1 Warum sind Bestände notwendig?

29

1.1 Unterschiedliche Bestandsphilosophien

29

1.1.1 Vorteile von Beständen

30

1.1.2 Nachteile von Beständen

33

1.2 Bestand als Stellschraube gegen Unsicherheiten

36

1.2.1 Unsicherheiten in der Nachfrage

37

1.2.2 Unsicherheiten in der Beschaffung

37

1.3 Was tun gegen Unsicherheiten?

39

1.3.1 Optimierungspotenziale auf der Nachfrageseite

40

1.3.2 Optimierungspotenziale auf der Beschaffungsseite

41

1.3.3 Übergreifende Maßnahmen zur Optimierung

43

2 Einfluss der Stammdaten auf die Bestände

45

2.1 Stammdaten in SAP-ERP-Systemen

47

2.2 Fehlerhafte Stammdaten in SAP-ERP-Systemen

50

2.2.1 Welche Gründe hat die geringe Stammdatenqualität?

50

2.2.2 Welche Fehler treten genau auf?

52

2.2.3 Dominoeffekt

54

2.3 Stammdatenqualität analysieren

55

2.3.1 Analyse der Stamm- und Bewegungsdaten

56

2.3.2 SAP-Add-on Data Check & Maintenance Cockpit zur Analyse der Stammdaten mit flexiblen Plausibilitätsprüfungen

57

2.4 Stammdatenqualität verbessern

62

2.4.1 Schritt 1: Zentrale Stammdatenverantwortung

62

2.4.2 Schritt 2: Abbildung des Produktlebenszyklus eines Materialstamms transparent implementieren

64

2.4.3 Schritt 3: Segmentierung des Artikelspektrums mithilfe einer mehrdimensionalen Klassifizierung

67

2.4.4 Schritt 4: Etablierung von Regelwerken zur Bestimmung von Dispositions-, Produktions- und Prognoseparametern

68

3 Materialklassifizierung/Materialsegmentierung

69

3.1 Analyse- bzw. Klassifizierungsmethoden

69

3.1.1 ABC-Analyse

70

3.1.2 XYZ-Analyse

79

3.1.3 LMN-Analyse

83

3.1.4 UVW-Analyse

85

3.1.5 EFG-Analyse

87

3.1.6 HIJ-Analyse

87

3.1.7 PQR-Analyse

88

3.1.8 KSTXN-Analyse

89

3.1.9 Versorgungsrisiko-Analyse

90

3.1.10 Produktlebenszyklusanalyse

92

3.2 Multidimensionale Kombination der Analysemethoden

97

3.2.1 Einfluss der LMN-Analyse auf die Disposition

98

3.2.2 Einfluss der EFG-Analyse und der Reichweiten auf die Disposition

99

3.2.3 Einfluss der multidimensionalen Analyse auf die Disposition

101

3.2.4 Optimierungspotenziale ableiten

102

3.3 Multidimensionale Analysen mit dem MRP Monitor

104

3.3.1 Auswahl der Datenquellen am Beispiel der Materialbelege

105

3.3.2 Auswahl der Materialien und der Analyseebene

114

3.3.3 Einstellen der Regeln zur Klassifizierung

117

3.3.4 Einstellen von spezifischen Kennzahlen

136

3.3.5 Durchführen und Abspeichern der Analyse

136

3.3.6 Anzeige und Auswertung der Analyse

138

3.3.7 Flexible und regelbasierte Aktualisierung der Klassifizierungsergebnisse und der Materialstammdaten

147

3.4 Fazit

158

