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Modul 1: Wesen Bedeutung und Ziele des SCM ........................................................................................... 3 1 Definition SC & SCM,… .......................................................................................................................... 3 2 Ursprung & Historie............................................................................................................................... 4 3 Supply Chain Management ≠ Logistik ................................................................................................... 4 4 Ziele, Umfeld- & Erfolgsfaktoren ........................................................................................................... 5 5 Fallstudie ............................................................................................................................................... 5 Modul 2: Strategische Aspekte und Erfolgsfaktoren..................................................................................... 6 1 Unternehmensziele und SCM-Ziele ....................................................................................................... 6 2 SC Typen und deren strategischer Hintergrund .................................................................................... 8 3 Die 10 häufigsten SCM Fehler ............................................................................................................. 12 4 Fallstudie ............................................................................................................................................. 15 Modul 3: Nachschubsteuerung in der SC (SC-Design)................................................................................. 15 1 Typische SC Kosten .............................................................................................................................. 17 2 Produktarten (innovativ vs. functional) .............................................................................................. 17 3 Basisformen des SC-Designs (responsive vs. efficient) ....................................................................... 18 4 Welches Produkt passt zu welcher SC?!.............................................................................................. 19 5 Die richtige Supply Chain umsetzen: Vorgehensweise ....................................................................... 20 6 Umgang mit Unsicherheit.................................................................................................................... 21 7 Trends im SC-Design (BTO – und Integrations – Prozess ) .................................................................. 22 8 Fallbeispiel NMS .................................................................................................................................. 23 Modul 4: Forecasting & Bullwhip-Effekt ..................................................................................................... 26 1 Warum braucht man Forecasts? ......................................................................................................... 26 2 Nachfragearten und Forecasting im Planungsprozess ........................................................................ 27 3 Einflüsse und Merkmale ...................................................................................................................... 29 4 In 6 Schritten zum Forecast ................................................................................................................. 29 5 Forecasting – Methoden ..................................................................................................................... 30 6 Berechnung ......................................................................................................................................... 30 Statische Methode .................................................................................................................................. 31 Adaptive Methoden: ............................................................................................................................... 33 I Gleitender Mittelwert (Moving Average) .......................................................................................... 33 II Exponentielle Glättung (Simple Exponential Smoothing) ................................................................ 34 III Holt’s Model (Exp. Glättung, Trend korrigiert) ................................................................................ 34 IV Winter’s Model (Exp. Glättung, Trend & Saisonalität korrigiert) .................................................... 35 7 Forecast Error ...................................................................................................................................... 36 Mean Squared Error (MSE)...................................................................................................................... 36 Mean Absolute Deviation (MAD) ............................................................................................................ 36 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ............................................................................................... 37 BIAS.......................................................................................................................................................... 37 Tracking Signal (TS).................................................................................................................................. 37 8 Zusammenfassung: Berechnung & Forecast Error .............................................................................. 37 9 Fallbeispiel ........................................................................................................................................... 40 10 Bullwhip-Effekt ............................................................................................................................... 40 Modul 5: Risikomanagement ...................................................................................................................... 42 Modul 7: Informationstechnologie in der SC .............................................................................................. 48 1 SCM - Softwaresysteme ...................................................................................................................... 48 1.1 Merkmale der SCM - Software: ......................................................................................................... 48 1.2 Aktuelle Trends in der Ausgestaltung: .............................................................................................. 48 1.3 Wertschöpfung durch SCM – Software im operativen Bereich ........................................................ 49 1.4 Wertschöpfung durch SCM – Software für die Unternehmensführung ........................................... 49 1.5 Wertschöpfung durch SCM – Software im Finanzbereich ................................................................ 50 1.6 Vergleich SCM-Software mit ERP-Software: ..................................................................................... 51 2 RFID ..................................................................................................................................................... 52 2.1 Wesen, Bestandteile, Funktionsweise............................................................................................... 52 2.2 Nutzenpotentiale und Veränderungen durch RFID Technologie ...................................................... 53 2.3 Hürden und Hemmnisse .................................................................................................................... 56 © Andreas Meissner SS07 2 Modul 1: Wesen Bedeutung und Ziele des SCM 1 Definition SC & SCM,… Supply Chain: Supply Chain Management: Marketing Channel: Netzwerk von Akteuren, die auf allen Wertschöpfungsstufen eines Produktes direkt oder indirekt an Lieferung, Produktion, Verkauf, Rücknahme & Recycling beteiligt sind. Beispiel: Futterlieferant Bauer Campina Handel Endverbraucher SCM ist die vom Kunden ausgehende, integrierte, prozessorientierte Planung und Steuerung der Waren-, Informations- und Geldflüsse entlang der SC. Aufgaben: - Bestandskontrolle - Informationsaustausch - Lieferantenauswahl Eigenes Unternehmen + Absatzmarkt (= Absatzwegewahl) Value Chain: Kette von Aktivitäten (primäre & Supportaktivitäten), die Kundennutzen schafft (unternehmensintern) Primäre Aktivitäten: Kette, die den eigentlichen Kundennutzen schafft © Andreas Meissner SS07 3 Support Aktivitäten: Tätigkeiten ohne direkten Kundennutzen, aber eine unverzichtbare Unterstützung der primären Aktivitäten 2 Ursprung & Historie Textilindustrie: Zu lange Liefer- und Lagerzeiten, zu hohe Kapitalbindung und steigender Wettbewerb 1985 Ursprung 1992 Quick Response Partnerschaft zwischen Zulieferer und Handel Verbesserung Informationsaustausch, Schnelligkeit Elektronischer Datenaustausch (EDI) und Point of Sale (POS) Scansysteme = Info bei Verkauf gleich an Zulieferer ECR Efficient Consumer Response (Lebensmittelindustrie) Weitere Abstimmung der SC (EDI und POS) Nachfragegerechte Produktion Continuous Replanishment (CRP) s. S. 25 unten Weiterentwicklung ECR Bestandsverringerung, Lieferzeitenreduzierung Umstellung von push auf pull Abläufe (JIT) Weitere Neuerungen - VMI (Vendor Managed Inventory Siemens Forchheim) - DRP (Distribution Requirement Planning HP Auftragsbezogene Fertigung, Vorhersagengestützt) - Cross Functional Teams (Whirpool, direkte Verbindung zum Lieferanten, gemeinsames Produkt Design ) 3 Supply Chain Management ≠ Logistik Entstehungsphasen der Logistik: Heute: - TUL: Transport, Umschlag, Lagerung - Koordinationslogistik: Schnittstellenmanagement - Flowmanagement Logistik = Flowmanagement (unternehmensintern) SCM = Flowmanagement (unternehmensübergreifend) © Andreas Meissner SS07 4 4 Ziele, Umfeld- & Erfolgsfaktoren Ziele - Umfeld - Wettbewerbsdruck - dynamischer Markt (kürzerer Produktlebenszyklus, höhere Kundenansprüche, Komplexität/Transparenz steigt) - ganzheitliches Denken (Kompletter Prozess im Blickpunkt, nicht nur Teilprozesse von Bedeutung) - zunehmende