt, beträgt in den übrigen 90 % der Fälle die durchschnittliche Nachfrage null. Null – Treffer oder Fehlschlag.

Du hast also zwei Situationen: Eine, in der, wenn du einen großen Lagerbestand von 100 Einheiten hältst, du wahrscheinlich 80 Einheiten verkaufst und den Großteil deines Bestands abbauen kannst. Die andere ist entweder ein Treffer – du verkaufst 100 – oder ein Fehlschlag – du verkaufst null – und bleibst mit 100 Einheiten toten Bestands zurück.

Solltest du diese beiden Situationen in der Inventaroptimierung gleich behandeln? Die Theorie des Sicherheitsbestands sagt ja, ich sage nein.

Diese beiden Situationen sind völlig verschieden. Sie sollten sehr unterschiedlich behandelt werden.

Grundsätzlich betrachtet der Sicherheitsbestand nur das hohe Quantil – also das sehr optimistische Ereignis, bei dem ein Nachfrageschub auftritt.

Aber was, wenn es die Möglichkeit eines Nachfragerückgangs gibt? Der Sicherheitsbestand sagt dir nichts über das Risiko eines Nachfrageeinbruchs. Er tut es nicht.

Deshalb sage ich, dass er eine Maschine ist und sehr unsicher in Bezug auf Inventurabschreibungen, weil er per Definition völlig blind gegenüber einem potenziellen Nachfrageeinbruch ist.

Wir haben noch ein weiteres Problem. Der Sicherheitsbestand geht davon aus, dass die einzigen Unsicherheitsquellen Nachfrage und Lieferzeit sind, aber es gibt so viele andere.

Retouren, Ausschussraten – genau. Wenn du im E-Commerce tätig bist, Retouren.

Sieh dir an, was im letzten Jahr mit Zöllen in der US-Regierung passiert ist: Niemand kann vorhersagen, was die US-Regierung in den nächsten zwei oder zwölf Monaten in Bezug auf Zölle tun wird, aber wir wissen, dass es höchstwahrscheinlich eine holprige Fahrt wird.

Nun sagt der Sicherheitsbestand: „Mir sind diese anderen Unsicherheiten egal.“ Aber sie sind folgenreich. Du musst die relevanten und folgenreichen Unsicherheitsquellen berücksichtigen und nicht nur Nachfrage und Lieferzeit.

Mein Problem mit dem Sicherheitsbestand ist, dass er per Definition diese ignoriert. Deshalb sage ich, dass er unsicher ist: Er wird massive Kosten verursachen, die völlig vermeidbar gewesen wären, wenn du den Sicherheitsbestand einfach nicht verwenden würdest.

Conor Doherty: Ich bekomme etwas Gegenwind, sowohl in privaten Nachrichten als auch sehe ich im Chat, dass Fragen an dich herangetragen werden.

Du hast Lieferzeiten erwähnt und klassische Sicherheitsbestandformeln, die Lieferzeiten als konstant betrachten. Kannst du genauer erläutern, welches Problem es mit der Behandlung von Lieferzeiten als feststehend gibt, anstatt sie variabel zu betrachten?

Joannes Vermorel: Die klassischen Sicherheitsbestandmodelle gehen davon aus, dass Lieferzeiten normalverteilt sind – eine Glockenkurve.

Viele Unternehmen machen das nicht einmal. Ich verstehe, warum dem so ist, denn wenn man das macht, kommen negative Lieferzeiten zustande, was äußerst merkwürdig ist.

Wenn du dich für eine feste Lieferzeit oder eine normalverteilte Lieferzeit entscheidest, spiegelt das Problem nicht wider, was in einer realen supply chain passiert. Überhaupt nicht.

Das bedeutet, dass du eine Prognose über die Zukunft machst, die völlig falsch ist. So wird sich die Situation einfach nicht entwickeln.

Wenn deine Sicht auf die Zukunft völlig unsinnig ist, warum glaubst du dann, dass die aus dieser Analyse resultierende Entscheidung korrekt sein wird? Das ist sehr merkwürdig.

Kehren wir zurück dazu, wie Lieferzeiten in der Praxis verlaufen. Lieferzeiten sind sehr häufig bimodal.

Du hast eine Modalität: Alles passt, die Sterne stehen günstig, alles läuft reibungslos, und der Lieferant gibt 11 Tage an, und du erhältst die Ware in 11 Tagen. Das ist die erste Modalität.

Alles läuft richtig. Der Lieferant hat alles auf Lager. Er kann sofort verschicken. Dann bleibt nur noch die Transportzeit übrig.

Dann haben wir die zweite Modalität: Etwas geht schief. Die Sendung geht verloren, der Lieferant hat den Artikel nicht, der Lieferant streikt, dein Container geht bei einem Sturm auf See verloren – alles ist möglich.

Dann wird die Zeit, um das Bestellte zu erhalten, plötzlich extrem lang. Tatsächlich hat diese Verteilung nicht einmal einen Durchschnitt, denn ein gewisser Prozentsatz der Bestellungen wird einfach nie eintreffen. Lieferzeit: unendlich.

Deshalb landet man bei Verteilungen mit fetten Enden, bei denen man nicht einmal einen Durchschnitt berechnen kann, weil man berücksichtigen müsste, dass manche Dinge niemals eintreffen, und man das nicht mit dem Rest mitteln kann.

Conor Doherty: Okay. Nun, ich hoffe, das hat geholfen. Ich werde nicht verraten, wer das geschickt hat, aber ich hoffe, es war nützlich.

Ich mache weiter. Wir haben etwa 35 Minuten gesprochen, und in Kürze kommen wir zu den Kommentaren aus dem Publikum. Wenn ihr noch weitere Kommentare oder Fragen habt, bringt sie jetzt vor.

Aber bevor wir dazu kommen, um etwas konstruktiver zu sein – bedenkt, dass wir nächste Woche eine Diskussion über KPIs haben – möchte ich vorweg sagen, dass dem Ganzen, so wie ich es sehe, eine schlechte Wahl der KPIs zugrunde liegt.

Welche KPIs sollten deiner Meinung nach jetzt stärker in den Fokus rücken und welche konkreten Schritte sind nötig, um weiterzukommen?