4 Absatzplanung und Prognose

159

4.1 Einfluss der Absatzplanung auf Bestände

159

4.1.1 Prognose kleiner als Bedarf

159

4.1.2 Prognose gleich Bedarf

160

4.1.3 Prognose größer als Bedarf

161

4.1.4 Optimierung der Absatzplanung

161

4.1.5 Bullwhip-Effekt

162

4.2 Einflussparameter auf die Prognose

163

4.2.1 Einfluss des Absatzmarktes auf die Prognose

164

4.2.2 Einfluss des Produktlebenszyklus auf die Prognose

166

4.2.3 Einfluss des Prognosehorizonts auf die Prognose

169

4.2.4 Einfluss einer konsistenten Datenbasis auf die Prognose

171

4.2.5 Einfluss von Promotionen auf die Prognose

179

4.2.6 Einfluss der Prognoseverantwortung auf die Prognose

185

4.2.7 Einfluss der Prognoseebene (Aggregation/Disaggregation) auf die Prognose

188

4.3 Auswahl der Prognoseverfahren

191

4.3.1 Verschiedene Prognoseverfahren

191

4.3.2 Vorgehensmodell zur Auswahl von Prognoseverfahren

194

4.4 Prognoseverfahren im Detail

206

4.4.1 Manuelle Prognose

206

4.4.2 Modell des gleitenden Mittelwertes

207

4.4.3 Modell des gewichteten gleitenden Mittelwertes

207

4.4.4 Konstantmodell mit exponentieller Glättung 1. Ordnung

208

4.4.5 Trend-Saison-Modelle mit exponentieller Glättung 1. Ordnung

211

4.4.6 Trend-Saison-Modelle mit exponentieller Glättung 2. Ordnung (Verfahren nach Holt)

212

4.4.7 Trend-Saison-Modelle mit exponentieller Glättung 3. Ordnung (Verfahren nach Holt-Winters)

212

4.4.8 Lineare Regression mit gedämpftem Trend und saisonaler Anpassung

214

4.4.9 ARIMA-Verfahren

216

4.4.10 Multilineare Regression (Kausalmodelle)

217

4.4.11 Croston-Methode

219

4.4.12 Sporadisches Modell (nach SAP)

221

4.4.13 Kombinierte Prognoseverfahren

222

4.4.14 Zusammenfassung

223

4.5 Prognoseprozess

226

4.5.1 Vergangenheitsdaten überprüfen und korrigieren

226

4.5.2 Auswahl der Prognoseperioden

227

4.5.3 Parameteroptimierung

228

4.5.4 Sonderfunktionen

230

4.5.5 Kombinierte Prognose

231

4.5.6 Promotions und Events

232

4.5.7 Prognoselauf in SAP

233

4.6 Prognosegenauigkeit/Prognosefehler

235

4.6.1 Ex-ante-Betrachtung der Prognose

235

4.6.2 Ex-post-Prognose

236

4.6.3 Prognosefehler im Überblick

237

4.6.4 Univariate Prognosefehler

238

4.6.5 Kausale Prognosefehler (MLR)

248

4.6.6 Übersicht Prognosefehler

251

4.6.7 Vergleichbarkeit von Prognosefehlern

252

4.6.8 Prognosegenauigkeit (Forecast-Genauigkeit)

254

4.7 Forecasting & Monitoring Tool

255

4.7.1 Grundsätzliche Einstellungen

256

4.7.2 Szenario 1: Durchführung einer Prognose, manuelle Anpassungen und Fortschreibung des Prognoseergebnisses als Primärbedarfe