Spezialisierung Outsourcing => Komplexität der SC steigt Erfolgsfaktoren: Flexibilität Fläche Lieferzeit Durchlaufzeit Prozessqualität/ -dauer Bestände Komplexität Liefertreue & Lieferfähigkeit Höheres Servicelevel Kostenreduktion - Endkundenorientierung bei allen Akteuren der SC - hoch entwickelte IT - Unternehmensübergreifendes Kennzahlensystem zur Erfolgskontrolle (v. a. Zeit und Kosten) - Interdisziplinäre Teams - Fließgerechte Organisation - effiziente Forecast-Systeme einführen und entsprechend dieser planen 5 Fallstudie 1. SC von 1st tier, 2nd tier, etc. über OEM und evtl. DL bis hin zum Kunden © Andreas Meissner SS07 5 2. Ziele Redesign siehe oben 3. Kette nach den Änderungen: - KANBAN, Material-Kits, Lieferantenauswahl - Gruppenarbeit, Redesign der Fertigung - LKWs mit mixed Units befüllen, Service DL (Milkrun) - Redesign des Produkts soll schnelle Nutzung durch Kunden gewährleisten Modul 2: Strategische Aspekte und Erfolgsfaktoren 1 Unternehmensziele und SCM-Ziele SCM als Hebel im Unternehmen: SCM stellt nur eines vieler Konzepte des Unternehmens dar, die folgende Ziele verwirklichen sollen um den Shareholder Value des Unternehmens zu steigern; Unternehmensziele: - Verfügbarkeit - Kundenzufriedenheit - Optimierte Bestände (=geringe Bestände) (andere Konzepte neben SCM sind z.B.: Knowledge Management, Outsorcing, ECR, etc.) © Andreas Meissner SS07 6 Bestandteile des SCM: Wichtig ist es, sich auf die komplette SC zu konzentrieren und nicht nur Teilbereiche zu verbessern, die evtl. im Konflikt zu anderen Bereichen stehen und das Gesamtergebnis verschlechtern. => SCM nicht nur als „Operation“ sondern als „Strategie“ Aufgaben des SCMs: Sowohl operative als auch strategische Aufgaben: X X X X X X X X SC Manager: In der Regel besteht pro OEM ein SC Management das Unternehmensübergreifend mit den SC Managern anderer Unternehmen zusammenarbeitet um den Gesamtablauf der SC zu optimieren. Dabei wird versucht die SC so zu gestalten, dass die Unternehmensziele erreicht werden. Konflikte mit den anderen Teilnehmern der SC beleiben daher nicht aus. Einfluss und Gewinnverteilung in der SC: - Gewinn und Einfluss verteilen sich je nach „Austauschbarkeit“ (einer unter vielen oder wenigen) © Andreas Meissner SS07 7 - - Machtposition in der Regel bei OEM (damit verbunden Erfolg und Gewinn) o Komplexität von Urproduzenten nach oben hin nimmt ab. (OEM muss nur noch Module zusammenbauen, Lieferanten haben viele Einzelteile) o Preisspannen und Erfahrungswerte sind bei OEM größer o Investitionsbedarf fällt bei OEM nicht so ins Gewicht (z.B. Einführung neuer Systeme leichter tragbar als bei kleinere Lieferanten) Größter Gewinner des SCM bleibt aber mit Abstand der Kunde, aufgrund der kompletten Ausrichtung auf diesen. (Pull-Prinzip) 2 SC Typen und deren strategischer Hintergrund Merkmale von SCs: Länge Komplexität (Wie viele Produkte werden gefertigt? Was wird alles geliefert?) National/international Produktanforderungen (Bedeutung der Schnelligkeit der Abwicklung) Machtverhältnisse/ Rollenverteilung Integrationsgrad (= In wie weit wird gemeinsam ein Ziel verfolgt? Z.B. durch räumliche Nähe oder IT-Anbindung) Transparenzbedarf (Je nach Informationsbedarf des Kunden) Flexibilität … Die 16 SC Typen © Andreas Meissner SS07 8 Grundsätzliche Unterscheidung in 3 Gruppen möglich: 1-3: Eher veraltet, konzentrieren sich eher auf TUL bzw. outsorcing aufgrund mangelnder Kenntnisse 4-10: Bereits Einfluss auf das tägliche Geschäft und den Unternehmenserfolg. Konzentrieren sich hauptsächlich auf die Verknüpfung und Verbesserung von Transport, Lagerhaltung, Materialfluss, Bestellmanagement, Bestandskontrollsysteme um die Kundenzufriedenheit zu steigern 11-16: Bringen nicht nur Unternehmenserfolg, sondern auch Vorteile geg. Mitstreitern. Bilden sich aus SCs und ganzer SC Netzwerken von höchster Komplexität. Detailbetrachtung: 1. None 2. keine SC vorhanden (Ineffizienz und hohe Kosten) Don’t know Merkmal: Beispiel: Strat. Option/ Empfehlung: keine Kenntnisse und Interessen für SC Outsourcing Anzuwenden wenn erheblicher Aufwand nötig um sich entsprechendes Know-how anzueignen 3. Chains that tie down the company Merkmal: hohe Bestände/Fixkosten, hohe interne Logistikkonzentration (i. S. von TUL) Beispiel: Üblich im Einzelhandel bis 1990, (aber schadet kompletter Kette) © Andreas Meissner SS07 9 Strat. Option/ Empfehlung: Interessant für Unternehmen mit TUL als Kernprozess -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4. Nano-Chains Merkmal: Ausrichtung auf Produktion, JIT, materials requirement planning (MRP) Beispiel: Automobilindustrie Strat. Option/ Empfehlung: Sinnvoll wenn hohe Nachfrage & Fixkosten die Maschinenauslastung erfordert 5. Micro-Chains Merkmal: Beispiel: Strat. Option/ Empfehlung: Fokus auf internen Waren- und Informationsfluss Holzverarbeitungsindustrie Eher für Urproduzenten sinnvoll (da am Anfang der Kette) und für Unternehmen, die am Anfang der Entwicklung von komplexen SC Netzwerken stehen 6. Project Logistics Chains Merkmal: Projektorientierung, Einkauf & Lieferantenauswahl von Bedeutung Beispiel: Großanlagenbau Strat. Option/ Empfehlung: Wichtig für zeitlich begrenzte Projekte, für die Quellen vorhanden sein müssen 7. Cash-to-Cash Cycle Merkmal: Liquidität als oberstes Ziel, Logistik und Planung untergeordnet Beispiel: „Airbus“; typisch: erst Verkauf, dann Bezahlung der Lieferanten Strat. Option/ Empfehlung: Zwischenfinanzierung bei kostenintensiven Produktionen 8. Synergistic chains Merkmal: Nutzung von Synergien der verschiedenen Abteilungen, Verknüpfung der Abteilungen nur durch Wissen und Umgang des SC Managers mit den vielen Daten Beispiel: Dezentralisierte & multinationale Unternehmen Strat. Option/ Empfehlung: Bestehende Strukturen nutzen um über virtuelles SC Netzwerk das Ergebnis zu verbessern sinnvoll bei Unternehmen, die Strukturen nicht ändern wollen/können ---------------------------9. Demand chain Merkmal: Anspruchsvolle Kunden, hohe Stückzahlen, Flexibilität bzgl. © Andreas Meissner SS07 10 Beispiel: Strat. Option/ Empfehlung: Kundenanfragen Wal-Markt (Lieferanten) gute IT, hohe Flexibilität bzgl. Kunden 10. Extended Supply Chain Merkmal: Kombinieren von Eingangs- und Ausgangsflüssen, starke Zusammenarbeit mit Lieferanten und Kunden (informatorische Vernetzung) (die eigene Bestellung so planen, dass das reinkommt, was auch raus muss) Beispiel: Cisco Strat. Option/ Empfehlung: Wichtig für “fast-moving consumer goods“ Unternehmen -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------11. Market dominance and blocking Merkmal: „Kartelle“/Bündnisse unter best. Unternehmen um der Konkurrenz den Markteintritt durch Markteintrittsbarrieren bzw. günstigere Produktionen zu erschweren Beispiel: Mineralölindustrie Strat. Option/ Empfehlung: Gesetze beachten! Auf wenige Länder beschränkt, da verboten 12. Supply integration Merkmal: Cross-functional teams entlang der SC um Einsparungspotentiale Festzustellen, Abstimmung kompletter SC im Mittelpunkt, externe Berater Beispiel: Grundsätzlich für viele Unternehmen wichtig, z.B. Automobilindustrie Strat. Option/ Empfehlung: V. a. interessant für Unternehmen mit extended supply chains bzw. mit zu sehr auf sich abgestimmten Teilbereichen => gute IT, cross-functional teams 13. Speed to the market Merkmal: Flexible Mengengestaltung und Produkteinführung, Zeit als Hauptaugenmerk Beispiel: Marketingunternehmen für Fast Food Industrie Strat. Option/ Empfehlung: Genaue Kontrolle von freien Kapazitäten und flexible Einsatzgruppen => Flexible Fertigung bei Kapazitäten und Produktneueinführungen 14. Innovation © Andreas Meissner SS07 11 Merkmal: Beispiel: Strat. Option/ Empfehlung: 15. Value Chain Merkmal: Beispiel: Strat. Option/ Empfehlung: Produktentwicklung, Einführung und Wachstumsphase stehen im Mittelpunkt; Lieferantenentwicklung und Kunden mit einbeziehen um Kreativität zu erhöhen High-Tech Elektronik Industrie Wichtig für schnelllebige Industrie mit hohen Umsatz pro Lebenszyklus Top Einkaufs- und Beschaffungspersonal um größtmöglichen Nutzen von Lieferanten zu generieren Konzentration auf Wertschöpfende Prozesse Automobilindustrie, z.B. Hybridmotor Evtl. Zusammenarbeit mit Konkurrenz, Lieferanten und Kunden zur allgemeinen Wertsteigerung des Produktes 16. Information networks Merkmal: Komplexe informatorische Verknüpfung, Transparenz aller Daten zur Umwandlung in Informationen und Wissen => Umwandlung in Profit Beispiel: DC und Keiper Recaro Strat. Option/ Empfehlung: JIT, JIS, Nutzung freier Kapazitäten zur richtigen Zeit 3 Die 10 häufigsten SCM Fehler 1. SC wird als Kette gesehen 2. Signifikante Änderungen während Strukturen gleich bleiben 3. Falsches Verständnis von Kontrolle © Andreas Meissner SS07 12 4. Fehlende Abstimmung von Nachfrage und Beschaffung 5. Änderung aufgrund blinden Technikglaubens 6. Versuch der “real time” Daten um jeden Preis 7. Annahme DER SC passend für alles 8. Missachtung der Eigenschaften und Fähigkeiten der Mitarbeiter 9. Globale Ausrichtung ist nicht nur etwas für „global brands“ 10. Annahme der einfachen Umwandlung einer SC -------------------------------------------------------------------------------------- 1. SC wird als Kette gesehen Folge von Aktivitäten - Planung - Beschaffung - Logistik - Service => „Silodenken“ Maßnahmen: - Analyse der bestehenden Einflüsse und der Vernetzung - Schulungen 2. Signifikante Änderungen während Strukturen gleich bleiben SCM mit der Folge starker Unternehmenseingriffe. Problem das tägliche Geschäft fortzuführen und gleichzeitig Änderungen zu verwirklichen Maßnahmen: - geistige Flexibilität - gesteigerte Kommunikation - unternehmensübergreifendes Kennzahlensystem (!) - Cross-functional Teams 3. Falsches Verständnis von Kontrolle Versuch der ganzheitlichen Kontrolle durch einzelne Akteure. Missbrauch von Machtposition (keine Partnerschaft) Maßnahmen: - Fokus auf Kernaktivitäten - Vertrauensbasis schaffen bzw. Verträge zur Absicherung/Einigung 4. Fehlende Abstimmung von Nachfrage und Beschaffung Entweder Engpass oder hohe Lagerbestände Maßnahmen: - Informationsfluss verbessern durch IT - Nutzung von „near real time“ Daten als Basis von einheitlichen Forecasts 5. Änderung aufgrund blinden Technikglaubens Zu starke IT Hingabe und Glaube, dass IT automatisch Verbesserung bringt; Vernachlässigung der Mitarbeiter Maßnahmen: - IT als Hilfsmittel betrachten und erst Prozess bearbeiten, dann IT maßschneidern - Schulung der Mitarbeiter © Andreas Meissner SS07 13 6. Versuch der “real time” Daten um jeden Preis Dadurch kommt es zu fehlender Effizienz und Verschwendung von Rechnerleistung Maßnahmen: Richtige Balance finde, real time Daten nicht immer sinnvoll, eher near real time, da z.B. Durchschnittsdaten für Vorhersagen aussagekräftiger (keine Ausreißer) 7. Annahme DER SC passend für alles Unterschiedliche Produkte, Märkte, Unternehmen erfordern eine Anpassung der SC Maßnahmen: - Abstimmung der SC auf U - Mischform von bekannten SCs möglich - Logistic convergence: Synergien unterschiedlicher SC nutzen (z.B. Ressourcen) 8. Missachtung der Eigenschaften und Fähigkeiten der Mitarbeiter Fehlende Anpassungsfähigkeit der Mitarbeiter an neue Strukturen mangels Willen oder Fähigkeit Maßnahmen: Einteilung und Behandlung der Mitarbeiter nach 4 Kategorien: - Mitarbeiter, die Veränderungen begrüßen - Mitarbeiter, die Veränderung nur bei eigenem Vorteil begrüßen - Abwartende Mitarbeiter - Verweigerer Schulungen anpassen! 