Joannes Vermorel: Es geht nicht einmal um KPIs. Es ist vielmehr eine Frage des Paradigmas. Ihr betrachtet das Problem nicht einmal aus einer ökonomischen Perspektive.

Das ist der Kern meiner Kritik am Sicherheitsbestand: Rentabilität hat keinen Platz. Sie existiert nicht einmal.

Manche Leute mögen sagen: „Aber du kannst Tricks anwenden, damit sich der Sicherheitsbestand etwas verhält, das besser mit der Rentabilität im Einklang steht.“

Im Wesentlichen bedeutet das: Ich werde eine andere Methode verwenden, um zu bestimmen, wie viel ich bestellen soll, und anschließend mein Ergebnis rückwärts in einen Sicherheitsbestandsparameter übersetzen, der irgendwie Sinn macht.

Übrigens machen wir das bei Lokad manchmal einfach wegen ERP-Einschränkungen. DRP unterstützt nichts anderes als Sicherheitsbestand.

In diesem Fall betreiben wir ein dynamisches Reverse Engineering des Sicherheitsbestands, sodass wir die Parameter des Sicherheitsbestands dynamisch anpassen, damit er genau den Einkaufsauftrag generiert, den wir ursprünglich beabsichtigt haben.

Aber das verkompliziert die Sache nur unnötig, außer wenn man es aufgrund eines Lock-in-Effekts auf ERP-Ebene tun muss. Aber ich schweife ab.

Zurück zum Sicherheitsbestand. Meinen Rat an das Publikum: Beginnt, eure supply chain aus einer ökonomischen Perspektive zu betrachten.

Was bedeutet das? Ihr verteilt Ressourcen: Dollars, Regalfläche, LKWs, Inventar, das verbraucht wird, um eine Produktion anzutreiben, etc. Ihr besitzt Ressourcen, die mehrere mögliche Verwendungszwecke haben.

Immer wenn ihr eine Entscheidung trefft, müsst ihr bedenken: Ich tätige eine Allokation. Wie hoch ist die Rendite? Was ist meine Ressource wert, und welchen Wert schöpfe ich aus dieser Allokation?

Wenn meine Ressource $1.000 wert ist und meine Rendite $500 beträgt, weshalb sollte ich diese Allokation überhaupt tätigen? Das ist nicht nachvollziehbar.

Ihr müsst in wirtschaftlichen Begriffen denken. Sobald ihr diese ökonomische Sichtweise annehmt, werdet ihr feststellen, dass der Sicherheitsbestand keinen Sinn ergibt.

Das wäre der richtige Ausgangspunkt: zu verstehen, dass viele als selbstverständlich angesehene Dinge keinen Sinn ergeben.

Deshalb gibt es so viel Reibung zwischen dem Softwaresystem, das den Sicherheitsbestand implementiert, und dem armen Praktiker, der mit Excel-Tabellen kämpft, in denen er ständig alle Zahlen auf und ab bewegen muss, weil es sonst einfach nicht Sinn macht.

Wir haben diese Schizophrenie, als ob die Person, die die Zahlen manuell anpasst, falsch läge. Nein. Die Person, die die Zahlen manuell anpasst, macht genau das Richtige, weil sie in ihrem Kopf diese kleine ökonomische Kalkulation durchführt.

Es ist grob, es ist schmutzig, es ist nicht präzise. Deshalb können wir es besser machen. Aber immerhin ergibt es Sinn.

Im Gegensatz dazu ist der Sicherheitsbestand im Wesentlichen mathematischer Unsinn. Es ist Scientismus: Es sieht wissenschaftlich aus, verleiht einem Softwaresystem eine Aura der Glaubwürdigkeit, aber das war’s.

Conor Doherty: Alles klar. Nun, Joannes, danke.

Ich mache weiter zu den Direktnachrichten und Kommentaren. Es gibt Kommentare, die noch besprochen werden müssen. Ich beginne mit den DMs.

Wie immer, als Journalist, wahre ich die Anonymität, aber es handelt sich um jemanden, den wir kennen, also benehmt euch.

Danke. Wir haben bereits 98% Servicelevel mit klassischen Sicherheitsbeständen erreicht. Warum also einen klaren KPI gegen eure Wahrscheinlichkeitsrechnung eintauschen?

Joannes Vermorel: Zunächst sagst du, ihr habt 98%. Ist das gut oder schlecht?

Ist es profitabel oder nicht profitabel? Ich kann dir Situationen nennen, in denen 98% extrem unrentabel sind, weil sie viel zu hoch sind, und Situationen, in denen es extrem unrentabel ist, weil es viel zu niedrig ist.

Schauen wir uns beide Fälle an.

98% in der Luftfahrt: Ein AOG – Aircraft on Ground – nehmen wir an, es handelt sich um einen A320, der €250.000 pro Tag kostet. In einem Flugzeug gibt es 300.000 verschiedene Teile.

Wenn ihr ein Servicelevel von 98% habt, entstehen verrückte Kosten im AOG. Es ist viel, viel, viel zu niedrig.

Nun ein anderes Beispiel: Fast Fashion. Ihr seid ein Zara-ähnliches Unternehmen und bringt jeden Monat oder alle zwei Monate neue Ware auf den Markt. 98% ist viel zu hoch.

Eure Kunden wissen beim Betreten des Geschäfts nicht, was ihr präsentieren werdet. Es ist sinnlos, auf ein extrem hohes Servicelevel zu setzen.

Entscheidend ist ein äußerst ansprechendes Sortiment, in dem die Kunden beim Betreten des Geschäfts etwas finden, das ihnen gefällt und was sie kaufen.

Euer Sortiment ist eine Konstruktion eurer Vorstellung. Es gibt keine strengen Vorgaben. Ihr könnt das Sortiment dynamisch erweitern oder verkleinern. Es variiert.

Wenn ihr wollt, dass eure Kollektionen schnell rotieren, müsst ihr Platz im Geschäft schaffen, was bedeutet, dass ihr euch kein 98%iges Servicelevel leisten könnt. Es muss niedriger sein, sonst verstopft ihr euer Geschäft mit alten, nicht mehr trendigen Artikeln.

Also nochmals: Das Servicelevel ist ein extrem schlechter Indikator für die Servicequalität und auch ein äußerst schlechter Indikator für die Rentabilität.

