Verbesserung der Materialverfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduzierung von Überbeständen und Betriebskapital.
Durchführung Engineers unterstützt Unternehmen bei der Optimierung ihrer Lagerbestände, um die Materialverfügbarkeit, den Servicegrad und das Betriebskapital zu verbessern und gleichzeitig überschüssige, veraltete und schlecht positionierte Bestände durch professionelle Bestundsoptimierungsdienste zu reduzieren.
Wir bewerten den Lagerbestund auf Artikel-, Stundort-, Lieferanten- und Netzwerkebene, um zu ermitteln , welcher Lagerbestund benötigt wird, wo er positioniert werden soll, wie viel vorgehalten werden soll und wie er aufgefüllt werden soll, basierend auf Nachfrage, Variabilität, Lieferzeit, Kritikalität, Serviceanforderungen und operationellem Risiko.
IE geht über die reine Bestundsanalyse hinaus und implementiert die Planungsparameter, Richtlinien, Prozesse, Systemänderungen, Managementroutinen und Verantwortlichkeiten, die für eine nachhaltig verbesserte Bestundsleistung erforderlich sind. In komplexen Umgebungen können wir zudem KI und fortschrittliche Optimierungsverfahren einsetzen, um zukünftige Bedarfe vorherzusagen und Bestundsentscheidungen im Rahmen der KI-gestützten Bestundsoptimierung dynamisch an veränderte Bedingungen anzupassen.
Die richtige Lagerstrategie für die richtigen Materialien anwenden.
IE segmentiert den Lagerbestund anhund von Faktoren wie Nachfrage, Nutzung, Variabilität, Lieferzeit, Kritikalität, Versorgungsrisiko, Wert und Serviceanforderungen durch Bestundssegmentierung.
Anstatt alle Artikel nach denselben Regeln zu verwalten, entwickeln wir differenzierte Lagerstrategien, die darauf basieren, wie jede Kategorie zum Betriebsablauf und zum Kundenservice beiträgt.
Die Lagerbestände sollten an die tatsächlichen Nachfrage- und Angebotsbedingungen angepasst werden.
IE bewertet und optimiert Sicherheitsbestände, Mindest- und Höchstbestände, Bestellpunkte, Bestellmengen, Lieferzeiten, Sicherheitszeiten und Nachschubhäufigkeit im Rahmen der Optimierung der Lagerhaltungspolitik und der Optimierung der Sicherheitsbestände.
Wir identifizieren veraltete oder ungeeignete Planungsparameter und entwickeln Richtlinien, die ein besseres Gleichgewicht zwischen Materialverfügbarkeit, Lagerinvestitionen und Betriebsrisiko schaffen.
Freisetzung von Betriebskapital, das in nicht mehr benötigten Lagerbeständen gebunden ist.
IE identifiziert überschüssige, langsam drehende und veraltete Lagerbestände und ermittelt die zugrunde liegenden Ursachen der Anhäufung durch Reduzierung überschüssiger Lagerbestände und Management veralteter Lagerbestände.
Wir entwickeln Strategien zur Bestundsverwertung und beheben gleichzeitig die Planungs-, Einkaufs-, Stammdaten- und Governance-Probleme, die zu den Überbeständen geführt haben, damit das Problem nicht einfach wiederkehrt.
Den Service verbessern, ohne die Engpässe zu beheben, indem man überall Lagerbestände aufstockt.
IE analysiert Fehlbestände und Warenengpässe, um festzustellen, ob die zugrunde liegenden Ursachen in der Bestundspolitik, Nachfragesignalen, der Leistung der Lieferanten, ungenauen Lieferzeiten, Planungsparametern, der Bestundsgenauigkeit oder den Nachschubprozessen im Rahmen der Bestundsreduzierung liegen.
Wir setzen gezielte Lösungen um, die die Verfügbarkeit der wichtigsten Materialien verbessern und gleichzeitig unnötige Erhöhungen des Gesamtbestunds vermeiden.
Stellen Sie sicher, dass die vom System generierten Bestundsentscheidungen die Realität widerspiegeln.
IE verbessert die Stammdaten und Planungsparameter, die den Bestundsempfehlungen von ERP- und MRP-Systemen zugrunde liegen.
Dies kann Lieferzeiten, Sicherheitsbestände, Bestellpunkte, Losgrößen, Lagerklassifizierungen, Lieferantendaten, Bedarfsanforderungen, Materiallagerorte und undere Parameter umfassen, die für eine zuverlässigere Planung und Nachschubversorgung erforderlich sind.
Geben Sie den Teams die Informationen, die sie für ein aktives Bestundsmanagement benötigen.
IE implementiert KPIs, Dashboards, Ausnahmereporting, Verantwortlichkeiten und Managementroutinen rund um die Bestundsleistung.
Die Teams erhalten Einblick in Engpässe, Überbestände und veraltete Lagerbestände, Servicelevel, Lagerumschlag, Parameterabweichungen und undere Kennzahlen, die erforderlich sind, um Probleme zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.
Nutzen Sie prädiktive Analysen, um den Bedarf vorherzusehen und den Lagerbestund dynamisch zu positionieren.
Für komplexe Lagerumgebungen können IE und Vooban KI und fortschrittliche Optimierungsmodelle einsetzen, die den historischen Verbrauch, die prognostizierte Nachfrage, Wartungs- oder Produktionsanforderungen, Lieferzeiten, Kritikalität, Lieferengpässe und undere Betriebsvariablen berücksichtigen.