9. Globale Ausrichtung ist nur etwas für „global brands“ Verzicht auf Synergien Maßnahmen: - Analyse des Beschaffungsmarktes => ein oder mehrere Lieferanten - Gutes Kennzahlensystem - Nutzung erfahrener Lieferanten - Nutzung des „global sourcing“ auch ohne globale Marke wichtig 10. Annahme der einfachen Umwandlung einer SC Langfristige Angelegenheit (3-5 Jahre) mit einem fortdauernden Lernprozess der Beteiligten. Projektverantwortlicher für die Umsetzung. Maßnahmen: - Klare Projektstruktur mit Meilensteinen, Verantwortlichen, klarer Aufgabenverteilung - ständige Beobachtung © Andreas Meissner SS07 14 Wichtige Fragen zur Übung: 4 Fallstudie Ziele und Zielkonflikte Welche strat. Möglichkeiten gibt es Modul 3: Nachschubsteuerung in der SC (SC-Design) © Andreas Meissner SS07 15 Phasen des strategischen SCM: - SC Planung (Planning) - SC Zusammenarbeit (Collaboration) - SC Exekutive (Execution) - SC Controlling Wir befinden uns momentan in der SC Planungsphase! Dabei ist zu beachten, dass SC-Design ein Management-Prozess ist und kein normaler Geschäftsprozess. SCOR Referenzmodell - Gestaltungshinweise bis ins Detail Level Supply-Chain Operations Reference model No. Schematic Plan Top Level (Process Types) Source Make Deliver Return 2 Configuration Level (Process Categories) 3 Process Element Level (Decomposed Processes) P1.1 P1.2 4 Not in Scope Description 1 P1.3 The SCOR model is endorsed by the supply-chain council, an independent, notfor-profit corporation of more than 700 companies. Aufgliederung verschiedener Tätigkeiten der SC vom allgemeinen ins Detail SCOR gibt diesbezüglich Empfehlungen für unterschiedliche Standardmodelle P1.4 Implementation Level (Decomposed Process Elements) Die SC-Typen können sich je nach Produktart Unterscheiden. Dementsprechend ist entweder nur der Transportbereich, eine Verknüpfung von Transport und Produktionsbereich oder sogar eine Verknüpfung bis hin zum Zulieferer betroffen und wichtig. Beispiel: SC-Typen nach Produktarten Handelsware/Standardprodukte 100% auftragsanonyme Fertigung Source Make Deliver Konfigurierbare Produkte/Systeme Auftragsanonyme Vorfertigung, auftragsbezogene Fertigung Source Make Deliver Kundenspezifische Sonderanfertigungen, die in eigene Wertschöpfung einfließen Source © Andreas Meissner SS07 Make Deliver 16 1 Typische SC Kosten Es gibt hauptsächlich 2 Unterscheidungsmerkmale bei den SC Kosten: - Physische Kosten (= TUL-Kosten) - Cost of market mediation (= Kosten um Produkt dem Markt anzupassen) 2 Produktarten (innovativ vs. functional) Functional Product: niedriger Unsicherheitsfaktor - Langer Produktlebenszyklus - Stabilität in der Nachfrage - Hohe Konkurrenz/Viele Mitanbieter - Eher Massenprodukte - Hohe Genauigkeit im Forecast Fokus: Optimierung der physischen Kosten Innovative Product: hoher Unsicherheitsfaktor - Hoher F&E Aufwand - Hohe Produktvielfalt - Nachfrage schwer vorhersehbar - Hohe Gewinnmargen - Gefahr von Me-too Produkten - Kurze Entwicklungs- und Produktzyklen Fokus: Flexibilität (aufgrund der Unsicherheit) Schnelligkeit ( bzgl. Auslieferung und Marktpräsenz) © Andreas Meissner SS07 17 3 Basisformen des SC-Designs (responsive vs. efficient) Efficient-SC Ziele : Strategische Entscheidungen: - Kostenoptimierung - Hoher Lagerumschlag - möglichst geringe Bestände - angepasste Kapazitäten Durchlaufzeit: - optimale Durchlaufzeit (Kosten-/Nutzenaspekt) Lieferantenauswahl: - hohe Qualität, geringe Kosten - eher mehrere Lieferanten => Verhandlungsmacht Produktdesign: - Standardisierung (-> Massenfertigung) Umgang mit Ressourcen: - Bezahlung nach Vorgabe (z.B. normale Schichtarbeit) - Lerneffekte nutzen (bei Massenproduktion) Responsive-SC Ziele : Strategische Entscheidungen: - hohe Flexibilität - hohe Reaktionsfähigkeit (Schnelligkeit) - Sicherheitsbestände vorhalten (Schwankungen in der Nachfrage) s. Risikomanagement - Kapazitätsreserven Durchlaufzeit: -> kurze Durchlaufzeit (zwecks Reaktionsfähigkeit) Lieferantenauswahl: - hohe Qualität - Schnelligkeit, Flexibilität, Zuverlässigkeit Produktdesign: - Commonality, Modularity, Standardization © Andreas Meissner SS07 18 Umgang mit Ressourcen: - flexible Arbeitszeitmodelle (z.B. leistungsbezogen) - sichere IT - Anbindung wichtig 4 Welches Produkt passt zu welcher SC?! Bevor man überhaupt das Produkt und die Kette anpassen kann muss man sich über das eigene Produkt im Klaren sein! - Komplexität (Varianten, Anzahl der Teile) - functional oder innovativ - Lebenszyklus - Haltbarkeit - Gesetz (rechtl. Auflagen) - Wettbewerb ( Was fordert der Wettbewerb bzgl. Lieferzeiten, Leistung, Service) => Zuordnung: 2 responsive SCs efficient SCs 1 match mismatch match mismatch 2 1 mismatch match functional products innovative products mismatch sonst match Sofern Kette und Produktart nicht im Einklang stehen hat man 2 Möglichkeiten: 1. Man ändert die Produkteigenschaften und passt es so der Kette an 2. Man passt die Kette an das Produkt an (nur wenn Innovation genug Gewinn für Änderung der SC verspricht, sonst 1.) Beispiele zur Produktanpassung: Innovative Product: Body-Lotion mit Selbstbräuner => nur noch Body-Lotion Functional Product: Kindersitz => Designer-Kindersitz (besondere Farben & Formen) Änderung des Kettentyps: - Pufferlager einbauen/abschaffen - Stärkere bzw. geringere IT-Verknüpfung mit/ohne Rückmeldungsfunktionen - Anpassung der Lieferanten - Änderung der Fertigung © Andreas Meissner SS07 19 5 Die richtige Supply Chain umsetzen: Vorgehensweise 1. Produktart definieren (Funktionelles oder innovatives Produkt?) Functional Products Innovative Products Produktlebenszyklus Lang (> 2 Jahre) Kurz (3-12 Monate) Deckungsbeitrag (db) Gering Hoch Produktvarianten Gering Hoch Gering (10%) Hoch (40-100%) Gering Hoch Gering Hoch Konkurrenten Viele Wenige Stabilität der Nachfrage Hoch Gering Gering Hoch Durchschnittlicher Forecastfehler wenn der Produktionsplan steht Durchschnittliche Fehlmengen Erzwungene Rabattaktionen am Ende der Saison Gewinnmarge 2. SC passend zum Produkt wählen (efficient vs. responsive) responsive SCs efficient SCs 3. Abstimmen von Supply Chain und Produkt match mismatch mismatch match products © Andreasfunctional Meissner SS07 innovative products 20 4. Mismatch eliminieren ( bei bestehenden Strukturen) Entweder Produkt (Punkt 1) oder SC (Punkt 2) anpassen. 5. Produkt ständig auf Veränderungen überwachen 6 Umgang mit Unsicherheit - Unsicherheit sorgt für schwierige Forecasts und daraus resultierend schwierige Planung - Unsicherheit bzgl. des Preises Was ist der Kunde bereit zu zahlen? Wie kann man mit der Unsicherheit (demand uncertainty) umgehen? 1. Unwägbarkeiten (uncertainty) akzeptieren 2. Unwägbarkeiten reduzieren - neue Ansätze für das Forecasting entwickeln (Richtige Methode wählen, Berechnung optimieren, Abweichungsfehler minimieren) - Gleichteilestrategie (commonality, standardization, modularity) - Enge Kundenbindung/ regelm. Treffen zur Absprache (collaboration) Accurate response: Enge Verknüpfung mit Händlern. Jeder Händler gibt forecast ab. Die Produkte, die in allen forecasts übereinstimmen zeigen größere Sicherheit auch letztendlich in der vorhergesagten Menge gekauft zu werden. (Daher erst diese Produzieren und dann die unsicheren/ungleichen) 3. Unwägbarkeiten vermeiden - Durchlaufzeiten reduzieren - Postponement 4. Unwägbarkeiten absichern - Bestände (z.B. Puffer) - Flexibilität (mehr Zeit einplanen) © Andreas Meissner SS07 21 7 Trends im SC-Design (BTO – und Integrations – Prozess ) Demand-Driven Supply Chains Rationalized Parts and Products Supply Chain Planning and Collaboration Integration of Trading Communities Hub: Integration Inside the Company Fast-Response Manufacturing Visibility for Extended Enterprise Portal: Connection to the Extended Enterprise Fast-Response Logistics 1. Der Trend hin zum Built to Order Prozess! - Rationalisierung von Teilen und Produkten - SC Planung und Zusammenarbeit - Reaktionsfähige Herstellung - Reaktionsfähige Logistik 2. Integration intern und unternehmensübergreifend zur Bildung von Handelsgemeinschaften (Informatorische Verknüpfung mit Kunden und Lieferanten) - HUB and Portal - System innerhalb des Unternehmens - Schaffung von „Marktplätzen“/Portalen im Internet zum Informationsaustausch - Erhöhung der Transparenz intern und extern - Allgemeine Förderung einer starken und sicheren IT-Verbindung Fazit: Diese beiden Trends treten oft gemeinsam in Erscheinung. Eine Demand Driven SC führt ohne Integration zu unverändert langen Wartezeiten für den Kunden. Über eine zusätzliche Integration durch Hubs (intern-> jeder nutzt den gleichen Dienstleister) oder Portale (extern) wird das Verfahren optimiert. © Andreas Meissner SS07 22 Was muss man demnach bei der Einführung eines BTO Prozesses beachten? - IT – Vernetzung - Datenflut vermeiden Qualität vor Quantität, nicht alle Daten für jeden im Detail wichtig - Umfeld analysieren und mit einbeziehen (Markt, Konkurrenz, Lieferanten, Kunden) - Quick Wins => # Zeichen dafür, dass Redesign gut war (Motivation) # Finanzierung der Umstellung - Durchlaufzeit anpassen (Losgröße, Auftragsgröße, Kundenstruktur berücksichtigen) - Pull – Steuerung (Postponement) Ergebnis: - Kostensenkung - Verkürzung der Wartezeiten - Verbesserte