Wenn Leute sagen: „Wir sind schon bei 98%“, höre ich: „Nächstes Jahr könnten wir 99% erreichen“, und sehr häufig war das auch für unsere Luftfahrt-Kunden der Fall: Wir haben die Servicelevels vollständig zusammenbrechen lassen.

Wie erreicht man tatsächlich eine sehr hohe Servicequalität? Die Antwort lautet: Für alles, was billig ist – wie eine Schraube, Klebeband oder ähnliches – möchte man ein Servicelevel von 99,999% haben, also extrem hoch.

Und was ist mit einer APU, der Auxiliary Power Unit? Das ist wie ein Motor, den man am Heck eines Flugzeugs anbringt. Diese sind pro Stück etwa sechs, sieben Millionen Euro wert. Möchtest du das auf Lager haben? Wahrscheinlich nicht. Vielleicht akzeptierst du für dieses Teil ein Servicelevel von 70%.

Warum? Denn wenn du keine APU auf Lager hast, setzt du €6–7 Millionen frei, die du nutzen kannst, um Unmengen an günstigeren Teilen zu kaufen.

Deshalb ist die Vorstellung, „Ich habe mein Servicelevel-Ziel und mein Ziel ist es, es auf 99 zu bringen“, völliger Unsinn.

Dies setzt voraus, dass alles einheitlich ist, dass die Kräfte zwischen zu wenig Inventar und zu viel Inventar symmetrisch sind. Das sind sie nicht. Sie sind weitgehend asymmetrisch, und diese Asymmetrie variiert stark von Produkt zu Produkt.

Deshalb ist es Unsinn.

Typischerweise sagen die Kunden: „Wir haben 98%“, und genau hier erzielt Lokad einen enormen ROI, meist nicht weil wir ausgefeiltere Technologie besitzen, sondern weil wir als Erste sagen: Wir werden dieses Thema aus einer wirtschaftlichen Perspektive betrachten.

Dann wird deutlich, dass ein enormer Geldbetrag ungenutzt bleibt. Üblicherweise wird bei einer Lokad-Initiative die Hälfte des ROI allein dadurch freigesetzt, dass man eine ökonomische Perspektive einnimmt.

Denn die Menschen haben die ökonomische Berechnung – Rendite – unter Einbeziehung der Fehlmengenkosten und eines echten Indikators für die Servicequalität in Euro oder Dollar, und nicht eines erfundenen Metrics wie des Servicelevels, nicht durchgeführt. So erkennt man, dass man wirtschaftlich weit von der optimalen Lösung entfernt war. Ihr hattet eine theoretische Optimalität.

Conor Doherty: Okay. Nun, danke. Ich hoffe, das war hilfreich.

Ich mache weiter mit den benannten Kommentaren. Dieser stammt von Lucio. Ich werde ihn vorlesen.

Das war gleich zu Beginn, als du über Sicherheitsbestände im Zusammenhang mit einer Normalverteilung sprachst. Kontext: Die Annahme einer Normalverteilung ist nicht zwingend vorgeschrieben, wenn man Sicherheitsbestände berechnet, und CSL – ich nehme an, das bedeutet Cycle Service Levels – ist nur eine von vielen möglichen Herangehensweisen.

Es stimmt, dass es immer einen trade-off gibt zwischen dem Risiko von Fehlbeständen und dem Risiko begrenzter Umsätze. Was hältst du davon?

Joannes Vermorel: Genau das habe ich gesagt. Theoretisch könnte man die Normalverteilungen durch Verteilungen mit fetten Enden ersetzen. Konzeptionell ist das möglich.

Machen das Softwaresystemanbieter? Meistens nicht.

Wenn sie das tun, sind die Leute irgendwie überfordert, weil diese Verteilungen mit fetten Enden brutal und verwirrend sind.

Der einzige Weg, die Verwirrung zu beseitigen – laut Lokad-Erfahrung – besteht darin, die wirtschaftliche Perspektive zurückzubringen, denn dann sehen die Leute, in Dollar oder Euro, was eigentlich vor sich geht.

Verteilungen mit fetten Enden sind seltsam. Es kann sich um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung handeln, die keinen Durchschnitt besitzt. Genau das meine ich mit Lieferzeiten. Sie haben keinen Durchschnitt.

Übrigens bedeutet das, dass der durchschnittliche Lieferzeitwert – wenn man berücksichtigt, dass manche Dinge nie geliefert werden und man immer noch wartet – in einem Datensatz, in dem man den jemals beobachteten Durchschnitt berechnen möchte, immer weiter ansteigt, weil Dinge, die vor 10 Jahren nicht geliefert wurden, weiterhin nicht geliefert werden, usw.

Man kann also Regeln aufstellen, die besagen: Wir deckeln es auf ein Jahr, und so weiter. Aber dann schaut man nicht mehr auf den mathematischen Durchschnitt, sondern auf etwas Merkwürdiges.

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, im Paradigma des Sicherheitsbestands das Modell zu verfeinern, genauso wie es die Wissenschaft getan hat.

Man ersetzt die Normalverteilung durch eine mit fetten Enden, wählt eine beliebige Methode. Man fügt eine dritte Unsicherheit hinzu. Das ließe sich machen: analytisches Modell und so weiter.

Aber das Problem, das ich anspreche, ist: Ihr operiert aus dem falschen Paradigma heraus. Es ist die falsche Herangehensweise. Ihr bewegt euch schneller, aber in die falsche Richtung.

Werdet ihr euer Ziel erreichen, wenn ihr in die falsche Richtung geht? Nein. Wenn ihr euch schneller bewegt, immer noch nein. Das ist das Problem.

Conor Doherty: Okay. Danke.

Ich mache weiter mit Miguels Kommentar: Das Ziel ist es, stets null Inventar zu haben. Die Lieferzeit hängt davon ab, wie konstant die Nachfrage ist. Dieses Maß an Beständigkeit zu verstehen, hilft, den besten Weg zur Bestandskontrolle zu finden. Was sagst du dazu?

Joannes Vermorel: Warum wollt ihr null Inventar erreichen?

Das ist das Problem. Das ist keine ökonomische Perspektive. Manche sagen, wir sollten auf 98% Servicelevel hinarbeiten; ich sage, das ist Unsinn. Leute sagen mir, wir sollten null Inventar haben; ich frage: Warum?

