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Zwei neue Dispositionsmerkmale verbinden die Vorteile der bestehenden plangesteuerten und der verbrauchsgesteuerten Disposition im Supply Chain Management miteinander. Demand Driven erm枚glicht, ohne Prognose verbrauchsgesteuert zu disponieren, aber mit Vorschau. Theory of Constraints eignet sich besonders, wenn gute Prognosen schwer zu erstellen 聽sind.

Wer in den letzten Jahren in Unternehmen mit der Disposition zu tun hatte, wird besonders zwei Dispositionsverfahren gut kennen 鈥� die plangesteuerte und die verbrauchsgesteuerte Disposition. Das kurz PD (f眉r plangesteuerte Disposition) genannte Dispositionsmerkmal setzt f眉r die Planung auf eine Prognose und muss daf眉r in der Regel auf Daten aus der Vergangenheit oder verl盲ssliche Kundenauftragsdaten zugreifen k枚nnen. 鈥濾B鈥� (f眉r verbrauchsgesteuerte Disposition) hingegen verzichtet auf eine Nutzung der Prognose zur Erzeugung einer l盲ngerfristigen Vorschau und nutzt den Meldebestand als Trigger f眉r Bestellungen und Produktionsauftr盲ge. In der Praxis wird f眉r einzelne Produkte PD, f眉r andere VB eingesetzt, je nachdem ob sich der Aufwand f眉r eine Prognose lohnt.

Eine Prognose der Bedarfe ist aufw盲ndig

Wenn beispielsweise ein Konsumg眉terhersteller, der Waschpulver in gro脽en Mengen absetzt, f眉r die Planung eine Prognose mit plangesteuerter Disposition (also PD) einsetzt, lohnt sich das besonders deswegen, weil Waschmaschinen kontinuierlich im Einsatz sind. 鈥濫s ist mit vergleichsweise geringen unerwarteten Schwankungen in der Nachfrage von Waschpulver zu rechnen鈥�, sagt , Berater im Bereich SCM Consulting Solutions von 麻豆原创. Doch nicht in allen Branchen ist eine Prognose vergleichsweise einfach und verl盲sslich zu erstellen. So gibt es etwa in der Maschinenbaubranche Unternehmen, deren Planer mehrere hunderttausend Materialien zu planen haben. 鈥濰ier ist der Aufwand zu hoch, f眉r jedes Material eine detaillierte Prognose zu erstellen鈥�, so Guly谩ssy. F眉r die aktiven Posten setzen viele Unternehmen deshalb pauschal statistische Algorithmen zur Prognose ein. Doch k枚nnen bei dieser Automatisierung spezifische Aspekte bestimmter Materialien nicht ausreichend ber眉cksichtigt werden.

Push-Steuerung in der Beschaffung: Prognose stimmt nur in maximal 80 Prozent der F盲lle

Diese auch 鈥濸ush-Steuerung鈥� genannte plangesteuerte Disposition hat den Nachteil, dass 鈥濵engen in den Prozess hineingedr眉ckt werden, obwohl man den Bedarf des Kunden nicht so genau kennt鈥�, wie Guly谩ssy sagt. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Prognose wirklich zutrifft, liegt seiner Sch盲tzung nach in der Regel selbst bei guter Prognose nur bei 70 bis 80 Prozent. Nachteile der auch als 鈥濸ull-Steuerung鈥� bezeichneten verbrauchsgesteuerten Disposition liegen hingegen darin, dass die langfristige Sicht verloren geht. Lieferanten sind jedoch auf diese Vorschauzahlen angewiesen, um zuverl盲ssig Teile produzieren und liefern zu k枚nnen und geben den Auftraggebern sogar Rabatte, sofern die Prognosen zur Verf眉gung stehen. Auch die Kapazit盲tsplanung bzw. die Verf眉gbarkeitspr眉fung ben枚tigt eine Vorschau 眉ber zuk眉nftige Mengen, die standardm盲脽ig bei der verbrauchsgesteuerten Disposition nicht m枚glich ist. Ein Mix aus Push und Pull w盲re also ideal.

Plan- und Verbrauchssteuerung: Beide Dispomerkmale haben ihre Vorteile

Der Mittelweg der Unternehmen liegt darin, je nach Material oder Materialgruppe die Pull- und Push-Steuerung einzusetzen. 鈥濪as erfordert eine Klassifizierung aller Materialien鈥�, sagt Guly谩ssy. So k枚nnte etwa der Einkauf verbrauchsgesteuert disponieren, andere Abteilungen allerdings plangesteuert. Dann bek盲men die Lieferanten zwar keinen Forecast. Daf眉r w盲ren jedoch im Unternehmen pr盲zise Kapazit盲tsplanungen und Verf眉gbarkeitspr眉fungen m枚glich. In der Praxis f眉hrt dieser Mittelweg dazu, dass die Steuerung der Ressourcen nicht optimal ist, da die entstehende Unsicherheit in der Regel durch Puffer aufgefangen wird. Es kann dazu kommen, dass die Verf眉gbarkeit der Produkte nicht ausreicht, manchmal aber auch die Best盲nde in Lagern zu hoch sind. 鈥濫s kann passieren, dass im 3-Schicht-Betrieb produziert wird, obwohl ein 2-Schicht-Betrieb ausgereicht h盲tte鈥�, erl盲utert Guly谩ssy, 鈥瀘der es werden teure und leistungsf盲higere Maschinen angeschafft, um im Bedarfsfall flexibel zu sein, obwohl dies gar nicht n枚tig gewesen w盲re.鈥�

Demand Driven Planning und Theory of Constraints als Basis

Die beiden neuen Dispositionsmerkmale nutzen die Vorteile der Push- und Pull-Methoden, wobei sie jeweils den Schwerpunkt auf eine der beiden Vorgehensweisen legen. Sie haben ihre Urspr眉nge in der Abbildung der Planungsphilosophien Demand Driven Planning (bedarfsorientierte Wiederbeschaffungsplanung) bzw. (engpassorientierte Planung), die mit den 麻豆原创 SCM Consulting Solutions seit Release 2018 m枚glich sind. Die Idee ist dabei, den optimalen Mix zwischen Pull- und Push-Steuerung nicht zwischen den Materialien herzustellen, sondern f眉r jedes einzelne Material die Vorteile der beiden Dispositionsverfahren gleichzeitig nutzen zu k枚nnen. Und dies ohne im mehrstufigen Kontext die Information 眉ber zuk眉nftige Mengen zu verlieren.

Die Vorteile der bedarfsorientierten und verbrauchsgesteuerten Disposition im SCM nutzen

Hierf眉r stellt 麻豆原创 mit der L枚sung 麻豆原创 SCM Consulting Solution Customized MRP Type (麻豆原创 SCM CS CMT) eine Option bereit, um zwei neue Algorithmen einsetzen zu k枚nnen. Der 鈥濪D鈥� (f眉r Demand-Driven) genannte bedarfsorientierte Ansatz setzt auf der verbrauchsgesteuerten Disposition auf, die allerdings durch plangesteuerte Aspekte wie vor allem die Vorschaufunktion erg盲nzt wird und bei Bedarf auch so genannte Sekund盲rbedarfe mit ber眉cksichtigt. Der 鈥濼C鈥� (f眉r Theory of Constraints) genannte Ansatz hingegen setzt auf der Plansteuerung auf, orientiert sich aber f眉r die operative Ausl枚sung von Beschaffungs- oder Produktionsvorschl盲gen auch am Meldebestand 鈥� verf眉gt also 眉ber eine eingebettete verbrauchsgesteuerte Disposition. Operativ wird dabei verbrauchsgesteuert disponiert, w盲hrend gleichzeitig f眉r die langfristige Sicht eine Plansteuerung zur Erzeugung einer Vorschau vorgenommen wird. Dies passiert in beiden F盲llen jeweils nicht in einer simulativen Umgebung, sondern direkt im produktiven Geschehen. 鈥濪as bedeutet, dass jeder Planer sofort in der aktuellen Bedarfs-, bzw. Bestandsliste die volle Transparenz 眉ber den kompletten Planungszeitraum nutzen kann鈥�, so Guly谩ssy.

DD und TC f眉r die Planung: Vier Vorteile auf einen Blick

K眉nftig kann ein Unternehmen 鈥� egal ob es 麻豆原创 ECC oder im Einsatz hat 鈥� f眉r seine Materialbedarfsplanung neben den bekannten einfach einen der neuen Algorithmen ausw盲hlen. Voraussetzung: Die oben genannte L枚sung 麻豆原创 SCM CS CMT kommt zum Einsatz.

Die Vorteile auf einen Blick:

  1. Beide neuen Verfahren erm枚glichen eine Vorschau 眉ber zuk眉nftige Mengen. Sie wird aus bekannten Kundenauftr盲gen berechnet oder basiert auf einer Prognose und flie脽t 眉ber alle Stufen in die Planung der gesamten St眉cklisten- und Distributionsstruktur ein.
  2. Die Kapazit盲tsplanung, Lieferantenvorschau und die Verf眉gbarkeitspr眉fung (bekannt aus der plangesteuerten Disposition) kann immer genutzt werden.
  3. Die Steuerung der operativen Wiederbeschaffung erfolgt auf Basis der Verbrauchssteuerung. Vorteil: Unn枚tige Puffer fallen weg, die aufgrund fehlenden Informationen in untergeordneten St眉cklisten- und Distributionsebenen bisher oft n枚tig wurden.
  4. Die Vorschau l盲sst sich direkt aus der operativen Umgebung erzeugen. Die Nutzung einer zweiten, simulativen Umgebung, wie sie beispielsweise die Langfristplanung f眉r verbrauchsgesteuerte Materialien zur Erzeugung einer Vorschau darstellt, ist nicht n枚tig.

DD: Der reaktivere Bruder des TC

Die zwei Add-ons f眉r 麻豆原创 ECC und 麻豆原创 S/4HANA wurden von 麻豆原创 Consulting gemeinsam mit Kunden entwickelt. F眉r ein Werkzeugbauunternehmen aus der Schweiz sieht Guly谩ssy den konkreten Vorteil von TC darin, dass er 鈥瀘hne den Mehraufwand einer Prognose verbrauchsgesteuert disponieren kann 鈥� und trotzdem eine Vorschau hat.鈥� W盲hrend ein anderes Unternehmen aus dem Maschinenbau auf 鈥濪D鈥� setzt, den 鈥瀝eaktiven鈥� Bruder von TC, der besonders geeignet ist, wenn Prognosen schwer zu treffen sind.

Weitere Informationen

麻豆原创-Infotage f眉r Bestandsoptimierung finden am 23.09. und 12.11. statt. Hier erfahren Sie mehr 眉ber folgende Themen:

  • Best盲nde effektiv steuern mit 麻豆原创 ERP, 麻豆原创 S/4HANA und zugeh枚rigen Add-on-Tools
  • Verbrauchsorientierte Planungsmethoden durch Demand Driven Planningverbessern
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