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Was sind Strategien zur Steuerung von Bedarfsschwankungen?

Eine der größten Herausforderungen für Supply Chain Manager und Materialplaner ist die Variabilität der Nachfrage. Zehn Strategien, um die Kontrolle zu erlangen.

Materialplaner und Disponenten müssen immer daran arbeiten, Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Unklarheit, vier Hauptursachen für Bedarfsschwankungen in der Lieferkette, zu beherrschen. Die Strategien und Tools, die Sie verwenden, können jedoch einen großen Beitrag zu einem besseren Management der Nachfragevariabilität leisten.

Ein Blick auf zehn Strategien hierfür:

  1. Durchlaufzeiten reduzieren: Das Finden von Mitteln und Wegen zur Reduzierung der Vorlaufzeit bei den Bezugsquellen stellt sicher, dass ein Unternehmen in der Lage ist, schnell auf die sich ändernde Nachfrage zu reagieren. Lange Vorlaufzeiten erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Bullwhip-Effekts, eine Situation, die auftritt, wenn sich Änderungen in der Kundennachfrage kaskadierend und inkrementell negativ auf die gesamte Lieferkette auswirken.
  2. Eine bedarfsorientierte Lieferkette implementieren: Die Annahme einer nachfrageorientierten Lieferkette, bei der die tatsächliche Nachfrage nach Produkten die Lieferkette antreibt und nicht umgekehrt, führt oft zu einem besseren Management der Nachfragevariabilität.
  3. S&OP- und LTP-Prozesse in SAP ECC verwenden: Sales and Operations Planning (S&OP) und Long-Term Planning (LTP) sind zwei Materialplanungswerkzeuge in SAP ERP Central Component (SAP ECC), die es einem Unternehmen ermöglichen, Wahrscheinlichkeits- und Szenarienanalysen zu simulieren, um zu sehen, welches Nachfragemodell zur geringsten Variabilität führt.
  4. Puffer nutzen: Rechtzeitige Überprüfung und proaktive Anpassung der drei Puffer – Bestand, Zeit und Kapazität – gewährleisten eine bessere Handhabung der Bedarfsschwankungen.
  5. Auf die Sichtbarkeit von Angebot und Nachfrage konzentrieren: Eine gute Sichtbarkeit von Angebot und Nachfrage ermöglicht schnellere Reaktionen auf wesentliche Veränderungen und trägt somit zu einer reibungslosen Lieferkette bei.
  6. Aufschubstrategien (Postponement) für die Produktmontage annehmen: Die Möglichkeit, die Montage eines Endprodukts so spät wie möglich – und nur dann, wenn der tatsächliche Bedarf bekannt ist – aufzuschieben, führt zu einer besseren Bestandsführung und hilft, veraltete Lagerbestände, Überbestände und Auslagerungen zu vermeiden.
  7. Erfahrungen besser nutzen: Frameworks, die den Materialplanern Erkenntnisse und Lehren aus den Erfahrungen der Vergangenheit liefern, führen zu einem effektiven Bedarfsschwankungs-Management, wenn sich ähnliche Fälle wiederholen.
  8. Einen Aktionsplan für das Management der Volatilität erstellen: Die Fähigkeit, rechtzeitig auf erkennbare Unterbrechungen in der Lieferkette zu reagieren, ist ein wirksames Mittel, um der Volatilität der Nachfrage zu begegnen.
  9. Abstimmung von Angebots- und Nachfrage-Management: Die effektive Abstimmung von Nachfrage- und Angebots-Management ermöglicht es beiden Funktionen, schnell auf sich ändernde Realitäten zu reagieren – sei es ein plötzlicher Bedarfsanstieg oder eine unerwartete Angebotsunterbrechung.
  10. Reibungslose Bedarfsschwankungen: Ein besseres Verständnis der Nachfragevariabilität und ihrer Ursachen kann ein gewisses Maß an Vernunft in die Nachfragevariabilität bringen. Verwenden Sie zum Beispiel die fünf Glättungsfaktoren, die das Materialprognose-Tool in SAP ECC bietet. Ein Glättungsfaktor gibt einem jüngeren Vergangenheitswert einen höheren Wert als einem älteren, um die Prognosewerte so nah wie möglich an den tatsächlichen Wert heranzuführen.

Hier die fünf Faktoren:

  1. Alphafaktor: Um den Grundwert eines konstanten Prognosemodells zu berechnen;
  2. Betafaktor: zum Glätten des Trends von historischen Werten des Trendvorhersagemodells;
  3. Gammafaktor: zur Glättung der historischen Werte des Saisonindex-Prognosemodells;
  4. Deltafaktor: zur Glättung der Abweichung der Mittelwerte der Prognose; und
  5. Sigmafaktor: um Ausreißergrenzen zu berechnen, während Ausreißer von Prognosewerten berechnet werden.

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2018 aktualisiert

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