Habt ihr konkrete Beweise, dass es wirtschaftlich profitabler wäre? Warum macht ihr das?

Wir haben ein sehr einfaches Geschäftsmodell gesehen, das in vielen Branchen Anwendung findet: Es gibt Produzenten und Zwischenhändler, die Großaufträge an die Produzenten weiterleiten.

Nehmen wir an, ihr seid ein Fertigungsunternehmen und könnt Waren nur in Losen von 10.000 Einheiten herstellen, während eure Kunden jeweils nur eine Einheit benötigen.

Ihr wollt euch nicht mit diesen kleinen Bestellungen auseinandersetzen. Ihr verkauft euer Los an einen Großhändler, der das für euch übernimmt.

Der gesamte Wert des Großhändlers besteht darin, den Bestand zu halten und zu bedienen, denn Lagerbestände können nur in 10.000er Losen erworben und dann Stück für Stück verkauft werden.

Es gibt ein Unternehmen, das sich mit Produktion befasst und nicht mit einzelnen Kunden, die eine Einheit oder kleine Mengen bestellen wollen. Dann gibt es den Großhändler, der sich um die Aufteilung und die große Anzahl von Kunden kümmert.

Die Vorstellung, null Inventar haben zu wollen – vorausgesetzt, alle anderen Bedingungen sind gleich, sodass ihr exakt die gleichen Kunden auf dieselbe Weise bedienen könnt, Waren zu exakt denselben Kosten erwerbt und alles andere gleich bleibt, bis auf ein niedrigeres Inventarniveau – ja, dann ist es höchstwahrscheinlich die richtige Antwort.

Aber in der Praxis ist nie alles andere gleich.

Wenn ihr eure Inventarniveaus senkt, bedeutet das, dass ihr kleinere Mengen bestellt, die häufig teurer sind. Ihr bestellt öfter, wodurch die Transportkosten steigen.

Losgrößenbildung ist sehr oft keine Option. Sie ist ein wesentliches Element in eurer supply chain Strategie. Wann immer Losgrößen vorhanden sind, wird es auch Bestände geben.

Deshalb solltet ihr nicht eine unwirtschaftliche Sichtweise haben wie „98% Servicelevel“ oder „weniger Inventar ist besser“. Das ist das Gegenteil von dem, was ich meine.

Ihr solltet die Rendite eurer verschiedenen Optionen in Betracht ziehen. Wenn mehr Inventar profitabler ist, gut für euch: Führt mehr Inventar.

Es gibt sogar Situationen, in denen genau das passiert. Einige Produkte haben eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, im nächsten Jahr viel teurer zu werden, aus bestimmten Gründen. Alle sind sich einig, dass die Chancen hoch sind.

Aber du hast Bargeld. Was machst du? Du kaufst viel mehr und lagerst es ein. Das Produkt ist nicht perishable. Du hast bereits die Lagerfläche. Also erfordert es über den Lagerbestand hinaus nicht viel weitere Investitionen.

In diesem Fall ist es vernünftig, den Markt zu timen: Du bestellst mehr, und im nächsten Jahr wirst du einen schönen Gewinn erzielen, weil alle ihre Preise erhöhen werden, aber du hast bereits zu einem niedrigeren Preis eingekauft.

Deshalb ist eine Reduktion des Lagerbestands nicht zwangsläufig ein Ziel. Es ist nur dann ein Ziel, wenn es gewinnbringend umgesetzt werden kann.

Conor Doherty: Alles klar.

Wir sind schon fast eine Stunde unterwegs, aber es gibt noch viel zu besprechen. Ich nehme an, ihr wollt weitermachen. Ich kenne das Spiel. Ein wichtiges Thema. So macht Lokad die Dinge. Lasst es in die Akten gehen.

Lassen wir diese Sicherheitsbestände beenden.

Einer für heute: Wir schlagen das Buch zu. Ich möchte ganz klar sein: Das ist kein Theaterstück, aber ich muss etwas vorlesen, und es endet mit einem Kompliment an euch, also habt etwas Geduld.

Das kommt von Murthy. Ich weiß, dass er regelmäßig dabei ist. Kommentar:

Während die meisten Unternehmen den Einsatz von Sicherheitsbeständen befürworten, messen nur sehr wenige tatsächlich, wie oft er genutzt wird. In mehreren Studien, die wir durchgeführt haben – wir, nicht Lokad – sowohl bei Fertigwaren als auch bei Rohmaterialien, fanden wir heraus, dass bei über 50 % der SKUs – eine konservative Schätzung – in den vergangenen 90 Tagen überhaupt kein Sicherheitsbestand in Anspruch genommen wurde. Meiner Meinung nach hebt dies eine erhebliche Lücke hervor.

Obwohl Sicherheitsbestand notwendig ist – und ich bin sicher, ihr werdet das infrage stellen – muss er regelmäßig überprüft und angepasst werden, um der tatsächlichen Nachfrage und den Nutzungsmustern gerecht zu werden. Joannes hat absolut recht.

Hat Ihnen das gefallen, mein Herr?

Joannes Vermorel: Danke.

Lassen Sie uns einen Moment innehalten. Wenn Sie ein numerisches Rezept haben, das selbst nur zur Hälfte der Zeit manuell aktualisiert werden muss, ist das absolut nicht gut. Das ist trostlos.

Kehren wir zurück zu einer realistischen Erwartung. Bei Lokad, wenn wir ein numerisches Rezept erstellen, das Bestandsentscheidungen, Produktionsentscheidungen, Preisentscheidungen oder Entscheidungen zur Filialzuordnung generiert, wollen wir 0 % Wahnsinn.

Von fünf Millionen Entscheidungen wollen wir keine einzige Zeile, die Unsinn ist.

Ja, einige dieser Zeilen werden nicht großartig sein, weil sich die Zukunft nicht wie erwartet entwickelt hat. Das ist in Ordnung. Aber wie es heute steht, basierend auf dem, was wir wissen, wollen wir, selbst wenn wir Millionen von Entscheidungen generieren, im Grunde genommen null Entscheidungen, die Unsinn sind.

Wenn wir ein numerisches Rezept haben, das selbst 1 % Müllentscheidungen generiert, ist es unbrauchbar. Die Leute würden durchdrehen. Es ist nicht einmal annähernd brauchbar.