Forecasts schaffen Planungssicherheit - Flexibilität 8 Fallbeispiel NMS ALT Positionierung zwischen SMTC und OEM => - Physische Aktivitäten wie Test und Lagerung von Materialien, etc.. - Wachstum schwierig, da Skalierbarkeit im Unternehmen kompliziert -> viele Bereiche - Nur Einsicht in Vorgänge bei SMTC oder Kunden Eigentliches Vorhaben sich auf design engineering zu konzentrieren nur eingeschränkt möglich Nach der Veränderung: Produktion an SMTC Manufacturing Corp. ausgelagert um sich auf Produkt Design (-> commonality, standardization) und SCM zu konzentrieren. Positionierung über der eigentlichen Kette => - Einwirkung auf SC durch Instrumente und Monitoring ( mehr strategisch) - Einblick in Handlungen aller SC Akteure und Informationsaustausch - Konzentration auf Kerngeschäft: design engineering und SCM - Skalierbarkeit einfacher; Nur wenige Abteilungen (da Outgesourced) => Leichter bei Veränderung anzupassen © Andreas Meissner SS07 23 Bestellung von Teilen so, dass wechselnde Produktion nach Anfrage versorgt ist und noch ein wenig auf Lager (eiserne Reserve) Richtung gen BTO System. Quick wins durch - alte Teile ausphasen - commonality bei raw materials Redesig der SC 1. Einführung neuer Prozesse und Produkte 2. Nachfrageplanung 3. Order management Durch gemischte Teams mit Urprozess Schwächen identifizieren und Ziele für Neumodellierung festlegen zu1. Kommunikation verbessern durch Workflow Systeme (Zwischen NMS und SMTC) 6 Wochen eingespart Produktqualität verbessert Zu2. Häufige real-time Kommunikation und ein Feedback Mechanismus um den Informationsaustausch zu verbessern und schneller zu machen. Zwischen NMS sales, operations und SMTC. Schrittweise Weiterentwicklung. Zu3. Transparenz und informatorische Verknüpfung. Kundenanfrage-> Credit Check-> Mit Datum auf Website-> Einsicht von SMTC mit Ok oder Rückmeldung über Problem-> bei zu wenig vorhandenem Raw materials Möglichkeit konkurrierende Kunden auszumachen und sich zu entscheiden wer was bekommt Manufacturing process Änderung in Herstellungsprozess, Zeitplänen, Prototyperstellung, Management von raw materials. © Andreas Meissner SS07 24 Hertellungsprozess von geringer Variantenvielfalt und hohen Stückzahlen zu vielen Varianten mit geringer Stückzahl Rüstzeit wichtig! Off-line Produktion-> “Zulaufbänder“ bzw. Extragestelle/Bereitstellungssysteme => Rüstzeit verkürzt, Bestände verringert! Zeitpläne Nicht mehr auf forecasts gestützt, da diese immer falsch waren sondern jeden Abend werden Produktionspläne für nächsten Tag aufgrund der vorliegenden Bestellungen erstellt. Prototypes Früher über gleiches Band wie Verkaufsartikel => Verspätung in den Auslieferungen und Materialengpässe. => SMTC hat jetzt eigenes Band für Prototypen und Material von Material für Verkaufsprodukte getrennt Management of raw materials Pufferbestände abgeschafft, daher wichtig Material auch wirklich vor Ort zu haben Für 2 Wochen wird Material vor Ort gelagert Für -4 Wochen wird Material in angrenzender Lieferhalle eines DL aufbewahrt. Notfalls Bestellung über bestimmte Elektrohersteller möglich Zulieferer müssen Material für 60 Tage parat haben IT System Für BTO System neue IT wichtig, da nicht mehr auf forecasts basierend. Nachfrage Simulation/Planung ermöglichen (Konfliktsituationsklärung) Verbindung interner Systeme Integration mit externen Partnern [- Für Auswahl richtiger Software müssen unterschiedliche Ergebnisse aus forecasts herangezogen und verbunden werden können: Kundenbezogen, Verkaufszahlenbezogen, statistische Auswertungen - Zudem muss IT Verknüpfung der internen und externen Abteilungen unterstützt werden. - Außerdem Möglichkeit der Simulation mit Order und Demand Daten. Zudem Konfliktsituationenklärung bei Kundenkonkurrenz (falls zu wenig raw material) und außergewöhnlichen Bestellmengen. - Einbindung neuer forecastwerte aufgrund des neuen Systems.] => hub-and-portal System: Ein hub in der Mitte (bei NMS) von dem alle Anwendungen ausgehen. Sorgt für interne und externe Verknüpfung durch Infoübertragung und Datentransformation, Workflow Systemen, Auswertungen, ERP System, sales forecast System, SC planning system, product data management system, Einsatz von Middleware zur Datentransformation Verknüpfung mit Lieferant, Hersteller, Kunden und NMS (EDI) -> IBM websphere Zudem Infoweitergabe an viele Kunden mit unterschiedlichen Systemen: Übersicht über Status, Standort und Verfügbarkeit von Materialien, im Gegenzug Daten von Kunden über forecasts, Lagerstatus, anstehende Bestellungen © Andreas Meissner SS07 25 Fazit - Man muss bereit sein „alles“ zu ändern - Forecast nicht abgeschafft, sondern weiter sehr wichtig, da Sicherheitsbestand abgeschafft. - Kundeneinbindung und Zufriedenstellung - Auswahl passender IT und Hertstellungspartner wichtig - Konkrete Projektplanung um Ziele, Methoden und Kosten festzuhalten -------------Ende Fallbeispiel------------ Andere Maßnahmen: Mass customization: Die Fähigkeit Kundenwünsche im Stile einer Massenfertigung zu berücksichtigen, d.h. das Produkt schnell herzustellen und auszuliefern. Lean manufacturing Agile manufacturing Continuous replenishment: Informationstransfer via EDI => jeden Tag wird Nachfrage und Lagerbestand vom Kunden/Händler mitgeteilt und dadurch automatisch ein Belieferungsauftrag gestartet, falls neue Teile benötigt werden. Dadurch Möglichkeit für sich forecast der allegemeinen Nachfrage zu erstellen und Lieferanten zu beauftragen. Vorteile für Händler: kein hoher Lagerbestand, geringe Wartezeit, höhere Angebotspallete, da mehr Platz im Lager Modul 4: Forecasting & Bullwhip-Effekt 1 Warum braucht man Forecasts? Forecasts & Planung werden durch diverse Störfaktoren beeinflusst => daher schwierig zu treffen: - Falsche Daten - Störungen - Krankheit - Nacharbeit - Eilaufträge - Streiks Man braucht sie für… strategische Entscheidungen - Kapazitätsdimensionierung - Investitionsplanung - Lieferantenmanagement (Multi-/Singlesourcing) - Produktneueinführungen © Andreas Meissner SS07 operative Entscheidungen - Produktionsplanung i. Ressourcenplanung ii. Produktionsreihenfolge - Personalbereitstellung (Leiharbeiter, Lay-Off, ..) 26 - Promotionaktionen - Mitarbeiterschulung Materialbeschaffung (Bestandsoptimierung) Finanzplanung (wann wie viel nötig?) Controlling: Budgetüberwachung Dadurch ergeben sich folgende Vorteile für die jeweiligen Bereiche: Beschaffung: - Lieferantenmanagement (single o. multi sourcing) - Bestandskontrolle und allgemein niedrige Bestände wenn man den Zeitverlauf der Nachfrage kennt Produktion: - Ressourcenplanung - Auftragsplanung Finanzwesen: - Finanzrahmen/ Budgetierung (wann muss wie viel bereitgestellt werden) - Einhaltung der Vorgaben Personalwesen: - Ausgleich von personellen Schwankungen (wie viele, wann, wer passt wohin) - Schulungen (aufgrund veränderter Produktplanungen) Marketing: - Produktneueinführung (bester Zeitpunkt) - Auswirkung und zeitlich effektive Planung von Promotion Aktivitäten In welchen Industrien sind Forecasts besonders wichtig: Wenn die Nachfrage stark differenziert ist => - Produkte, deren Nachfrageverhalten man noch nicht kennt z.B. Automobilindustrie, Unterhaltungselektronik; allg. innovative Produkte - Trendabhängige Produkte mit saisonalen Schwankungen Welche Rolle spielen Forecasts in Push- bzw. Pull-Strategien? Push: Zur Bestimmung von der Menge der Endprodukte. Planungsmenge als Voraussetzung Pull: Zur Bestimmung von der Menge der Rohstoffe und vorgehaltener Ressourcen bzw. bei Postponement das Basisprodukt Beispiel: Dell-Strategie: Modulare Bauweise und enge Zusammenarbeit mit Intel. Collaborative Forecasts durch die Weitergabe von umfangreichen Nachfrageinformationen von Dell an Intel. 2 Nachfragearten und Forecasting im Planungsprozess 3 Arten der Nachfrage: - unabhängige Nachfrage: Nachfragemenge direkt vom Kunden bestimmt - abhängige Nachfrage: Genaue Nachfragemenge vom vorhergehenden Partner(näher am Markt) - abgeleitete Nachfrage: Abhängige Nachfrage + evtl. Sicherheitsaufschlag bzw. Abschlag © Andreas Meissner SS07 27 Vorgehensweise für einen durchgängigen Planungsprozess: Feinplanung Stunden Tage Wochen taktisch Planung von • Kapazität • Beschaffung • Mitarbeitern • Produktion S&OP Sales and Operations Planning Monate strategisch Forecast operativ Strategische Planung Strategische der UnternehmensSupply Planung Chain Jahre Strategische Entscheidungen: Zu Beginn erfolgt die Entscheidung welche Partner man mit einbezieht und was grundlegende Ziele sind. Zum Forecast zieht man historische Daten heran, betrachtet die Marktentwicklung und wählt eine passende Technik für den Forecast aus. Dabei ist zu berücksichtigen, in welchem Teil des Lebenszyklus sich die Produkte befinden, wofür man den Forecast nicht nur in aggregiertem Zustand durchführen sollte, sondern auch differenziert, also in einzelne Produktarten unterschieden. Je näher man zum Markt hinkommt, desto weniger sind die Partner motiviert an Forecasts teilzunehmen, da deren Daten durch die Nähe zum Markt relativ genau sind. Die Motivation kann gesteigert werden, indem man ihnen klar macht, dass durch gemeinschaftliches Arbeiten die Lieferzeiten verkürzt und dadurch die allgemeine Reaktionsfähigkeit verbessert werden kann. Taktische Entscheidungen: Es folgt eine Interne Abstimmung. Dabei werden verschieden Abteilungen mit einbezogen um zu sehen, welche Nachfrage besteht, kann die Beschaffung und Produktion die Nachfrage erfüllen, welchen Einfluss nimmt darauf das Marketing mit möglichen Aktionen. Der Planungsprozess wird hier von Unternehmerischen Zielen beeinflusst, da zur Motivation höhere Ziele gesetzt werden und der Forecast damit evtl. absichtlich verfälscht wird. Nachdem interne Entscheidungen getroffen worden sind erfolgt die Weitergabe an die externen Partner. Operative Entscheidungen: Dabei geht es letztendlich um die Ausführung der vorhergegangenen Entscheidungen, d.h. Ressourcenund Kapazitätsplanung. Ein Unternehmen verwendet die Verkaufszahlen des letzten Jahres um die Nachfrage des kommenden Jahres zu schätzen. Kommentieren Sie dies bitte. © Andreas Meissner SS07 28 - OK, wenn keine großen Einflüsse bestehen (Produkt, Markt, Trend, Saison, Aktionen)Bsp.:Milch, Suppe - Nicht OK, wenn diese Einflüsse als Störung bestehen 3 Einflüsse und Merkmale Einflüsse - Reaktionszeit der SC (wie schnell