262

4.7.3 Szenario 2: Ermittlung des besten Prognosemodells

264

4.7.4 Szenario 3: Ermittlung der besten Prognoseebene

268

4.8 Fazit

273

5 Disposition

275

5.1 Dispositionslogik

275

5.1.1 Disposition mit SAP im Überblick

275

5.1.2 Der MRP-Lauf in SAP S/4HANA im Überblick

278

5.1.3 Bedarfsrechnung

291

5.1.4 Bestandsrechnung

334

5.1.5 Bestellrechnung

344

5.1.6 MRP Live versus den klassischen MRP-Lauf

351

5.2 Verbrauchsgesteuerte Disposition

355

5.2.1 Bestellpunktdisposition

355

5.2.2 Stochastische Disposition

359

5.2.3 Rhythmische Disposition

359

5.2.4 Reichweitenprofil bei rhythmischer Disposition

362

5.2.5 Rhythmische Disposition mit Lieferrhythmus

363

5.2.6 Rhythmische Disposition mit Bestellpunktdisposition

364

5.3 Demand-Driven Planning mit SAP-Add-ons für SAP S/4HANA und SAP ERP

365

5.3.1 Strategische Bestandspositionierung

367

5.3.2 Puffermanagement

371

5.3.3 Dynamische Anpassung

379

5.3.4 Bedarfsorientierte Planung

380

5.3.5 Sichtbare und kollektive Ausführung

384

5.4 Demand-Driven Planning mit der bedarfsorientierten Wiederbeschaffung (BWB) für SAP S/4HANA

388

5.4.1 SAP-Fiori-Apps für die bedarfsorientierte Wiederbeschaffung (BWB)

390

5.4.2 SAP-Fiori-App »Produktklassifizierung einplanen (BWB)«

391

5.4.3 SAP-Fiori-App »Massenpflege von Produkten (BWB)«

394

5.4.4 SAP-Fiori-App »Durchlaufzeitklassifikation einplanen (BWB)«

396

5.4.5 SAP-Fiori-App »Berechnung von Puffervorschlag einplanen«

398

5.4.6 SAP-Fiori-App »Puffer verwalten«

401

5.4.7 SAP-Fiori-App »Wiederbeschaffung nach Planungspriorität«

405

5.4.8 SAP-Fiori-App »Wiederbeschaffung nach Lagerbestandstatus«

411

5.4.9 App-Übersicht für Planer

413

5.5 Werksübergreifende Disposition mit dem CPP-Verfahren

415

5.5.1 Werksübergreifende Planung im MRP-Lauf (klassisch und MRP Live)

416

5.5.2 Werksübergreifende Planung mit dem Add-on Cross-Plant Planning

426

5.6 Disposition mit dem Kanban-Verfahren

436

5.6.1 Kanban-Steuerung

437

5.6.2 Vergleich der Kanban-Steuerung mit der klassischen Produktionsplanung

438

5.6.3 Kanban-Verfahren

440

5.6.4 Kanban-Ablauf in SAP ERP

443

5.7 Ein- und Auslaufsteuerung von Materialien

447

5.8 Optimierungspotenziale in der Disposition

462

5.8.1 Einfluss der Disposition auf die Bestände

463

5.8.2 Lagerhaltung auf verschiedenen Stücklistenebenen

472

5.8.3 Keine Lagerung von Komponenten

473

5.8.4 Wahl der richtigen Dispositionsstrategie

476

5.9 Strategische versus operative Disposition

479

5.10 Operative Disposition mit dem SAP-Add-on MRP Exception Monitor (ERM) und Advanced MD04 (aMD04)

487

5.10.1 Sammeleinstieg (MRP Exception Monitor)

488

5.10.2 Einzeleinstieg (Advanced MD04)

499

5.11 Fazit

504

6 Lieferservice und Sicherheitsbestände

505

6.1 Zusammenhang zwischen Bestand und Servicegrad

505

6.2 Lieferbereitschaft

508

6.2.1 Ziele und Einflussfaktoren

508

6.2.2 Optimierungspotenziale beim Lieferservice

517

6.3 SAP-Add-on Service Level Monitor (SLC Monitor)

522

6.4 Verfügbarkeitsprüfung (ATP) mit SAP

527

6.4.1 ATP in SAP ERP und in SAP S/4HANA

528

6.4.2 Bedeutung der Wiederbeschaffungszeit in der Verfügbarkeitsprüfung

532