Wenn Sie also ein numerisches Rezept – Sicherheitsbestand – haben, das, so sagt man, mindestens 50 % wahnsinnige Entscheidungen generiert, die von den Menschen manuell korrigiert werden müssen, dann liegt das daran, dass die Zahlen anfangs keinen Sinn ergeben.

Sehr oft justieren die Leute die Hälfte der Zahlen, aber dann optimieren sie die andere Hälfte enorm, damit der Sicherheitsbestand „irgendwie Sinn macht.“ Sie basteln an den Einstellungen, nur um den Sicherheitsbestand so zu positionieren, wie er sein sollte.

Ein Auszug daraus ist, dass, wenn man alle manuellen Anpassungen berücksichtigt, man sehr häufig näher an 90 % liegt. Aber nehmen wir diese 50 % als Maßstab.

Wir liegen damit 50-fach über dem, was eine vernünftige Qualität für Ihr numerisches Rezept wäre. Es ist grundlegend, dass Ihr Modell Ihnen keine verrückten Entscheidungen liefert. Wenn doch, müssen Sie das Modell ändern.

Akzeptieren Sie nichts, das Ihnen mehr als einen verschwindend kleinen Prozentsatz verrückter Entscheidungen liefert. Ihr Modell sollte 0 % Wahnsinn aufweisen. Das ist fundamental.

Andernfalls können Sie nichts automatisieren und nicht einmal etwas verbessern.

Warum? Denn wenn Sie einen Prozess haben, der zu einem großen Teil manuell ist, und wenn 1 % Wahnsinn vorhanden sind, müssen in der Praxis supply chain practitioners alle Zeilen überprüfen, weil man nicht weiß, wo die verrückten Zeilen sind.

Wenn Sie 1 % Wahnsinn haben, überprüfen die Leute beinahe 100 % der Zeilen. Es ist, als hätten Sie keinerlei Automatisierung.

Und wenn sie alle Zeilen überprüfen und viele Zeilen anpassen, wie sollen Sie jemals davon überzeugt sein, dass Modell B besser ist als Modell A? Zwischen den beiden gibt es so viele manuelle Anpassungen, dass ein Vergleich unpraktisch wird.

Wenn Sie zwei Systeme vergleichen, werden nicht einmal die gleichen Fachleute für A und B zuständig sein. Wenn Sie Bob haben, der super gut ist, im Gegensatz zu Roger, der schlampig arbeitet, wird Bob viel bessere Ergebnisse erzielen. Liegt es daran, dass das Modell anders ist, oder weil Bob besser ist als Roger?

Deshalb müssen Sie robotisieren. Aber wenn Sie robotisieren wollen, benötigen Sie 0 % Wahnsinn. Hier sind es 50 % manuelle Übersteuerung. Das bedeutet, dass das System in der Praxis nicht funktioniert.

Conor Doherty: Alles klar, danke.

Ich mache weiter. Diese Frage stammt von Manuel. Hey Manuel.

Du hast das bereits früher angesprochen, daher werde ich zusätzlichen Kontext geben, um die Frage zu erweitern. Die Frage lautete: Kannst du bitte zum Einsatz von Sicherheitsbeständen im FMCG kommentieren?

Lassen Sie uns die Nachteile des Ansatzes hinsichtlich Verderblichkeit, Abschreibungen usw. hinzufügen.

Joannes Vermorel: FMCG: Sie haben Lieferanten und man wünscht sich in der Regel volle LKWs.

Wenn wir von etwas Großem sprechen – Shampoos, Cerealien, und so weiter – reden wir von Massenware, und Ihre Lieferanten liefern in der Regel mit vollen LKWs.

Bei jedem Lieferanten bestellen Sie in der Regel mehr als ein Produkt. Vielleicht mindestens ein Dutzend Dinge; an einem beliebigen Tag geben Sie eine Bestellung auf. Es könnte eine Sendung pro Woche sein, je nach Fall.

Aber grundsätzlich gilt, man geht davon aus, dass man einen vollen LKW füllen möchte.

Sicherheitsbestand gibt Ihnen Mengen für diese 10 Produkte, die Sie vom Lieferanten bestellen, aber diese summieren sich nicht zu einem vollen LKW.

Was tun Sie? Am Ende haben Sie eine Menge, die halb so groß wie ein LKW oder ein LKW plus 5 % beträgt. Wie gehen Sie mit dieser Situation um? Der Sicherheitsbestand sagt Ihnen nichts dazu.

Die Leute sagen: „Oh, aber das ist nur ein Ausgangspunkt.“ Das bedeutet, dass Sie einen Mitarbeiter benötigen, der jede einzelne Zahl, eine Zahl nach der anderen, so anpasst, bis sie den Vorgaben entspricht.

Für mich ist das Unsinn. Wenn Sie ein Modell haben, das Komplikationen erzeugt, die es zwingend erforderlich machen, dass jemand alle Zahlen einzeln überprüft, müssen Sie das Modell ändern.

Dasselbe gilt: Sicherheitsbestand kann nicht berücksichtigen, dass Sie die Möglichkeit haben, eine promotion zu organisieren. Sie haben die Option – nicht die Pflicht – eine Promotion zu organisieren, um überschüssigen Lagerbestand abzubauen.

Wo ist diese Option in Ihrem Modell? Sie fehlt.

Wenn Sie ein supply chain Modell haben, in dem die Preise – sei es für den Einkauf oder Verkauf – fehlen, ist das unsinnig. Das ist wieder eine ökonomisch nicht vertretbare Perspektive.

Bei FMCG sind die Margen typischerweise dünn. Sie können es sich nicht leisten, das nicht zu berücksichtigen. Ihre Margen sind zu gering, um so viel Geld auf dem Tisch liegen zu lassen.

Vielleicht, wenn Sie ein unglaublich profitables Unternehmen sind – Louis Vuitton – verkaufen Sie Produkte mit komfortablen Margen. Wenn Ihre supply chain nicht super optimiert ist, haben Sie dennoch fette Luxusmargen, sodass es kein allzu großes Problem darstellt.

Aber wenn Sie Shampoo im Supermarkt verkaufen, ist das ein Spiel, bei dem der Preis zählt. Jeder einzelne Cent, den Sie herausholen können, zählt.

Conor Doherty: In Ordnung. Ich fahre fort.

