Erhebung 1
Werbung
Empirische Untersuchung zur Ermittlung der On-Shelf Availability bei real,Ergebnisse von der Projektplattform Advanced Optimal Shelf Availability (AdOSA) Stefan Kamp Corporate Information Management METRO AG Guido Höller Logistics Manager SCA Tissue Europe Agenda 1. Vorstellung METRO Group und SCA Tissue Europe Agenda 2. Vorstellung AdOSA 3. Ergebnisse und Erkenntnisse der Erhebungen a. Analyse: On-Shelf Availability b. Analyse: Kundenreaktionsmessung 4. Maßnahmen zur Verbesserung der Regalverfügbarkeit METRO Group Vorstellung METRO Group METRO AG Querschnittsgesellschaften Vorstellung SCA Tissue Europe eine Division des SCA-Konzerns SCA Tissue Europe Highlights Markführer Tissueprodukte in Europa Marktanteil in Europa etwa 20 % bei Tissue Starke Eigenmarken und Herstellung hochwertiger Handelsmarken rund 8.000 Mitarbeiter 28 Werke in Europa Umsatz 05: EUR 2.046 Mio 27 % 73 % Consumer Tissue AFH Tissue …und viele andere GS1 und AdOSA Verbindung AdOSA und GS1 OSA-Fachgruppe Leitung: Anna-Magdalena Krasutzki Thorsten Pollmüller Projektplattform AdOSA Leitung: Prof. Dr. Wolfgang Stölzle Prof. Dr. Roland Helm Steering Committee: Prof. Dr. W. Stölzle * Prof. Dr. R. Helm * Jörg Pretzel Was ist AdOSA? (AdOSA: Advanced Optimal Shelf Availability) AdOSA bietet eine ganzheitliche Betrachtungsweise Sowohl die Supply side als auch die Demand side wird in die Betrachtung mit einbezogen Demand Side Szenario Kundenverhalten Supply Side Szenario OoS Root Causes Bewertung von OoS Empfehlung für integrative Logistikkonzepte Einflussfaktoren Einflussfaktoren AdOSA OoS-Messung (Datenbasis) AdOSA - Teilnehmer Teilnehmer Kernkompetenzen aus der Wissenschaft und den unterschiedlichsten Bereichen der Supply Chain eingebunden Universitäten Handel St. Gallen (CH) Jena (DE) Duisburg (DE) METRO/Real Migros Woolworth Spediteure Hersteller Thiel FashionLifestyle Rhenus Retail Logistics SCA Tissue Europe Melitta / IS4 Hermko IT Marktforschung SAP SAF TNS infratest AdOSA Vorgehensweise Projektphasen Kick-off 22.Sept.05 Q1/06 1. Erhebung (verdeckt) Q3/06 2. Erhebung (offen) Q4/06 Abschl. Analyse Q1/07 Vereinb. von Maßnahmen Q2/07 Projektabschluß OOS-Quoten erste Analysen OOS-Quoten Root Cause Analysen Kundenbefragungen erste Handlungsempfehlungen Konzept zur autom. OOS-Erkennung Umsetzen von integrativen Logistikkonzepten Erhebung 1 – Überblick Migros Aare Migros Waadt METRO/Real Deutsche Woolworth 120 120 96 56-140 Datenerhebung 6 Tage, 2 x Tag 6 Tage, 2 x Tag 6 Tage, 2 x Tag 3 Tage, 1 x Tag Anzahl Filialen 16 12 12 28 23.000 17.000 14.000 8.800 Anzahl Artikel Datenpunkte Trockensortiment, Tiefkühl, Molkerei/Frische, Produkt-Kategorien Kurzwaren, Frische, Haushaltsprodukte, Körperpflege, Backwaren Trockensortiment, Tiefkühl, Trockensortiment, Elektronik, Textilien, Molkerei/Frische, Körperpflege, Kurzwaren, Frische, Hygieneprodukte, Trockensortiment, Haushaltsprodukte, Haushaltsprodukte, Haushaltsprodukte Körperpflege Körperpflege, Backwaren Out-of-Shelf, Out-of-Stock und NOSBOS Abgrenzung der Begriffe Out-of-Shelf: Regallücke zum Zeitpunkt der Erhebung Out-of-Stock: Regallücke OHNE Marktbestand NOSBOS: Regallücke MIT Marktbestand + = Out-of-Stock NOSBOS Out-of-Shelf Ergebnis Erhebung 1 – Alle 96 AdOSA-Artikel Mögliche Ursachen von NOSBOS Analyse alle Artikel (AdOSA) – Erhebung 1 Ursachen in der vorgelagerten Supply Chain 6,0% Out-of-Shelf Quote 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% 57% 43% 1,0% … NOSBOS 3,1% Out-ofShelf 5,4% Out-ofStock 2,3% Logistik (z.B. zu lange Bestellrythmen oder zu hohen Mindestbestellmengen, dadurch zu hohe Wareneingänge keine direkte