kann sich SC an veränderte Kundenwünsche anpassen) - Nachfrage in der Vergangenheit - Geplante Marketing- und Werbeaktionen - Positionierung eines Produktes (in Werbeunterlagen, Katalogen, Markt, Strategie, Preis) - Allgemeine Wirtschaftslage, konjunkturelle Entwicklung - Geplanter Preisnachlass - Aktionen der Wettbewerber - Veränderungen im Marktumfeld - Technische Weiterentwicklungen Merkmale von Forecasts - Unsicherheit von Prognosen: - Forecast - Horizont: - Aggregationsniveau: - Reichweite: Viele unvorhersehbare Ereignisse als Einfluss Langfr. weniger genau als kurzfr. Bei zusammengefassten Größen genauer, als differenziert Je weiter Partner von Endkunden weg, desto verzerrter (Bullwhip-Effekt) Hinweise für die Praxis - Zusammenarbeit bei der Forecasterstellung extrem wichtig => genauere Forecasts - Die Bedeutung detaillierter Daten hängt von der Position in der SC ab. (Z.B. detaillierte Verkaufsdaten für Einzelhändler wichtiger als für Hersteller Datenflut vermeiden) - Wichtig: Unterscheide zwischen Nachfrage und Absatz 4 In 6 Schritten zum Forecast 1. Das Ziel verstehen Entscheidungsunterstützung – für welche Entscheidungen? Zusammenhang zwischen Entscheidungen und Forecast offen legen 2. Planung und Forecasting zusammenführen/verbinden alle Planungsaktivitäten (Kapazität, Personal, Material, …) auf den Forecast zurückführen © Andreas Meissner SS07 29 3. Kundensegmente identifizieren Gemeinsamkeiten hinsichtlich Serviceanforderungen, Nachfragevolumen, Auftragshäufigkeit, Nachfrageschwankungen, saisonale Schwankungen etc. analysieren 4. Faktoren identifizieren, die den Forecast stark beeinflussen Absatzmarkt (wachsend, schrumpfend, saisonale Muster, Lieferzeiten, …) Beschaffungsmarkt (Beschaffungsquellen, Lieferzeiten, …) Produkt (Varianten, Produktportfolio: Neues oder Nachfolgeprodukt, …) 5. Die richtige Methode anwenden Dimension (Region, Produktgruppe, Kundensegment, …) Verfahren (qualitativ, statistisch, Wirkungsvorhersage, Simulation, …) 6. Forecast-Fehler und Forecast-Güte bewerten 5 Forecasting – Methoden Qualitatives Forecasting • Erfahrungen, „Bauchkenntnisse“ • Experten mit Insider-Wissen, z.B. für neue Produkte, neue Märkte • Z.B. Delphi-Methode Quantitatives (statistisches) Forecasting • Nachfrage der Vergangenheit ist ein guter Indikator für die zukünftige Nachfrage • Zeitreihen der Vergangenheit mit Extrapolation in die Zukunft (Entwicklungsprognose) Wirkungsprognosen • Nachfrage ist eng korreliert mit Umfeldfaktoren, z.B. dem akzeptierten Preis für ein Produkt. Ich habe ein Ziel/Vorhaben und will sehen wie darauf reagiert wird. Forecasting mit Simulationen • Nachahmen des Kundenverhaltens • Einbeziehen kausaler und statistischer Methoden möglich Kombinierte Forecasting-Methoden • Die Kombination verschiedener Verfahren liefert in der Regel ein besseres Ergebnis als die Verwendung eines einzelnen Verfahrens 6 Berechnung © Andreas Meissner SS07 30 Statistische Methoden Nachfrage (D) = Systematische Komponente (S) • Niveau (level) • Trend • Saisonalität (seasonality) + Zufällige Komponente (R) • Forecast-Fehler Statische Methoden • Neu gewonnene Informationen fließen nicht in das Modell ein Adaptive Methoden • Neu gewonnene Informationen werden berücksichtigt und ändern das Modell Quelle: CHOPRA/MEINDL, 2004 Statische Methode Bestandteile: Niveau, Trend und Saisonalität Diese bleiben immer gleich und werden nicht bei neuen Nachfragewerten angepasst. Berechnung: 1. Saisonalität herausrechnen (Um Trend & Niveau zu bestimmen) Für t=4 = 19750 (23000*2 + 13000*2 + 34000*2 + 8000 + 10000) / 8 Sofern der Nachfragezyklus gerade ist! Hier: 4 Falls er ungerade ist, z.B. 5 geht man genauso vor, nur dass man hier t=1 und t=5 genauso berücksichtigen würde wie t = 2; 3; 4. (Gewichtung mit 2 fällt weg) Durch die Desaisonalisierung nimmt man die Ausreißer heraus und erhält eine „Durchschnitts/ Trend“ - Gerade. © Andreas Meissner SS07 31 2. Trend und Ausgangsniveau bestimmen Ermittlung dieser Größen „zu Fuß“ nicht möglich Lineare Regression (über Excel berechnen, wie sich Nachfrage bzgl. Zeit verändert) Dadurch erhält man für dieses Bsp. folgende Gleichung für die desaisonalisierte Nachfrage: 3. Bestimmung des Saisonalen Faktors Die Werte der desaisonalisierten Nachfrage weichen hier von den vorher ermittelten ab, da man nun die ermittelte Gleichung zugrunde legt. Nachfrage / saisonbereinigte Nachfrage Beispiel (t=1): 8000 / 18963 = 0,42 4. Forecastwerte errechnen Durchschnittswert der saisonalen Faktoren für jede (gleiche) Periode errechnen. © Andreas Meissner SS07 32 Forecastwerte ergeben sich durch (Ausgangsniveau + „zu errechnende Periode“ * Trend)* Durchschnittssaisonfaktor Adaptive Methoden: Die Schätzung von Niveau, Trend und Saisonalität werden nach jedem neuen Nachfragewert angepasst/aktualisiert auf Basis der aktuellen Nachfragewerte. Die 4 Schritte der Adaptiven Methode: 1. Ermittlung der Basiswerte von Niveau, Trend und Saisonalität wie bei der statischen Methode. 2. Forecast für neue Periode berechnen. 3. Vergleich von Forecast und tatsächlicher Nachfrage um den Fehler zu bestimmen. 4. Anhand des Fehlers werden Niveau, Trend und Saisonalität nach oben oder unten korrigiert und so zur Berechnung des nächsten Forecast benutzt. I Gleitender Mittelwert (Moving Average) Nutzung wenn Trend und Saisonalität nicht wahrnehmbar, d.h. Systematische Komponente = Niveau Man berechnet einen Durchschnitt durch eine festgelegte Anzahl von Perioden. Durchschnitt der t Perioden vor Forecast Niveau t=4 bei N = 4 (selbst festgelegt) (8000 + 13000 + 23000 + 34000) / 4 =19500 Forecast für t=5 = 19500 Tatsächliche Nachfrage in t=5 ist aber =10000 Forecast Error = 19500 – 10000 =9500 ( Die Berechnung für Niveau t=5 bei N=4: 13000 + 23000 + 34000 + 10000 /4 = 20000 ) © Andreas Meissner SS07 33 Für Forecast ohne neuen Demand-Wert ist F aus letzter Periode immer gleich für die nächsten!! II Exponentielle Glättung (Simple Exponential Smoothing) Nutzung wenn Trend und Saisonalität nicht wahrnehmbar, d.h. Systematische Komponente = Niveau (wie bei Moving Average) Zur Berechnung werden alle historischen Nachfrage Daten benutzt, die man zur Verfügung hat. Hier n=12 Eine glättende Konstante α wird für das Niveau herangezogen, 0 < α < 1. (Dient dazu außergewöhnliche Ereignisse mit einzubeziehen und zu gewichten. Z.B. Marktveränderungen, Naturkatastrophen) Durchschnittswert aller Perioden. Dann α x Demand + altes Niveau x (1- α) Basis Niveau = Forecast t=1 = 22083 Die tatsächliche Nachfrage = 8000 Forecast Error = 22083 – 8000 = 14083 Exp. Glättung/Anpassung für Niveau t=1 bzw. Forecast t=2: (Annahme: α = 0,1) 0,1 x 8000 + 0,9 x22083 = 20675 Für Forecast ohne neuen Demand-Wert ist F aus letzter Periode immer gleich für die nächsten!! III Holt’s Model (Exp. Glättung, Trend korrigiert) Nutzung wenn Saisonalität nicht wahrnehmbar, d.h. Systematische Komponente = Niveau + Trend Das Ausgangsniveau und der Ausgangstrendwert werden durch lineare Regression errechnet. Eine glättende Konstante α wird für das Niveau herangezogen, 0 < α < 1. Eine glättende Konstante β wird für den Trend herangezogen, 0 < β < 1. Niveau+Trend =F1 durch Regression. Neues Niveau durch α x Demand + alten Forecast x (1- α). Neuen Trend β x Niveauveränderung + alten Trend x (1- β). Neuer F = Niveau+Trend Ausgangsniveau: (Lineare Regression) Forecast t=1: 12015 + 1549 = 13564 Die tatsächliche Nachfrage = 8000 Forecast Error = 13564 – 8000 = 5564 Exp. Glättung/Anpassung für Niveau & Trend t=1 bzw. Forecast t=2: (Annahme: α=0,1; β=0,2) L1 = 0,1 x 8000 + 0,9 x 13564 = 13008 T1 = 0,2 x (13008 – 12015) + 0,8 x 1549 = 1438 F2 = 13008 + 1438 = 14446 Für Forecast ohne neuen Demand-Wert wird Trend (x1,x2,x3) der letzten Periode addiert © Andreas Meissner SS07 34 IV Winter’s Model (Exp. Glättung, Trend & Saisonalität korrigiert) Niveau, Trend und Saisonalität sind bekannt, d.h. Systematische Komponente = (Niveau + Trend) x Saisonfaktor Ausgangsniveau, Ausgangstrendwert werden über lineare Regression bestimmt. Die Saisonalität errechnet man wie bei der statischen Berechnung. Eine glättende Konstante α wird für das Niveau herangezogen, 0 < α < 1. Eine glättende Konstante β wird für den Trend herangezogen, 0 < β < 1. Eine glättende Konstante γ wird für die Saisonalität herangezogen, 0 < γ < 1. Niveau+Trend Regression x = F1 Rest unten Ausgangswerte: durch Saisonfaktor Forecast t=1: (18439 + 524) x 0,47 = 8913 Die tatsächliche Nachfrage = 8000 Forecast Error = 8913 – 8000 = 913 Exp. Glättung/Anpassung für Niveau & Trend t=1 bzw. Forecast t=2: (Ann.: α=0,1; β=0,2; γ=0,1) L1 = 0,1 x (8000/0,47) + 0,9 x 18963 = 18769 T1 = 0,2 x (18769 – 18439) + 0,8 x 524 = 485 S5 = 0,1 (8000/18769) + 0,9 x 0,47 = 0,47 F2 = (18769 + 485) x 0,68 = 13093 Für Forecast ohne neuen Demand-Wert können Saison-Werte ermittelt und mit einbezogen werden. Für Forecast-Werte werden die letzten Trend & Niveau Werte mit saisonalen Faktor multipliziert. Achtung: Für ersten Forecast Trend x1, für zweiten Trend x2, etc. © Andreas Meissner SS07 35 7 Forecast Error Dieser Fehler enthält wertvolle Informationen und wird deshalb speziell ausgewertet um Forecasts zu verbessern/anzupassen. Er zeigt ob man sogar auf eine andere Methode zurückgreifen sollte. Ein zu großer Forecast Fehler kann für extremen finanziellen Schaden sorgen, wenn z.B. weltweit bestellt werden muss und das 2 Monate vorher. Sind die Zahlen falsch ist es schwierig derartige Fehler auszugleichen. Mean Squared Error (MSE) ( Mittlerer Quadratischer Fehler ) Die Abweichungen des unberechenbaren Teils der Nachfrage ergeben als Summe 0. Die Varianz (max. Abweichung) wird durch den MSE bestimmt. Absolute Abweichung: Mean Absolute Deviation (MAD) ( Mittlere absolute Abweichung ) Durch den MAD kann die Standardabweichung des unberechenbaren Teils der Nachfrage ermittelt werden. Standardabweichung (immer mit 1,25!): Z.B. MAD = 9719 (durchschnittliche absolute Abweichung pro P) => Standardabweichung = 1,25 x 9719 = 12148 (sehr hoch) © Andreas Meissner SS07 36 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ( Durchschnittliche, prozentuelle Abweichung des absoluten Fehlers von der Nachfrage) Man bestimmt den Fehler und setzt ihn in prozentuale Verbindung zur tatsächlichen Nachfrage. Aus allen bekannten Werten wird so ein Durchschnitt errechnet. Im Vergleich zum MAD wird hier der absolute Fehler noch zusätzlich in Bezug zur jeweiligen Nachfrage gesetzt. Unterschied zwischen MAD und MAPE kennen! BIAS ( Systematische Messabweichung ) Zeigt die Summe aller Forecast Fehler an, d.h. ob eine bestimmte Methode fortdauernd unter- bzw. überschätzt. BIAS ist bestenfalls 0 bzw. um 0 herum. Tracking Signal (TS) ( Signalgrenze ) Wird durch bias und MAD bestimmt. Das TS sollte in jeder Periode zwischen -6 und +6 liegen. Zeigt an ob der Forecast zu sehr unter- bzw. überschätzt. Beispiel für negatives TS: Steigender Trend, aber Manager arbeitet mit moving average und liegt daher immer zu niedrig. Beispiel für positives TS:Fallender Trend, aber Manager arbeitet mit moving average und liegt daher immer zu hoch. 8 Zusammenfassung: Berechnung & Forecast Error © Andreas Meissner SS07 37 Welche Forecast-Methode nimmt man wann? Für die richtige Entscheidung ist zusätzlich die Auswertung des Forecast Fehlers ganz entscheidend. Bezogen auf das Beispiel: 1. Moving Average: Hohe durchschnittliche mittlere Abweichung (MAD) hohe Standardabweichung. 