Das kommt von David Rollington. Hey David, Freund des Kanals. Jeder ist ein Freund des Kanals – was sage ich denn?

Aber hey David. Das ist ein langer Kommentar. Du kannst noch einen Schluck nehmen, wenn du möchtest.

Zum Thema Sicherheitsbestände: Es bedarf einer vollständigen Diskussion, Kommunikation und Übereinstimmung in Bezug auf KPIs, bevor irgendetwas anderes geschieht. Wenn KPIs vorgegeben werden und alle Einkäufe aus dem Ausland kommen, wird Sicherheitsbestand notwendig.

Es ist ähnlich wie bei den S&OP-Prozessvereinbarungen. Die Finanzabteilung muss einbezogen werden, um sicherzustellen, dass alle Kompromisse angemessen berücksichtigt werden. Was denken Sie?

Joannes Vermorel: Sollte die Finanzabteilung einbezogen werden? Ja.

Sollten folgerichtige wirtschaftliche Kompromisse berücksichtigt werden? Absolut.

Macht der Sicherheitsbestand irgendetwas dergleichen? Absolut nicht.

Für mich ist das wieder das Problem. Es ist völlig unschlüssig.

Die Leute sagen zu mir: „Die Finanzabteilung sollte einbezogen werden, wir sollten alle wirtschaftlichen Faktoren berücksichtigen,“ und dann: „deshalb sollten wir Sicherheitsbestände einführen.“ Wie kommt man von dem einen zum anderen?

Am Sicherheitsbestand ist nichts Wirtschaftliches. Es wird angenommen, dass man einen willkürlichen prozentualen Servicegrad anstrebt. Man berücksichtigt Verteilungen, Lieferzeiten, Nachfrage, und man beachtet keine Preisnachlässe, Verderblichkeit, Wahrscheinlichkeit von Abschreibungen, Lagerkosten, Opportunitätskosten, etwas zu lagern anstelle von etwas anderem, usw.

Die Leute geben mir unzählige, sehr gute Gründe, und dann folgt dieser Sprung: Alle wirtschaftlichen Faktoren müssen berücksichtigt werden, also Sicherheitsbestand. Wie kommt man da hin? Das verwundert mich.

Deshalb sage ich zum Publikum: Ihr müsst euch ernsthaft damit auseinandersetzen, was Wirtschaftlichkeit bedeutet. Denkt in Bezug auf die Zuteilung von Ressourcen und auf die Rendite.

Wenn ihr so zu denken beginnt, werdet ihr feststellen: Warum haben wir Sicherheitsbestände in unserem System? Sie fügen nichts hinzu, sondern verkomplizieren alles ohne triftigen Grund.

Conor Doherty: Okay. Das ist nur ein Kommentar von mir, aber er fügt Kontext hinzu.

Ihr habt darüber gesprochen, Geld auf dem Tisch liegen zu lassen. Ich persönlich liebe diesen Ausdruck, weil er veranschaulicht, worüber ihr sprecht.

Man kann zwei Dinge vergleichen und sagen, Prozess A funktioniert. Wir können darüber diskutieren, in welchem Ausmaß. Prozess B funktioniert vielleicht besser.

Wie sieht besser aus? Weniger Geld, das auf dem Tisch liegen bleibt, oder positiver ausgedrückt, mehr Geld in der Tasche am Ende des Monats.

Joannes Vermorel: Genau.

Zwei Dinge können gleichzeitig wahr sein. Wenn Sie sehr schlechte Bestandspraktiken, sehr schlechte Produktionspraktiken, supply chain wise, haben, aber Ihre Produkte absolut fantastisch sind, werden Sie trotzdem Geld verdienen. Aber das liegt nicht an Ihrem intelligenten Bestandsmanagementsystem oder Produktionsplan.

Es gibt viele historische Fälle: Unternehmen mit entsetzlichen Praktiken in diesem Bereich, aber deren Produkte so gut waren, dass sie überlebt haben.

Zum Beispiel hatte Nike ein massives supply chain Desaster zu bewältigen, obwohl es eine der weltweit beliebtesten Marken ist. Sie können es online nachlesen: Es ist das Nike-Desaster von 2004 mit einem unserer ehemaligen Konkurrenten, i2.

Nike hat überlebt. Sie sind immer noch profitabel. Aber wenn man sich ihre Bilanz im Bereich supply chain ansieht, war sie zumindest zu der Zeit nicht großartig.

So kann man Tonnen von Geld auf dem Tisch liegen lassen, und wenn Ihr Unternehmen aus anderen Gründen extrem profitabel ist, überleben Sie. Aber das ist nicht dem Planungsteam oder dem supply chain team zu verdanken.

Conor Doherty: In Ordnung. Danke.

Joannes, das ist die letzte Frage, und ich habe sie durchgesehen. Ein wenig Dissens – etwas, das du magst. Lass es in die Akten eingehen: Wir begrüßen Meinungsverschiedenheiten, oder zumindest freundschaftliche Neckereien. Ihr könnt euch jederzeit an uns wenden und unsere Positionen in Frage stellen.

Das ist von Con. Hallo, Con.

Beim Beliefern des Einzelhandels fordern die Kunden in der Regel sehr hohe Servicelevels kombiniert mit sehr kurzen Lieferzeiten, ganz anders als die fünfmonatige Frist in Ihrem Beispiel aus der Bauindustrie. Außerdem bieten sie kaum oder gar keine Einsicht in die zukünftige Nachfrage, und das Nichteinhalten der vereinbarten Servicelevels führt in der Regel zu erheblichen Strafen.

Frage: Wie halten Sie solche hohen Servicelevels aufrecht, ohne sich auf traditionelle Sicherheitsbestand-Konzepte zu stützen?

Joannes Vermorel: Hier haben Sie ein Problem: Ihr Kunde, typischerweise im Massen-Einzelhandel mit FMCG, schließt eine Vereinbarung ab, bei der sie buchstäblich die Servicequalität in Form eines Servicelevels festlegen. Das ist das Setup.

Das Problem ist nun, dass es immer noch nicht beantwortet, was Sie tun sollten.

Hand aufs Herz: Sie sind im FMCG-Bereich tätig und haben diese servicelevel-getriebenen Vereinbarungen von Ihren Kunden. Sie sagen: Weil mein Kunde diesen Servicelevel anstrebt, muss ich das in meiner Organisation widerspiegeln. Das ist ein starkes Argument.

