Erhebung 1

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