6.5 Wiederbeschaffungszeit

534

6.6 SAP-Add-on Wiederbeschaffungszeit-Monitor (WBZ-Monitor)

539

6.6.1 Szenario 1: Analyse der Fremdbeschaffung

541

6.6.2 Szenario 2: Analyse der Eigenfertigung

544

6.6.3 Szenario 3: Mehrstufige Analyse der Gesamtwiederbeschaffungszeit

546

6.7 Sicherheitsbestand

550

6.7.1 Die Pufferfunktion des Sicherheitsbestandes

550

6.7.2 Sicherheitsbestandsmethoden aus der Praxis

557

6.7.3 Sicherheitsbestandsmethoden in SAP S/4HANA und SAP ERP

559

6.7.4 Optimierungspotenziale in Sicherheitsbeständen

579

6.8 SAP-Add-on Simulation Sicherheitsbestände

581

6.8.1 Die Szenario-Simulation

583

6.8.2 Die LBG-Optimierung

592

6.9 SAP-Add-on Dynamic Safety Stock Consideration

595

6.10 Fazit

603

7 Losgrößen

605

7.1 Wie beeinflussen die Losgrößen die Bestände?

605

7.2 Statische Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP S/4HANA

607

7.2.1 Exakte Losgröße

608

7.2.2 Feste Losgröße

609

7.2.3 Feste Losgröße mit Splittung und Überlappung

610

7.2.4 Auffüllen bis zum Höchstbestand

611

7.2.5 Berechnung der Losgröße

612

7.2.6 Grenzwerte

613

7.2.7 Exakte Losgröße für letztes Los

614

7.2.8 Rundung

615

7.2.9 Kurzfrist- und Langfristlosgröße

616

7.2.10 Bewertung statischer Verfahren

616

7.3 Periodische Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP S/4HANA

617

7.3.1 Periodische Losgrößenverfahren

617

7.3.2 Feste Reichweiten

622

7.3.3 Bewertung der periodischen Verfahren

627

7.4 Wirtschaftliche Losgrößenverfahren in SAP ERP und SAP S/4HANA

627

7.4.1 Berücksichtigung von Kosten in wirtschaftlichen Verfahren

628

7.4.2 Andlersche Losgröße (Harris-Verfahren)

631

7.4.3 Auswirkungen der Kostenermittlung für wirtschaftliche Verfahren am Beispiel der Andlerschen Losgröße

633

7.4.4 Stück-Perioden-Ausgleich (Cost-Balancing-Verfahren)

636

7.4.5 Gleitende wirtschaftliche Losgröße (Stückkostenverfahren)

639

7.4.6 Losgrößenverfahren nach Groff

640

7.4.7 Dynamische Losgrößenberechnung

642

7.4.8 Bewertung der wirtschaftlichen Verfahren

644

7.5 Restriktionen in der Losgrößenberechnung

646

7.6 Auswahl von Losgrößenverfahren

648

7.7 Berechnung der Ausschussmenge im Rahmen der Losgrößenberechnung

651

7.8 Bestellmengenoptimierung mit dem SAP-Add-on Simulation von Losgrößen

652

7.8.1 Beschaffungsvorschläge für die simulierten Verfahren anzeigen

655

7.8.2 Materialvorgaben ändern

656

7.8.3 Meldungen anzeigen

657

7.8.4 Grafik anzeigen

657

7.8.5 Aggregierte Bestandswerte

658

7.9 Fazit

659

8 Rückstands- und Fehlteilemanagement in der Produktion

661

8.1 Wie beeinflussen Rückstände in der Produktion die Bestände?

662

8.1.1 Kostenfaktor »Liegezeiten«

664

8.1.2 Kostenfaktor »Rückstände«

666

8.1.3 Strategien zur Kostensenkung

666

8.2 Warum entstehen Rückstände in der Produktionsplanung?

668

8.2.1 Die Ursache: MRP-II-Konzept

668

8.2.2 Zielkonflikte in der Fertigung als Grund für den Rückstand

670

8.2.3 Auftragsfreigabe als Grund für den Rückstand

671

8.2.4 Rückstände auflösen

676

8.3 Reduzierung von Rückständen - First-come-first-served-Steuerung (FCFS)

676

8.3.1 Terminierung im SAP-System

678

8.3.2 Pufferzeiten im SAP-System

681