Aber leider, wenn Sie sich noch einmal die wirtschaftliche Alternative anschauen, ist diese besser.

Warum? Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich in einer Situation, in der Sie nicht genügend Lagerbestand haben, um alle Ihre Kunden zu bedienen.

Wie entscheiden Sie, welchen Kunden Sie bedienen und in welcher Reihenfolge? Nutzen Sie das Prinzip First-In-First-Out? Oder bedienen Sie zuerst VIP-Kunden? Oder möchten Sie den Engpass gleichmäßig über alle Kunden verteilen?

Ist Ihr Kunde wirklich bei allen Ihren Produkten gleich empfindlich? Hier gibt es jede Menge Spielereien.

Zum Beispiel: Wenn Sie einen Kunden haben, bei dem Sie die 98 % nicht erreichen werden, ist es dann wichtig, sehr nahe an 98 % zu bleiben oder nicht?

Wenn ein Kundenunternehmen sagt: „Ich bestelle 1.000 Einheiten, und wenn es nicht vollständig ist, zählt es als Fehlmenge. Wenn Sie mir 999 liefern, zählt es als Versagen.“ In diesem Fall zählt es, egal wie nah man dran ist, als Fehler.

Dann ist es besser, gar nichts zu senden. Das haben wir bei unseren Kunden: Der Einzelhändler sagt, wenn Sie es nicht zu 100 % liefern, zählt es als Fehlmenge. Wenn Sie nichts senden, ist es dasselbe. Dann senden Sie gar nichts und verwenden den verbleibenden Lagerbestand, um andere Kunden zu bedienen und deren Anforderungen zu erfüllen.

So haben wir Arbitrage, und Sicherheitsbestände sagen Ihnen nicht, wie gut Sie darin sind, bei diesen Kunden zu arbitragen.

Ein weiteres Beispiel: Ihr KPI, 98 % Servicelevel, wird monatlich berechnet. Sie hatten einen holprigen Monatsanfang, und jetzt liegen Sie bei 97 %.

Wenn Sie am Monatsende, wenn die Kunden ihren KPI berechnen, bei 98 % sein wollen, müssen für den Rest des Monats 99 % erreicht werden, um dies auszugleichen. Ich vereinfache ein wenig, aber das ist die Grundidee.

Lohnt es sich? Ist es profitabel?

Sollten Sie Ihre Lagerbestände erhöhen und bis zum Ende des Monats auf 99 % gehen, sodass Sie am Ende Ihr Ziel erreichen? Das ist eine Frage.

Sie hatten Ihre 98 %, aber Sie haben nicht geliefert, weil die Dinge über Ihr Modell hinausgingen. Die einzige Möglichkeit, die Frage „Sollten wir versuchen, auf 99 % zu kommen, um auszugleichen?“ zu beantworten, besteht darin, eine wirtschaftliche Analyse der Rendite durchzuführen.

Wenn Sie, um von einem 98 % Servicelevel auf 99 % zu kommen, Ihre Lagerkosten verdreifachen müssen, werden Sie es nicht tun. Wenn Sie das erreichen können, indem Sie die Lagerkosten um 10 % erhöhen, sollten Sie es vielleicht tun.

Das ist der Punkt: Weil es keine wirtschaftliche Perspektive ist, fehlt Ihnen die gesamte Nuance, um zu wissen, ob Sie die Gelegenheit ergreifen oder darauf verzichten sollten.

Sicherheitsbestand sagt von Haus aus nichts aus. Sie sind damit im Dunkeln.

Deshalb kommen wir zurück zum Thema, Geld auf dem Tisch liegen zu lassen.

Stellen Sie sich vor: In der ersten Woche liegen Sie bei 97,9 %, also 0,1 % unter dem Ziel, und in den folgenden drei Wochen kehrt Ihr System genau zu 98 % zurück, sodass Sie Ihr Ziel um einen winzigen Prozentsatz verfehlen. Das ist dumm.

Du weißt, dass wenn du ein kleines bisschen weitergedrückt hättest, du oben gewesen wärst. Es fehlt an Nuance und jeglicher Fähigkeit, Nichtlinearität zu erfassen.

Eine Nichtlinearität wäre: Wenn du nicht exakt ihr Ziel von 98% für den ganzen Monat triffst, klassifizieren sie dich als schlechten Lieferanten.

Der Sicherheitsbestand berücksichtigt keinerlei Nichtlinearität.

Joannes Vermorel: Ein Folgekommentar dazu von Manuel: Das Serviceniveau misst nicht die pünktliche Lieferquote.

Außerdem ist das ein weiteres Problem: Wie unterscheidet man, ob ich meinen Kunden pünktlich bediene oder einen Tag zu spät? Wie gravierend ist das Problem? Die kurze Antwort lautet: Es kommt darauf an. Es kommt ziemlich stark darauf an.

Es unterscheidet auch nicht, ob du nicht vollständig lieferst.

Das Serviceniveau zeigt dir nur, ob es ein Treffer oder ein Fehlschlag ist. Es sagt dir nicht, um wie viel du daneben liegst.

Angenommen, ich betrachte einen Buchladen, in dem Kunden meistens kommen und jeweils ein Buch kaufen. Im Durchschnitt kommen fünf Personen pro Tag, die je eine Einheit des Buches kaufen.

Dann kommt ein Professor herein und sagt, “Ich will 30 Exemplare.” Das wird in der Sicherheitsbestandsanalyse als eine nicht bediente Anfrage gezählt, wobei diese eine Anfrage 30 Einheiten wert ist.

Das ist der Unterschied zwischen dem Serviceniveau und fill rate.

Im Einzelhandel und FMCG versäumst du es, heute 1.000 Einheiten für einen Kunden zu liefern, und am nächsten Tag kommt derselbe Kunde mit einer weiteren Bestellung zurück, in der er 1.100 anfordert.

Gestern haben sie 1.000 verlangt, du hast nicht geliefert. Heute kommen sie mit 1.100 zurück.

Beträgt die Gesamtnachfrage 2.100 – gestern plus heute – oder ist die heutige Nachfrage lediglich dieselbe, die gestern unbedient blieb und erneut angefragt wird?