2. Simple Exp. Sm.: MAD und MAPE zu hoch, außerdem ebenfalls die Standardabweichung © Andreas Meissner SS07 38 3. Holt’s Model: MAD und Standardabweichung durch Berücksichtigung des Trends schon besser aber immer noch zu hoch 4. Winter’s Model: MAD sehr gering, ebenso die Standardabweichung, da Trend und Saisonalität berücksichtigt werden. Diese Methode wird ausgewählt Die 4 Methoden noch einmal auf die Fehler bezogen im Überblick: © Andreas Meissner SS07 39 Die TS Range wird von allen Methoden eingehalten. Die Entscheidung basiert hier auf MAD und MAPE. Wie sieht der effektive Forecast aus: FVA-Methode: (Forecast value added) - verschiedene Methoden ausprobieren und evtl. kombinieren Welche Vorteile hat man durch Forecast gegenüber dem nichts tun? Anhand von Größen den Nutzen des Forecasts einstufen (Fehlmengenkosten, Überbestände, etc.) Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung ist kollektives Forecasting (intern & extern) 9 Fallbeispiel Siehe Excel Tabelle 10 Bullwhip-Effekt Bullwhip/ Whiplash/ Whipsaw – Effekt: Bezeichnet die immer größer werdenden Bestell- und Nachfrageschwankungen, je weiter man „upstream“ (also vom Markt weg) in der SC geht. Gründe: 1. Bündelung von Bestellungen (Order Batching) 2. Anpassung des eigenen Forecasts auf Basis des direkten Vorgängers (Demand Forecast Updating) 3. Preisschwankungen (Price fluctuation) 4. Überbestellungen aufgrund Befürchtung von Unterversorgung (Rationing and shortage gaming) Zu 1. Ausgangslage: Bestellungen sammeln und auf einmal abgeben, daher entspricht Bestellung nicht der tatsächlichen Nachfrage Ursachen: - Senken der Kosten des Bestellers (Transport-, Bestellkosten, bessere Konditionen) - Bestellrhythmus (z.B. immer am Monatsanfang) - Abteilungsegoismus (z.B. Vertrieb beeinflusst Bestellung aufgrund Prämien) © Andreas Meissner SS07 40 Maßnahmen: - Bestellfrequenz erhöhen (IT-Integration, EDI) - Bildung von mixed stock keeping units - DL einschalten („Milkrun“) Zu 2. Ausgangslage: Eigener Forecast ist immer nur auf die Zahlen des direkten Vorgängers bezogen Ursache: - Daten der anderen SC Akteure, v. a. derer, die dem Markt extrem nahe stehen, werden nicht ausgetauscht oder transparent gemacht Maßnahmen: - Informationsaustausch (POS-Daten, EDI&CAO) - Abstimmung der SC Partner (VMI, Anreizsysteme für Infobereitstellung) - Prozessoptimierung (DLZ & Vorlaufzeit reduzieren, permanente Bestandskontrolle) Zu 3. Ausgangslage: Preisschwankungen werden ausgenutzt, Kaufverhalten reflektiert nicht eigentliche Nachfrage Ursache: - Vorratskäufe aufgrund von Rabattaktionen oder wirtschaftsbedingter günstiger Preise (Termingeschäft) Maßnahmen: - konstante Preispolitik - Mengenrabattstaffelung abschaffen - Preise an Kostensituation anpassen - Activity-Based-Costing (ABC) schafft Transparenz: zeigt die Kosten des Gesamtprozesses einer Rabattaktion, inkl. z. B. erhöhter Lagerkosten, etc. Zu 4. Ausgangslage: Überbestellungen aufgrund Befürchtung von Unterversorgung, zeigt nicht die eigentliche Nachfrage. Im Anschluss evtl. Stornos. Ursache: - Rationalisierung der Lieferanten aufgrund unzureichender Produktion Maßnahmen: - Informationsaustausch (EDI) - VMI - Sanktionen bei Stornierung Verstärkende Faktoren: 1. Lieferzeit oder Durchlaufzeit zu lang (je länger, desto größer die Schwankungen) 2. Forecastmethode (fehlerhafte oder falsche Forecasts erhöhen die Schwankungen) 3. Lieferschwankungen (unsicheres Agieren des Lieferanten erhöhen die Schwankungen) 4. Schnittstellenanzahl ( größerer Effekt durch mehrere unterschiedliche Planungen/Vorhaben) 5. Daten liegen nur dezentral vor ( unterschiedliche Interpretationen und Abweichungen der Daten) Beispiel: Beergame 4-Stufige SC mit Einzelhändler, Großmarkt, Distributionsunternehmen, Fabrik => Einzelhändler mit den geringsten Logistik Kosten, je weiter man vom Endkunden weg kommt, desto höher werden die Kosten. Die größten Kosten aufgrund von Bestellschwankungen hat die Fabrik. © Andreas Meissner SS07 41 Bestellverhalten: s-S-Politik: Menge & Bestellperiode variabel. Auffüllung bis Soll-Bestand s-Q-Politik: Menge Q stets gleich (muss sich an Abverkaufsverhalten orientieren), bestellt wird wenn Meldebestand erreicht ist s-t-Politik: Bestellung immer zum Zeitpunkt t. Auffüllung bis Soll-Bestand t-Q-Politik: Zu festem Zeitpunkt immer die gleiche Menge bestellen Können Bullwhip-Effekt verkleinern, aber stellen keine wirkliche Lösung dar. Fazit: Trotz transparenter Daten sind Abweichungen bzgl. der Informationen der unterschiedlichen SC Akteure möglich. Erklärung: Sicherheitspolitik, Expansionspolitik, neue Märkte => auch Lieferantenverhalten im Auge behalten und nicht nur auf Zahlen der Kunden beschränken. Je mehr (vergangene) Perioden mit in den Forecast einbezogen werden, desto größer der Lerneffekt und geringer die Abweichung. In welcher Größe Schwankungen auftreten können hängt allerdings auch vom Markt ab, sprich welche Kundenanforderungen bestehen. Dem Bullwhip-Effekt kann am ehesten entgegengewirkt werden, sofern man entweder die SC verkürzt oder falls das nicht möglich ist, sich partnerschaftlich in der SC verhält und den Datenaustausch untereinander fördert und zentralisiert. Modul 5: Risikomanagement Risiko erkennen, Vermeidungsstrategie entwickeln, Risiko nahezu ausschließen Verringert ein U in der SC das Risiko mit Maßnahmen, kann das zur Vergrößerung des Risikos von anderen Us führen. Maßnahmen haben Einfluss auf die geschäftliche Tätigkeit, sprich auf Gewinn und Verlust und sind daher genau abzuwägen ob sinnvoll oder nicht. Störungen der SC können häufig oder nur manchmal auftreten, für lange oder kurze Dauer. Top Manager planen Bestandsreserven, Kapazitätsreserven und mehr als nur einen Lieferanten ein, um gegen die üblichen Risiken gewappnet zu sein. Das Schwierige daran ist, das richtige Verhältnis zu finden, um nicht unnötig Gewinn zu verschwenden. © Andreas Meissner SS07 42 Risiken: Verzögerungen Störungen/Unterbrechungen System Risiken Forecast Risiko Verletzung geistigen Eigentums/ von Schutzrechten Beschaffungs-Risiko Fehlender Forderungseingang Bestands-Risiko/Lagerhaltungs-Risiko Kapazitäts-Risiko Verzögerungen Ursachen: - Kapazitätsengpässe des Lieferanten - Inflexibilität des Lieferanten - Schlechte Qualität des Lieferantenprodukts - Transportverzögerung (Handling, Zoll-Checks) - Krankheit von Mitarbeitern Mittel: - Bestandsreserven einplanen Kapazitätsreserven einplanen Mitarbeiterschulung (dadurch flexibel einsetzbar) Verhältnis von Kapazitätsreserven und Beständen optimieren, d.h. Kapazitäten für teure Produkte offen halten und Billigprodukte günstig lagern. Bsp.: Cisco Kombination von Beständen mit Transportmodellen, d.h. billige Materialien lagern und günstig transportieren (z.B. Schiff). Teure Materialien nicht lagern und nach Bedarf schnell transportieren lassen (z.B. Flugzeug). Bsp.: Dell Störungen Ursachen: - Naturkatastrophen - Streiks - Brände - Terrorismus - Insolvenz von Zulieferern - Konzentration auf single-sourcing - Technische Probleme Mittel: - Lagerbestände (teuer, da unangetastet bis zum Störfall), v.a. für günstige Alltagsgüter = niedrige Lagerkosten und geringe Alterung - Multi-Sourcing, für hochwertige Güter = hohe Lagerkosten und schnelle Alterung o Aktiv betreiben, d.h. mehrer Lieferanten oder o Lieferanten auf Reserve haben und nur im Ausnahmefall nutzen System Risiken Ursachen: © Andreas Meissner SS07 43 - Komplexität durch zunehmende Vernetzung Systemzusammenbrüche Mittel: - Gute Backup Systeme - Gut gestaltete und kommunizierte Wiederherstellungsprozesse Forecast Risiko Ursachen: - Hohe Durchlaufzeiten - Saisonale Nachfrage - Viele Produktvarianten - Kürzere Produktlebenszyklen - Informationsstörungen Bullwhip-Effekt + neg. fördernde Effekte V. a. wenn es wenige Kunden gibt, die viel bestellen, anstatt viele verschiedene Kunden. Mittel: - Preisanpassung und Anreizsysteme zur Variantenverkleinerung Datentransparenz entlang der SC Continuous replenishment Programme (CRP) Collaborative planning, forecasting & replenishment (CPFR) Verletzung geistigen Eigentums/ von Schutzrechten Ursachen: - steigende Komplexität (vertikale Ausrichtung) - Globalisierung der SC Outsourcing an Us, die auch Konkurrenz versorgen Mittel: - Kernkompetenzen im eigenen U halten bzw. unter eigener Kontrolle (evtl. Lieferantenübernahme) - Meidung von Ländern mit wenig gesetzlichen Schutz - Komplexe Prozesse/Systeme schaffen, die nicht so einfach kopierbar sind Beschaffungs-Risiko Ursache: - Wechselkursrisiken - Preiserhöhungen der Zulieferer - Inflationsrisiko Mittel: - Prozesse, die Konzentration auf andere Länder/Märkte ermöglichen (Toyota) - Langzeitverträge abschließen - Multi-Sourcing (aber abwägen mit Verlust von economies of scale) Ein Zulieferer pro Werk, global aber verschiedene (Toyota) => Zulieferer müssen trotz der © Andreas Meissner SS07 44 - Stellung des alleinigen Werksbelieferers Preise niedrig halten.Außerdem ist das Wechselkursrisiko dadurch ausgleichbar. Bestände vorhalten (in seltenen Fällen, z.B. Öl) Eigene Quellen schaffen, um benötigtes Material zu schaffen (z.B. eigene Wälder für Holzbeschaffung) Inflationsrisiko abschaffen durch Produktion vor Ort (Bsp.: DaimlerChrysler Werk in USA) Fehlender Forderungseingang Ursache: - fehlende