Mehr Potenzial aus Ihrer Supply Chain herausholen
Wie Sie Ihre Bestände effektiv optimieren können
Ein effizientes Bestandsmanagement ist besonders in Zeiten schleichender Rezession zum Erfolgsfaktor geworden. Der Spagat zwischen überhöhten Lagermengen und sporadischen Engpässen ist für viele Unternehmen dabei eine komplexe Herausforderung.
Die entscheidende Frage: Wie lässt sich der optimale Bestand bei ständig wechselnden Parametern ermitteln? Welche Kennzahlen helfen, die Performance der Supply Chain wirklich zu verstehen? Wie wichtig sind z.B. einzelne Materialien? Wie hoch ist der Lagerumschlag? Und wieviel meines Bestandes ist überhaupt frei verfügbar?
Die oberste Prämisse dabei: Ohne Zielbestand keine Optimierung! Denn mathematische Lösungsansätze helfen erst, wenn ein genaues Verständnis über die Bestände geschaffen wurde. Starten Sie daher jetzt Ihre Analytics-Initiative mit unseren SCM-Experten und holen Sie das Beste für Ihre Bestandsoptimierung heraus!
Ihre Ausgangssituation:
- Trotz voller Lager sind viele Produkte nicht lieferfähig.
- Hohe Lagerkosten durch überfüllte Bestände
- Lieferunfähigkeit durch schwankende Nachfrage und unzuverlässige Lieferzeiten
Was Sie bekommen:
- Mathematisch optimierte Sicherheitsbestände basierend auf gemeinsam erarbeiteten KPIs wie Service Level oder Fill Rate
- Klassifikation in ABC-/XYZ-Cluster für eine gezielte Definition der Sicherheitsbestände.
- Simulation Ihrer Bestände mit realistischen Verteilungen zur Evaluation der Ergebnisse
Inhalt des Assessments:
- Datenbereitstellung: Festlegen, welche Daten benötigt werden und wie diese beschafft werden können.
- Analysieren der Nachfragemuster: Analyse und Bereinigung der Daten, Einteilung in ABC-/XYZ-Cluster sowie Identifikation der relevanten Nachfragemuster.
- Sicherheitsbestandsberechnung: Basierend auf den identifizierten Nachfragemustern und der Qualität der Daten werden die mathematisch optimalen Sicherheitsbestände berechnet.
- Simulation der Ergebnisse: Basierend auf den historischen Daten werden die mathematisch optimalen Sicherheitsbestände mit realistischen Verteilungen für die Nachfrage und Lieferzeiten simuliert und evaluiert.
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