Kurz gesagt: Wenn du dich nicht mit wirtschaftlicher Analyse beschäftigst, kannst du dem keinen Sinn entnehmen.

Du stehst vor der Unklarheit, was Nachfrage eigentlich ist, und der einzige praktische Weg, das zu verstehen, besteht darin, in Euro oder Dollar zu schätzen, was profitabel ist.

Die Probleme mit Sicherheitsbeständen sind buchstäblich endlos. Es ist furchtbar.

Conor Doherty: In Ordnung.

Ein letzter Kommentar, der eingegangen ist. Ich gebe keine privaten Kommentare preis.

Wie bildet man Einkäufer um, die einer einzigen Sicherheitsbestandszahl vertrauen? Wie bringt man die Leute dazu, die Denkweise abzulegen: “Ich will eine einfache Zahl. Gebt mir keine Verteilungen. Gebt mir eine einfache Zahl.”

Joannes Vermorel: Du robotisierst den Entscheidungsprozess.

Warum hast du Einkäufer, die eine Tabelle durchgehen und auf Tausenden von Zeilen Eins dazu oder minus Eins abziehen, um eine Bestellung zu erstellen? Das ist verrückt.

Das ist das Problem.

Die Leute sehen alles als den Unterschied im Vergleich zum Status quo. Nein. Das ist nicht der richtige Weg.

Die richtige Einstellung ist: Ich brauche ein Modell für diesen Allokationsprozess, das mir von Anfang an vernünftige Entscheidungen liefert.

Nicht durch fünf Ebenen von Menschen, die Zahlen manuell anpassen. Ich will ein numerisches Rezept, das Bestellentscheidungen erzeugt, die gut, zufriedenstellend und frei von jeglichem Wahnsinn sind.

Sobald du das hast – und das ist es, was Lokad macht – wie viel Umschulung ist dann nötig? Sehr wenig.

Die Einkäufer sind sehr zufrieden. Sie schauen auf die Zahl und sagen: “Alles gut. Perfekt. Fertig.” Sie können ihre Zeit damit verbringen, mit Lieferanten darüber zu sprechen, wie man Dinge kollaborativer gestalten kann, anstatt die Hälfte ihrer Zeit mit dem Überprüfen von Tabellen zu verbringen.

Wenn du das Problem so angehst, dass der Einkäufer die Zahlen Zeile für Zeile überprüft und du Zahlen liefern willst, die zu seinen traditionellen Paradigmen passen – und diese traditionellen Paradigmen sind gebrochen – spiel dieses Spiel nicht. Es ist nicht zu gewinnen.

Bei Lokad gehen wir direkt zur vollständigen Robotisierung von Entscheidungen über, die weder manuelle Eingaben zur Generierung benötigen, noch nachträgliche manuelle Korrekturen erfordern.

Sie sind zu 100% gut, zufriedenstellend und frei von jeglichem Wahnsinn. Vielleicht würde der Einkäufer sagen: “Ich hätte es ein wenig anders gemacht”, aber es ist meine Zeit nicht wert – einfach ausliefern.

Das ist die richtige Situation.

Dann besteht die Umschulung darin, das Team so zu trainieren, dass es seine Zeit auf höherwertige Aufgaben umverteilt, anstatt sie endlos mit dem Anpassen von Zahlen zu verbringen.

Doch dafür brauchst du ein Modell, das per Design nicht fehlerhaft ist.

Sicherheitsbestände sind per Design fehlerhaft, und deshalb werden sie dich niemals aus dieser höllischen Situation befreien, in der Menschen die menschlichen Koprozessoren deines Systems sind.

Dein System erzeugt Unsinn, und Menschen gehen Zeile für Zeile durch, um diesen Unsinn zu beheben.

Wenn du entkommen willst, brauchst du eine Alternative. Es wird keine Variante des Sicherheitsbestands sein. Es wird etwas viel Einfacheres, aber radikal Anderes sein.

Conor Doherty: Einverstanden.

Meine Überlegung, als ich die Frage hörte – wie bilden wir Einkäufer um, die einer einzigen Sicherheitsbestandszahl vertrauen und keine Verteilungen wollen – ist, dass dort bereits eine Annahme steckt.

Die Welt, die du propagierst: Anstatt in einer Excel-Tabelle eine Zahl aufzurunden oder abzurunden, hast du in der automatisierten Welt immer noch eine Zahl in einem Dashboard.

Die Idee der Verteilungen erklärt, wie diese Zahl berechnet wird. Das geschieht im Hintergrund.

Wir fordern nicht, dass supply chain planners zu fortgeschrittenen Ingenieuren und Statistikern werden.

Im aktuellen Modell ist es eine Zahl, und im alternativen Modell, das wir vorschlagen, ist es ebenfalls eine Zahl.

Joannes Vermorel: Genau.

Wenn du eine Bestellung für ein Produkt aufgibst, musst du die Menge angeben.

Also ja, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind grundlegend, aber sie befinden sich im Hintergrund. So wird die Berechnung durchgeführt.

Heutzutage, bei unseren Kunden von Lokad, müssen sie nicht besonders kompetent im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten sein, genauso wie wenn du ein Auto fährst, musst du kein Experte in Thermodynamik sein. Es funktioniert einfach.

Conor Doherty: Nun, dazu sei gesagt, wir sind seit 90 Minuten unterwegs. Uns gehen die Fragen aus, die Zeit ist um.

Wie immer, Joannes, vielen Dank, dass du dabei warst.

Und an alle anderen, danke, dass ihr teilgenommen habt. Danke für eure Kommentare, eure Fragen, eure DMs. Sie sind wie immer wunderbar.

Wenn ihr das Gespräch fortsetzen wollt, sage ich es jede Woche: Kontaktiert Joannes und mich. Verbindet euch mit uns auf LinkedIn. Wir diskutieren immer gerne.

Wenn ihr Joannes herausfordern wollt, können wir das ebenfalls arrangieren. Wir sind offen für Feedback, Debatten oder einfach nur für ein freundschaftliches Gespräch.

Ihr könnt uns auch, wenn ihr wollt, eine E-Mail an contact@lokad.com schicken.

Und damit verabschiede ich mich: Wir sehen uns nächste Woche, wenn wir über KPIs sprechen. Aber jetzt ab zurück an die Arbeit.