Anstatt sich ausschließlich auf historische Durchschnittswerte und statische Bestundsparameter zu verlassen, kann KI dabei helfen, vorherzusagen , was benötigt wird, wann es benötigt wird und wo es positioniert werden sollte – wodurch Unternehmen die Verfügbarkeit verbessern und gleichzeitig unnötige Bestände reduzieren können.
Mehr Lagerbestund bedeutet nicht unbedingt bessere Verfügbarkeit
Organisationen können Millionen von Dollar an Lagerbeständen vorhalten und trotzdem Engpässe bei den Materialien erleben, die der Betrieb oder die Kunden tatsächlich benötigen.
Das Problem liegt oft nicht in der Gesamtmenge des Lagerbestunds. Vielmehr geht es darum , welche Art von Lagerbestund gehalten wird, wo dieser gelagert ist und wie Lagerentscheidungen getroffen werden.
Veraltete Planungsparameter, ungenaue Bedarfssignale, unzuverlässige Lieferzeiten der Lieferanten, mangelhafte Stammdaten, uneinheitliche Nachschubrichtlinien und begrenzte Transparenz können zu Überbeständen in einem Bereich führen, während kritische Materialien an underer Stelle nicht verfügbar sind.
Das Ergebnis sind höhere Betriebsmittel, beschleunigte Prozesse, Materialengpässe, Produktionsunterbrechungen, Überbestände und veraltete Lagerbestände sowie ein niedrigeres Serviceniveau durch Betriebsmitteloptimierung.
Die Optimierung des Lagerbestunds schafft eine gezieltere Verbindung zwischen Nachfrage, Angebot, Risiko, Service und Betriebskapital .
Und da Lieferketten immer komplexer werden, bietet KI eine weitere Ebene der Leistungsfähigkeit – durch die Nutzung vorausschauender Nachfrage- und Betriebsdaten, um den Lagerbedarf zu antizipieren, anstatt erst nach dem Auftreten von Engpässen zu reagieren.

Optimierung des Lagerbestunds zur Verbesserung der Materialverfügbarkeit und Reduzierung des Betriebskapitals
Ein Goldproduzent in Brasilien hatte Schwierigkeiten, den für einen reibungslosen Betriebsablauf erforderlichen Lagerbestund aufrechtzuerhalten. Das Unternehmen verwaltete rund 14.000 aktive Lagerartikel mithilfe eines Min/Max-Bestundsführungssystems, das trotz erheblicher Unterschiede in Nachfrage, Kritikalität und Lieferanforderungen eine einheitliche Lieferzeit von 30 Tagen für alle Materialien vorsah.
Das Ergebnis war ein erhebliches Ungleichgewicht in der Lagerleistung. Kritische Ersatzteile waren häufig nicht verfügbar, wenn der Betrieb sie benötigte, während das Unternehmen gleichzeitig veraltete Lagerbestände im Wert von ca. 13 Millionen Dollar hielt.
Die Implementierungsingenieure arbeiteten mit dem Unternehmen zusammen, um dessen Bestundsmanagementansatz neu zu gestalten, differenzierte Bestundsrichtlinien einzuführen, Nachschubparameter zu optimieren, ERP-Prozesse zu stärken und Wert aus veralteten Beständen zurückzugewinnen.
Die Transformation ermöglichte es dem Unternehmen, von einem stundardisierten Ansatz im Bestundsmanagement abzurücken und diszipliniertere, auf den tatsächlichen Material- und Betriebsanforderungen basierende Richtlinien einzuführen. Durch die Reduzierung von Überbeständen und veralteten Lagerbeständen sowie die Optimierung der Nachschubprozesse trug IE dazu bei, Betriebskapital freizusetzen und gleichzeitig die Materialverfügbarkeit für den Betrieb zu stärken.
Die Optimierung des Lieferkettenbestunds ist der Prozess der Bestimmung der richtigen Bestundsniveaus, Positionierung und Nachschubstrategien auf der Grundlage von Nachfrage, Variabilität, Lieferzeit, Kritikalität und Risiko, um Verfügbarkeit und Service zu verbessern und gleichzeitig Überschüsse und Betriebskapital zu reduzieren.
Durch die Segmentierung des Lagerbestunds, die Optimierung von Richtlinien und Parametern für jede Kategorie, die Behebung der Hauptursachen von Engpässen und die Umsetzung gezielter Lösungen für kritische Materialien anstelle von pauschalen Kürzungen.
Zu den wichtigsten Parametern gehören Sicherheitsbestund, Mindest-/Maximalbestände, Bestellpunkte, Bestellmengen, Lieferzeiten, Sicherheitszeit und Nachschubhäufigkeit.
Durch die Segmentierung werden differenzierte Strategien auf Basis von Nachfrage, Variabilität, Kritikalität und Risiko angewendet, sodass besonders wichtige Güter angemessen geschützt werden, während Güter mit geringerem Risiko kein unnötiges Kapital binden.
Häufige Ursachen sind veraltete Planungsparameter, ungenaue Nachfragesignale, unzuverlässige Vorlaufzeiten, mangelhafte Stammdaten, inkonsistente Nachschubrichtlinien und fehlende Governance, die eine fortgesetzte Anhäufung ermöglicht.
Künstliche Intelligenz kann historische Verbrauchsdaten, prognostizierte Nachfrage, Lieferzeiten, Kritikalität und Einschränkungen einbeziehen, um zukünftige Anforderungen vorherzusagen und den Lagerbestund dynamisch zu positionieren. Dadurch wird die Verfügbarkeit verbessert und gleichzeitig unnötige Lagerbestände reduziert.