Zahlungsfähigkeit der Kunden - geringe Variation und Anzahl der Kunden Mittel: - Sorgfältige Prüfung der Kreditwürdigkeit - Vielfältiger Kundenstamm, d.h. keine Abhängigkeit von wenigen großen Kunden - Dauerhafte Kontrolle der Kundenaktivitäten und Ranking-System Bestands-Risiko/ Lagerhaltungs-Risiko Ursachen: - wertvolles Produkt auf Lager (evtl. zudem Preisstürze) - hohe Lagerkosten - schnelles Verderben des Produktes - unsichere Nachfrage und Belieferung weniger wichtig bei alltäglichen, einfachen und günstigen Gütern Mittel: - Bestände zusammenlegen Commonality bzgl. Produktbausteine Postponement Hohe informatorische Verknüpfung mit Zulieferer Kapazitäts-Risiko Ursachen: - geringe oder schwankende Nachfrage - hohe Kapazitätskosten - fehlende Flexibilität Mittel: - Bestehende Kapazitäten flexibler gestalten (Produktionsmöglichkeit verschiedener Produkte auf der selben Linie) - Mitarbeiter schulen für flexiblen Einsatz (job enrichment) - Zentralisierung (wenn Kunden verstreut liegen) Was muss ein Manager tun? 1. Organisationsweites Verständnis über mögliche Risiken schaffen 2. Individuelle Maßnahmen zur Minimierung der Risiken entwickeln. © Andreas Meissner SS07 45 Entwicklung von Maßnahmen 1. Betroffene festlegen (an wem orientiert man sichHauptlieferant, -kunde, int. Bereiche) 2. Risiko identifizieren 3.Auswirkungen durchdenken 4. Risiko bewerten Portfolio 5. Risiko steuern allg. Strategie 6. Genaue Maßnahmen festlegen Kompensieren: Finanzielle Rücklagen, Kooperationsregeln in der SC, z.B. Verlust teilen Reduzieren: Schnittstellen reduzieren, Standardisierung, Postponement Transfer: Outsourcing (z. B. Lackiererei mit hohen Kosten & Fehlern) , VMI Vermeidung: Lieferantenauswahl, etc. s.o. - Stress testing (Risikoidentifikation) Durchspielen von Szenarien zur Feststellung wo Risiken liegen 1. Hauptzulieferer, -kunden, -kapazität, -distributionscenter, -versandwege ermitteln 2. Feststellung wo, welche Mengen an unterschiedlichen Beständen bestehen 3. Prüfen aller möglichen Risiken für einzelne Bereiche (siehe 1.; z.B. was ist wenn der Lieferant ausfällt?...etc.) 4. Ständiges Erinnern an das Ziel, Risiken zu geringen Kosten minimieren 5. Bestimmen von Maßnahmen kurz-, mittel-, und langfristig - Tailoring Die optimale Balance zwischen Risikoabsicherung und Kosten finden/ Portfolio erstellen Haupttendenzen: - Konzentration auf Kostenersparnis - Konzentration auf Risikominimierung Allgemeine Hinweise: 1. Steigende Kosten bei sinkendem Risiko 2. Gemeinsames Vorgehen gegen Risiko verkleinert Auswirkungen 3. Der Profit der Risikoabsicherung wächst mit der Wahrscheinlichkeit eines Risikos geringe Kosten -> dezentralisiert vorgehen (vor Ort Reserven schaffen) hohe Kosten -> vereint vorgehen (zentrale Reserven, Standorte) niedriges Risiko -> Konzentration auf Kostenminimierung hohes Risiko -> Konzentration auf Maßnahmenbildung billiges Produkt, gerine Marge, kleiner Forecast Fehler: o verschiedene, viele Bestände o Auswahl billiger Lieferanten o Dezentralisiertes Vorgehen o Konzentration auf Kostenersparnis teures Produkt, hohe Marge, ungenaue Forecasts: o wenig Bestände o Auswahl zuverlässiger Lieferanten o Zentrales Vorgehen o Konzentration auf Risikominimierung © Andreas Meissner SS07 46 Marktbeschaffenheit berücksichtigen (USA<->Indien, enorme Kostenunterschiede bzgl. Kapazität und Bestände) Produktion der Nachfrage anpassen o Billige Methoden für die feststehende Nachfrage, für unsichere Nachfrage Ausweichmöglichkeiten überlegen (z. B. Benetton produziert mit eingefärbter Wolle, nur unsichere Nachfrage wird kurzfristig über die Einfärbung von fertigen Sweatshirts abgefertigt) FMEA-System: (Failure Measurement Effect Analysis) 1. Wahrscheinlichkeitsermittlung: Kann Fehler erkannt werden? 2. Wahrscheinlichkeitsermittlung: Kann Fehler eintreten? 3. Welche Folgekosten werden dadurch verursacht Diese 3 Kriterien werden jeweils auf einer Skala von 1-12 bewertet und die Punkte addiert (= Risikoprioritätszahl). Aufgrund dessen wird dann ein Ranking erstellt. Fallbeispiel siehe Folien!!! Modul 6 entfällt!!! © Andreas Meissner SS07 47 Modul 7: Informationstechnologie in der SC 1 SCM - Softwaresysteme 1.1 Merkmale der SCM - Software: Analytische real-time Systeme/Anwendungen, die den Produkt- und Informationsfluss unter den Akteuren innerhalb des SC Netzwerkes steuern. Anwendungsbereiche: APS Long term Strategic Network Planning - Beschaffung - Produktion Master Planning Mid term - Planung Demand - Lagerhaltung Planning Production Distribution Planning - Transport Planning (lot sizing) - Nachfrage forecasting MRP - Kundenservice Scheduling Demand Short term (shop floor control) Transport Planning Fulfillment & ATP Momentan besteht die Aufteilung in genannte Bereiche, der Trend geht aber hin zu einem einheitlichen, umfassenden Programm. Ebenso ist die Ausrichtung noch überwiegend operativ, die in Zukunft aber auch mehr strategische Möglichkeiten geben soll. Erleichtert Entscheidungsprozesse im Management: flexiblere und schnellere Handlungsmöglichkeiten höhere Wertschöpfung Zusammenfassung: Wie wird Wert durch SCM - Software erzeugt? 2 Hauptgründe: - Analytische Anwendungen (z.B. Szenarien, Rechenmöglichkeiten, etc.) - real-time Verarbeitung Entscheidungsqualität, Flexibilität und Schnelligkeit in den Abläufen steigen => Wertsteigerung 1.2 Aktuelle Trends in der Ausgestaltung: 4 Trends: 1. Umfassende SC-Softwareprogramme: Lieferantenplanung, Produktionsplanung, Logistikplanung und Nachfrageplanung werden in einem dargestellt. 2. Funktionalitätserweiterung: Nicht mehr nur noch auf operativen Bereich bezogen, sondern Einbezug von Finanzmanagement, Produktlebenszyklusmanagement und Personalmanagement. Auf operative Software wird analytische Ebene für strategisches Management implementiert. 3. Strategische Planungshilfen: Hilfestellungen für Management zur Entscheidungsunterstützung 4. Unternehmensübergreifende Software: Ablösung der momentanen Hilfsmittel wie z.B. Telefon, Fax oder sogar EDI. Um die Zusammenarbeit weiter zu optimieren (bzgl. Forecast, Produktneuentwicklung, Prozessabstimmung) werden übergreifend einheitliche Systeme © Andreas Meissner SS07 48 eingepflegt. Die Unternehmen müssen zur sorgfältigen Analyse ihren Rahmen der Betrachtung erweitern um Bereiche wie Finanzen besser in die Analyse mit einbeziehen zu können. 1.3 Wertschöpfung durch SCM – Software im operativen Bereich Werte, die durch SCM-Software erzielt werden? Für… Weil… Eigner: Rückerhalt auf gemachte Investition (ROI) Kunden: Qualität und Service (z.B. real-time und Verbesserte Planung => höherer Nutzen), da erhöhte Flexibilität und Kostenreduktion, die an Kunden weitergeben wird Mitarbeiter: Motivationslevel steigt(da mehr Möglichkeiten, z.B. Auswertungen für Manager) Lieferant: Transparenz von Nachfragedaten bzgl. näher am Markt liegender Akteure (z.B. collaborative forecasting, integrating production planning) Wie wird Wertsteigerung im Unternehmen sichtbar? Heutzutage: Hauptsächlich ist Software und Wertmessung noch auf die verschiedenen Abteilungen bezogen (operativ). Der Wertmessung erfolgt hauptsächlich durch die Performance der Abläufe oder des Kundenservices (Kennzahlen). Außerdem unterstützt die Software die Erfolgsrechnung im Managementbereich. Beispiele: - Bestandsreduzierung Höhere Umschlagshäufigkeit Optimale Durchlaufzeit Höhere Forecast-Genauigkeit Geringere Transportkosten Optimale Rüstzeiten und –vorgänge - Erhöhte Kundenzufriedenheit, da o Erhöhte Liefertreue und Lieferfähigkeit o Flexibilität (schnelle Reaktion auf Änderungswünsche) Erhöhte Kundenbindung Geringere Retourenquote - Zukünftig: Die Softwarehersteller erweitern ihr Angebot auf umfangreiche, unternehmensweite Programme. Dadurch sind umfangreichere Auswertungen möglich, wo die Wertschöpfung liegt. 1.4 Wertschöpfung durch SCM – Software für die Unternehmensführung Die Unternehmensleitung ist in erster Linie mit strategischen Entscheidungen wie neue Geschäftsideen, Fusionen und Übernahmen beschäftigt. Dabei kann SCM-Software durch 2 Anwendungen sehr hilfreich sein: Analyse von Zielkonflikten, innovative Geschäftsstrategien. Analyse von Zielkonflikten © Andreas Meissner SS07 49 Durch die Verbesserung einer Aktivität wird oft eine andere entscheidend beeinflusst. Beispiel: Kundenzufriedenheit steigern vs. geringe Lagerbestände Die SCM-Software hilft die gegenseitigen Einflüsse transparent und auswertbar zu machen um die bestmögliche Abstimmung zu finden. Dazu werden auch Szenario-Tools angeboten. Innovative Geschäftsstrategien Es können nicht nur bestehende Prozesse verbessert werden, sondern auch neue implementiert werden, da durch die Software zielgerichtete und flexible Prozesse kontrolliert und dadurch auch angepasst werden können. 1.5 Wertschöpfung durch SCM – Software im Finanzbereich Durch die Verbesserung der operativen Tätigkeiten wird dem Finanzbereich indirekt mehr Flexibilität eingeräumt finanzielle Aktivitäten abzuwickeln. Die Abwicklung aus Sicht eines operativen Managers ist dabei nicht neu (Einnahmen steigern, Umsatzsteigerung, etc.) Die Betrachtungsweise aus Sicht eines Finanzmanagers dagegen schon. Für Neuinvestitionen können nun besser freie Mittel ermittelt und genutzt werden. Dabei ist die Betrachtung von 3 Mitteln wichtig: Bilanz, Cash-flow und die Erfolgsrechnung. Bilanz: Kurzfristig: - Verringerung des Bestands => Gelder werden frei - Steigerung der eigenen Verpflichtungen => Geld länger zur Verfügung - Schnellerer Zahlungseingang - Erhöhte Gewinne durch Kostenreduktion bei gleichem Preis => Kassenbestand steigt Langfristig: - Bessere Kapazitätsauslastung => weniger Gelder bzgl. zusätzlicher Anlagen - Outsourcing Entscheidungen => weniger AV und gebundenes Kapital Gelder können für Kundenservice oder den Aufbau strategischer Beziehungen zu Lieferanten genutzt werden, wodurch die allgemeine Performance erneut verbessert wird und sich die Erfolgsspirale so weiter nach oben fortsetzen lässt. Cash-flow: Ein- bzw. Auszahlungsüberschuss einer Periode als Form der Innenfinanzierung. Die SCM-Software hilft unnötig hohen Geldfluss zu vermeiden und das freigewordene Kapital kann gewinnbringend investiert werden. (z.B. bei Rohstoffeinkauf passende Mengen zu richtiger Zeit einkaufen und nicht mehr als nötig zu früh) Erfolgsrechnung: Hat sehr komplexe Einflüsse, die durch SCM-Software