Verräumung der Ware in das Regal möglich) Ursachen innerhalb der Filiale Personal (z.B. schlecht geschult, Personaleinsatzplan, …) Lagerhaltung (z.B. Unordentliche Lagerhaltung, daher kann Ware nicht gefunden werden) 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Verdeckte Erhebung Ergebnis Erhebung 1 – 36 Hygienepapierartikel (AdOSA) Mögliche Ursachen von NOSBOS Analyse Hygienepapier (AdOSA) – Erhebung 1 Ursachen in der vorgelagerten Supply Chain 8,0% 7,0% 28% Out-of-Shelf Quote 6,0% NOSBOS 2,0% Logistik (z.B. zu lange Bestellrythmen oder zu hohen Mindestbestellmengen, dadurch zu hohe Wareneingänge keine direkte Verräumung der Ware in das Regal möglich) … 5,0% 4,0% 3,0% Out-ofShelf 7,1% 2,0% 72% Out-ofStock 5,1% 1,0% Ursachen innerhalb der Filiale Personal (z.B. schlecht geschult, Personaleinsatzplan, …) Lagerhaltung (z.B. Unordentliche Lagerhaltung, daher kann Ware nicht gefunden werden) 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Verdeckte Erhebung NOSBOS AdOSA vs. Statistical Vergleich NOSBOS AdOSA vs. NOSBOS Statistical Die NOSBOS Werte liegen deutlich unter dem Durchschnitt aus den NOSBOS Statistical Berechnungen. NOSBOS AdOSA NOSBOS Statistical Alle AdOSA Artikel 3,1% 4,1% HygienepapierArtikel (AdOSA) 2,0% 3,6% Das erklärt sich weitgehend dadurch, dass in der NOSBOS Statistical Studie der Anteil von Schnelldrehern höher ist und die Berechnung auf dem Systembestand und nicht auf dem erhobenen Marktlagerbestand basiert. Erhebung 2 - Überblick Anzahl Artikel Erhebung Anzahl Filialen Datenpunkte Kategorien Metro/Real Jan. 06 Erhebung 1 METRO/Real Jul. 06 Erhebung 2 96 (SCA: 13) 103 (SCA: 19) 6 Tage, 2 x Tag 6 Tage, 1 x Tag 12 12 14.000 7.500 Haushaltsprodukte, Haushaltsprodukte, Hygieneprodukte, Hygieneprodukte, Körperpflege, Süßwaren, Körperpflege, Waschmittel Süßwaren, Waschmittel OOS-Quote real,- 5,4 % 3,9 % * OOS-Quote SCA 8,8 % 5,9 % * verdeckt offen Erhebungsart * Die Quoten der 2. Messung resultieren aus den Berechnungen der METRO Group und sind noch nicht mit den anderen AdOSA-Projektpartnern abgestimmt. Ergebnis der Erhebung 2 – Alle 103 AdOSA-Artikel Analyse alle Artikel (AdOSA) – Erhebung 2 4,0% Out-of-Shelf Quote 3,5% 3,0% 40% NOSBOS 1,5% 60% Out-of-Stock 2,4% 2,5% 2,0% Out-of-Shelf 3,9% 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Die Out-of-Stock Quote entspricht ungefähr der Quote aus der Erhebung 1. Die NOSBOS Quote ist deutlich niedriger als bei der Erhebung 1 Management Awareness durch offene Erhebung Offene Erhebung Ergebnis der Erhebung 2 – Alle 103 AdOSA-Artikel Analyse alle Artikel (AdOSA) – Erhebung 2 4,0% Primäre Root Causes Out-of-Shelf Quote 3,5% NOSBOS 1,5% 3,0% 2,5% 2,0% Supply Chain bis zur Filiale 5% Bestandsfehler im System Out-of-Shelf 3,9% 1,5% Fehler bei der Bestellung Out-of-Stock 2,4% 1,0% Zu kleines Marktlayout für gelisteten Artikel Artikel bewusst nicht bestellt 0,5% 23% 47% 9% 16% 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Differenzierte Betrachtung Out-of-Stock Offene Erhebung Ergebnis der Erhebung 2 – 43 Hygienepapierartikel (AdOSA) Analyse Hygienepapier (AdOSA) – Erhebung 2 5,0% 4,5% Out-of-Shelf Quote 4,0% 15% NOSBOS 0,7% 85% Out-of-Stock 3,8% 3,5% 3,0% 2,5% 2,0% Out-of-Shelf 4,5% 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Die Out-of-Stock Quote entspricht ungefähr der Quote aus der Erhebung 1. Die NOSBOS Quote ist deutlich niedriger als bei der Erhebung 1 Management Awareness durch offene Erhebung Offene Erhebung Ergebnis der Erhebung 2 – 43 Hygienepapierartikel (AdOSA) Analyse Hygienepapier (AdOSA) – Erhebung 2 5,0% 4,5% NOSBOS 0,7% Out-of-Shelf Quote 4,0% Primäre Root