8.3.3 Kapazitätsangebot im SAP-System

689

8.3.4 Kapazitätsbedarfe im SAP-System

691

8.3.5 Kapazitätsabgleich

697

8.3.6 Analyse von Rückständen

698

8.4 Rückstandsanalyse mit dem SAP-Add-on Capacity Requirements Planning Cockpit

702

8.5 Kapazitätsabgleich mit dem SAP-Add-on Lean Manufacturing Planning and Control

710

8.5.1 Die Heijunka-Plantafel und das Identifizieren von Engpässen

712

8.5.2 Fallbeispiel 1: Rückstandsauflösung durch Nivellierung, finite Einplanung

713

8.5.3 Fallbeispiel 2: Rückstandsauflösung durch Einplanung mittels des Fahrplans (Rhythm Wheel)

717

8.5.4 Fallbeispiel 3: Fehlteilanalyse durch den mehrstufigen Auftragsbericht

721

8.6 Fehlteilemanagement in der Produktion mit dem SAP-Add-on MRP Exception Monitor (ERM)

725

8.6.1 Ursachen von Fehlteilen

725

8.6.2 Fehlteiledilemma

728

8.6.3 Erkennen von Fehlteilen mit dem SAP-Add-on MRP Exception Monitor

729

8.6.4 Handlungsempfehlungen zur Fehlteilebeseitigung

745

8.7 Fazit

746

9 Bestandscontrolling

747

9.1 Warum Bestandsüberwachung?

747

9.2 Einführung in das Logistikcontrolling

748

9.3 Kennzahlensystem des Supply Chain Councils

750

9.4 Wichtige Kennzahlen aus der Sicht des Einkaufs

755

9.4.1 Einkaufsvolumen

760

9.4.2 Lieferantenbewertung

766

9.5 Einkaufscontrolling mit der SAP-Beratungslösung Einkaufsmonitor und SAP Analytics Cloud

767

9.5.1 Datenbasis

767

9.5.2 Registerkarte »Belegübersicht«

768

9.5.3 Registerkarte »Banfübersicht«

770

9.5.4 Registerkarte »Belegvergleich«

771

9.5.5 Registerkarte »Infosätze«

773

9.5.6 Berichtsmappe

774

9.5.7 SAP Analytics Cloud for Purchasing

776

9.6 Wichtige Kennzahlen aus Sicht der Disposition

778

9.6.1 Kennzahl »Reichweite«

779

9.6.2 Kennzahl »Umschlagshäufigkeit«

786

9.6.3 Kennzahl »Lagerhüter«

789

9.6.4 Kennzahl »Bestandswert«

791

9.6.5 Kennzahl »Bodensatz«

792

9.6.6 Kennzahlen »mittlerer Bestand«, »Verbrauch« und »Reichweite«

794

9.6.7 Kennzahl »Zugangswert bewerteter Bestand«

796

9.6.8 Kennzahl »Sicherheitspolster«

796

9.6.9 Kennzahl »Sicherheitsbestand«

796

9.6.10 Kennzahl »Zugangsbestand«

798

9.6.11 Kennzahl »Losgröße«

799

9.6.12 Kennzahl »Soll-Bestand«

799

9.7 Bestandscontrolling mit dem SAP-Add-on Bestandscontrollingcockpit und SAP Analytics Cloud

800

9.7.1 Datenbasis

801

9.7.2 Registerkarte »Tabellensicht«

808

9.7.3 Registerkarte »Dashboard«

810

9.7.4 Berichtsmappe

815

9.7.5 SAP Analytics Cloud for Inventory

816

9.7.6 Unterscheidung von gutem und schlechtem Artikelbestand (IQR-Methode)

818

9.8 Wichtige Kennzahlen aus Sicht der Produktion

821

9.8.1 Kennzahl »Kapazitätsauslastung«

823

9.8.2 Kennzahl »Durchlaufzeit«

825

9.8.3 Kennzahl »Termintreue«

825

9.8.4 Flussdiagramme in der Produktion

826

9.8.5 Kennzahl »Overall Equipment Effectiveness« (OEE)

831

9.8.6 Kennzahlen für den optimalen Produktionseinsatz

833

9.8.7 Beschaffungs- und Verbrauchsrhythmus

833

9.8.8 Lieferzeit- und Durchlaufzeitdiagramm

835

9.8.9 SAP-ERP-Add-on Produktionscontrollingcockpit

835

9.9 Kalkulation von Bestandspotenzialen

837

9.10 Fazit

838

Anhang

839

A Literaturverzeichnis

839

B Add-ons zu SAP ERP und SAP S/4HANA

845