steuerbar gemacht werden können (z.B. verringern erhöhte Preise für Produktkomponenten oder unvorhersehbare Bestellverspätungen das Ergebnis (pro Quartal) negativ). Reduzierung der Unsicherheiten in der Unternehmensumwelt Kostenreduktionsmöglichkeiten werden aufgezeigt Benchmarking © Andreas Meissner SS07 50 Kennzahlen werden bereitgestellt => Unternehmensbereichsbewertung möglich => erhöhte Transparenz => Investitionsentscheidungen besser kontrollierbar, v. a. bzgl. Fremdkapital (Fremdkapital ist für Neuinvestitionen oft von Vorteil. Damit die Zinszahlungen nicht überhand nehmen, kann durch SCM-Software die allgemeine Transparenz verbessert werden, wodurch es auch möglich ist mehr Fremdkapital und damit verbunden mehr Zinsen zu tragen.) Dadurch kann der Erfolg konstant gehalten werden, was das Unternehmen sicherer für Anleger erscheinen lässt und den Unternehmenswert hoch hält. Rating wird erhöht ROE wird erhöht (Kennzahl, ob sich Investition lohnt Return on Investment) (ROE dadurch hoch) 1.6 Vergleich SCM-Software mit ERP-Software: Eigenschaften von Advanced Planning Software bzgl. ERP Software: - APS übernimmt analytische und damit strategische Tätigkeiten ERP für Tagesgeschäft und Ressourcenplanung zuständig und übermittelt zur Auswertung die Daten an APS - APS dient dazu Entscheidungen zu stützen - Analytisches Instrument, das auch Szenarios ermöglicht um kurzfristig Entscheidungen treffen zu können - Planungssystem in Real-time - Unternehmensübergreifendes Tool Unterschiede im Detail: Philosophie Ziel Prinzip Fragestellung Planungsbereich Planungsgegenstand Engpässe © Andreas Meissner SS07 Enterprise Resource Planning SCM-Software Systeme Koordinierung der Produktion Befriedigung der KundenWünsche Kostenreduktion Optimaler Service und Reaktionsfähigkeit Bei Profitmaximierung Transaktionsorientiert Analytisch, interaktiv Was ist? Was war? Was wird sein? Was wäre wenn? Unternemensinterne Produktions- und Lagerungsprozesse Unternehmensinterne Prozesse, sowie Prozesse bei Lieferanten und Distributoren Produkte Produkte, Bedarfe und Kapazitäten Keine Berücksichtigung Engpässe bei … Können berücksichtigt werden 51 Planungsergebnis Machbare Lösungen SCM-Software Systeme Prädikativ Prospektiv, reaktiv Planungsmethode Top-down, sequentiell Integriert, simultan Datenmanagement Effektives, permanentes Speichern und Managen von Daten Kurzfristige speicherresidente Berechnungen Lange Planungslaufzeiten Schnelle Planungsergebnisse, sofortige Reaktion auf unvorhersehbare Ereignisse Mit Buchhaltung, … Übernahme der Daten aus anderen Systemen ERP, … Planungsanstoß Laufzeit Integration 2 RFID 2.1 Wesen, Bestandteile, Funktionsweise Verfahren zur Kommunikation zwischen Transponder und einem Schreib-/Lesegerät mit Hilfe von magnetischen Feldern oder elektromagnetischen Wellen (Funkfrequenztechnologie) • • • Transponder: Transmitter –Responder: Sende- und Antwort-Gerät zur drahtlosen Übermittlung von Identifikationscodes Electronic Tagging: Elektronisches Etikett Smartlabel: dünne, flexible Etiketten (ein Schaltkreis mit Antenne) Sensorik RF-Modul Antenne Logik/ Mikroprozessor Speicher Elektronisches Etikett Arten von Transponder: - nur lesen - x-mal lesen / x-mal schreiben - x-mal lesen / 1-mal schreiben © Andreas Meissner SS07 52 Die unterschiedlichen Übertragungsfrequenzen ermöglichen ein orten auf kurze und längere Distanz. Funktionen: • Identifikationsfunktion Eindeutige Identnummer (eingebrannt oder eingeschrieben) pro Objekt ohne Sichtkontakt • Datenspeicherung Objektspezifische Informationen, z.B. Adressendaten, Serien oder Chargennummer, Objekthistorien, Handlungsanweisungen, Serviceinformationen • Prozesssteuerung Steuerung von Fertigungsprozessen, Produktdaten weisen auf Fertigungsprozess nach Art und Verarbeitungsschritt hin • Automatisierung Gleichzeitige Erfassung einer Vielzahl von Transpondern im Lesebereich (Mulit-Tagging); Zählprozesse im WE automatisiert • Sensorische Datenerfassung Messung und Speicherung von Umgebungsparametern (Temperatur, Druck, Luftfeuchtigkeit) 2.2 Nutzenpotentiale und Veränderungen durch RFID Technologie Nutzen für Hersteller - Qualitätsverbesserung: o Automatische Kontrolle der Verfügbarkeit o Automatische Kontrolle ob alle einzelnen Komponenten eingebaut sind - Automatisierung des Wareneingangs und automatischer Abgleich mit Lieferschein/Rechnung o defekte Ware in extra Halle, in der RFID Lesegeräte diese als beschädigt identifizieren o Handzählung entfällt o Bei Beladen des Förderbandes mit Ware muss nicht auf Barcode Position geachtet werden - Steuerung und Prioritätsermittlung ankommender Güter (z.B. Ware in LKWs wichtig, dann automatisch an die Rampe, ansonsten evtl. warten und anderen vorlassen) - Schnellerer Transport im Werk bzw. schnellere Einlagerung, da das Scannen entfällt und der Fahrer von Staplern sofort beim Beladen sieht wohin er fahren muss - Lagerplatzsystem nicht erforderlich, denn die Ware kann überall abgeladen und geortet werden - Automatische Störmeldung bei Falschlagerung, sofern Waren zusammen gelagert werden, die sich gegenseitig schädigen können - Auswertungen und Bewegungsprofile möglich Benchmarking und Personaleinsatzplanung - Diebstahlvermeidung Lesegeräte an Ein- und Ausgängen zur Kontroller der Mitarbeiter Vermeidung von Kommissionsfehlern o Keine Entnahme von falschen Teilen möglich © Andreas Meissner SS07 - 53 o Ablage der Ware in falsche Kommissionierboxen nicht möglich Nutzen für Logistik – Dienstleister - Leichter Transportmittelwechsel keine Kontrolle auf Vollständigkeit - Ortung transportierter Ware o Transparenz bei Kundennachfragen o Bewegungsprofile => Streckenwahl, Einsatzplanung - Papierlose Abwicklung … Nutzen für (Einzel-) Handel - Überblick über verteilte Ware und diesbezüglich über unterschiedliche Nachfrage bzw. Sicherheitsbestände (Bsp.: Cola im GetränkebereichKunde kauft größere Mengen mit großer Schwankung, SB hoch Cola an KasseKunde kauft kleine Mengen mit geringer Schwankung, SB niedrig) - Unterschiedliche Preise für gleiches Produkt (Bsp.: Cola in Soft-Drink Gang und Cola in Kühlfach Entsprechend dem Ort der Entnahme wird der jeweilige Preis an die Kasse übermittelt - Überwachung des Umschlag durch Hersteller (Bsp.: Produkte bei Versand von Hersteller, Ankunft und Verkauf bei Handel erfasst. Überwachung möglich, ob später gelieferte Ware früher verkauft wird. Damit kann Hersteller überwachen, ob Handel an Verderben der Ware schuld ist oder Hersteller selbst, beispielsweise weil Ware im Regal hinten stehen bleibt und frisch gelieferte wieder davor gestellt wird.) Endkunde und Datenschutzproblem Durch RFID ist auch nach dem Kauf eine Ortung des Produktes möglich. Dadurch können vom Endkunden Verhaltensmuster erstellt werden und das bedeutet einen Eingriff in die Privatsphäre. Sofern der allgemeine Gebrauch von RFID daher verboten werden sollte, entgehen den Herstellern und Händlern auch alle anderen genannten Vorteile. Nutzen allgemein entlang der SC © Andreas Meissner SS07 54 o o o o o o o Vereinfachtes Handling in der Versandabteilung des Verladers Papierlose Abwicklung beim Verlader und Spediteur Kostenersparnis Einsparungen von Personalkosten im physischen Umschlag Basis für Prozesskosten- und Preisbestimmung Selbststeuerung intelligenter Packstücke durch das Stückgutsystem Vereinfachtes Handling beim Empfänger (z.B. Einlagern) Vereinfachtes Behältermanagement in geschlossenen Kreisläufen Ortung möglich Veränderungen entlang der SC: 3 entscheidende Einflüsse sind festzustellen: 1. Der Einfluss vom Handel wird verglichen mit den Zulieferern verstärkt 2. Die Abhängigkeit des Handels von Studien der Zulieferer wird verringert 3. Die wirtschaftliche Position von großen gegenüber kleinen Händlern wird gestärkt Zu 1.: Hersteller haben Vorteil, dass Warenumschlag von Händler übermittelt wird. Händler kann dies auch nutzen, sofern Lieferanten (bzw. DL) direkt ins Regal liefern und selbst schuld sind. Händler erhalten viele Konsumgewohnheiten. Durch Ermittlung der Nachfrage gleicher Güter an verschiednen Orten kann z.B. auch mit dem Zulieferer gemeinsam eine neue Verpackungseinheit eingeführt werden, die so wie sie gelifert wird ins Regal passt und eher den Nachfragezahlen entspricht und Zeit beim nachfüllen spart. (RRD = Retal-ready display cases) Hersteller weigern sich unterschiedliche Verpackungsgrößen anzufertigen zu teuer, aber Durch RFID kann Handel genauere Angaben machen und daher ist seine Position stärker als zuvor. Zu 2.: Zulieferer führen Studien durch, wie deren Ware am besten an den Mann gebracht werden kann, d.h. beispielsweise wo sie im Regal zu liegen hat. Der Handel ist auf derartige Studien angewiesen, denn jeder Lieferant kann sich auf seine Produkte konzentrieren, während der Handel eine Unmenge verschiedener vorliegen hat. Durch RFID kann der Handel selbst (durch Addition der Daten aller Läden) ermitteln, wie das Produkt am besten verkauft werden kann. Daher ist der Handel nicht mehr abhängig von den Studien. Zu3.: Die Installationskosten für Lesegeräte, Computer Hardware & Software und analytische Methoden sind sehr hoch und können von größeren Händlern natürlich leichter aufgebracht werden, als von kleinen. Die Folgen für das Management - Die Prozesse müssen genau durchleuchtet werden, wo RFID effektiv eingesetzt werden kann und die größten Erträge liefert. - Die Einführung wird wohl mehrere Jahre dauern und dessen muss man sich bewusst sein. - Über Position in der SC im Klaren sein, sprich ob man von RFID überhaupt profitiert (z.B. der Händler mit schlechter Warenrotation sollte sich das überlegen) - Risiko der Vorreiterstellung bedenken und abwägen. Evtl. sinnvoll nachzuziehen - Passendes IT-System als Basis, da erheblich viele neue Daten prüfen ob es das System packt © Andreas Meissner SS07 55 2.3 Hürden und Hemmnisse - Probleme in der Umsetzung: offene & geschlossene Systeme (zeigen positivere Erträge) Hohe Kosten des elektronischen Etiketts (2-4 Cent; in geschlossenen Systemen Einigung) Ungenügende Standardisierung Technische Probleme (zugelassene Sendereichweite zu gering für effektive Nutzung) Installationsaufwand & -kosten (Integrationsschwierigkeiten an bestehende Systeme, vorhandene IT – Systeme zu leistungsschwach für die vielen neuen Daten) Datenschutzprobleme Leistungsgrenzen © Andreas Meissner SS07 56