Causes Supply Chain bis zur Filiale 3,5% 7% 3,0% 2,5% 2,0% Out-of-Shelf 4,5% 1,5% Bestandsfehler im System Out-of-Stock 3,8% Fehler bei der Bestellung 49% Zu kleines Marktlayout für gelisteten Artikel 1,0% 0,5% 15% 12% Artikel bewusst nicht bestellt 17% 0,0% Out-of-Shelf NOSBOS vs. Out-of-Stock Differenzierte Betrachtung Out-of-Stock Offene Erhebung Ergebnis der 2. Erhebung – Root causes SCA Tissue Europe Zu späte Produktion / Kapazitätsengpässe Produktion 2,3 % 2,3% 20,9% Fehler im Bestand Personal hatte keine Zeit 7,0% Personal hat OOS nicht erkannt 7,0% Gelieferter Artikel noch in der Warenannahme Regalbefüllung 16,3 % 2,3% OOS = 4,7 % 14,0% Artikel bewusst nicht bestellt Fehler bei der Prognose Bestandspflege 20,9 % 4,7% Bestellung erfolgte zu spät 14,0% Mindestwarenwert nicht erfüllt 14,0% Mindestbestellmenge nicht erfüllt 14,0% Bestellung 60,7 % Ergebnis der 2. Erhebung – OOS bei verschiedenen Lieferwegen OOS-Quote Kategorie Hygieneprodukte 6,6 % Lieferwege 7,0% 6,0% Durchschnittliche Dauer von OOS 5,0% 3,0 Tage 4,0% 1,3 Tage 3,0% 2,0% 1,3 % 1,0% 0,0% Zentrallager des Handels Streckenlieferung Ergebnis der 2. Erhebung – Kundenbefragung – Vergleich mit Meta-Studie Messung real,- (2006) Kaufaufschub Markenwechsel Studie Gruen/Corsten (2003)* Markenwechsel Kaufaufschub 17% 24% 25% 20% 11% 4% Kaufabbruch 32% Kaufabbruch 18% Geschäftswechsel 29% Varianten-/ Packungsgrößenwechsel Geschäftswechsel 20% Varianten-/ Packungsgrößenwechsel Bei real,- hohe Loyalität gegenüber der Filiale im Vergleich zur Meta-Studie von Gruen/Corsten *Source: Retail Out-of stocks: A worldwide Examination of Extent, Causes and Consumer Responses; Gruen/Corsten 2003 Ergebnis der 2. Erhebung – Kundenreaktion bei hypothetischem OOS bei Tissue Packungsgrößenwechsel 13% Variantenwechsel 26% Kaufabbruch 5% Geschäftswechsel 11% Herstellerversluste 37 % Markenwechsel 32% Händlerverluste 16 % Kundenreaktionen Kaufaufschub 13% Maßnahmen METRO Group Maßnahmen (METRO Group) 1. Statistisches Verfahren zur Aufdeckung von NOSBOS Ziel: – Gezielte und schnelle Erkennung von NOSBOS für eine große Artikelanzahl auf Basis der SAF Superstore Daten Projektbeschreibung: – Für jeden Artikel wird eine theoretische Abverkaufskurve angenähert. – Übersteigt die Wartezeit zwischen zwei Abverkäufen eines Artikels einen kritischen Wert, wird eine Regallücke vermutet. – In diesem Fall wird ein Projektmitarbeiter auf die mögliche Regallücke hingewiesen und kann die Meldung auf Richtigkeit überprüfen. 2. RFID – Split Inventory Ziel: – Verbesserung der Regalverfügbarkeit durch RFID-Tags – Automatische Erstellung von Verräumlisten systemseitige Unterstützung der Verräumung mit wenig Personaleinsatz Projektbeschreibung: – Einsatz von RFID auf Case-Ebene entlang der gesamten Supply Chain (inklusive eines Messpunktes zwischen Marktlager und Verkaufsfläche) – Getrennte Bestandsführung (Marktlager vs. Verkaufsfläche) zur schnellen und gezielten Erkennung von NOSBOS Handlungsempfehlungen / Fazit (SCA) Sensibilisierung und Unterstützung des SCA-Außendienstes Vorläufiges Fazit Abgleich der Ist-Situation mit der Listung Abgleich des erwarteten Abverkaufs mit den Bestellungen Hinweise an den Filialleiter: häufig sind kürzere Liefertermine möglich (Strecke) bei Bestellung eines bestimmten Produktes können EinzelPackungen anstelle ganzer Paletten genommen werden Lieferweg Umstellung bestimmter Sortimente auf Zentrallagerbelieferung unter Berücksichtigung von Mengen und Kosten Wegfall des Problems „Mindestbestellmenge“ Vielen Dank für Ihr Interesse. [email protected] www.metrogroup.de [email protected] www.sca.com www.scatissueeurope.com
