Das Bestellpunktverfahren in ERP-Systemen überwacht automatisch den Lagerbestand und bestellt Artikel automatisch nach, sobald sie unter den voreingestellten Bestellpunkt fallen. Der Anwender muss lediglich den Bestellpunkt und die Bestellmenge für jeden Artikel und Lagerort einstellen. Die Berechnung dieser Parameter basiert auf Faktoren wie durchschnittlichem Verbrauch, Lieferzeit, Bestellkosten usw. und kann über übliche Formeln erfolgen.
Die Berechnungsformeln für den Bestellpunkt und die Bestellmenge sind nur Schätzungen, um die Berechnung einfach und effektiv zu gestalten. Da sich Inputs wie historischer Verbrauch, saisonale Schwankungen und Trends ändern können, müssen die Parameter regelmäßig angepasst werden. Dies kann bei einem großen Lager mit 10.000 verschiedenen Artikelnummern eine Überwachung von 20.000 Parametern erfordern.
Bei Anwendungen von Bestellpunktverfahren beobachten wir folgendes:
- Gewisse Artikel laufen leer und es gibt Probleme bei der Erfüllung von Bestellungen.
- Disponenten bestellen nach, lassen per Express liefern oder lassen mit hoher Prio nachproduzieren – alles zu hohen Kosten, aber immer noch besser als nicht lieferfähig.
- Damit das nicht noch einmal passiert, werden pro Artikel die Bestellpunkte nach oben korrigiert. Das heißt, der Sicherheitsbestand wird größer – und damit der durchschnittliche Lagerbestand.
- Es gibt keinen Prozess, der die Parameter wieder nach unten korrigiert, wenn es angebracht wäre.
- Die Parameter aller Artikel sollen regelmäßig überprüft werden. Aufgrund der großen Anzahl von Artikeln ist das allerdings ein sehr aufwendiges Unterfangen und geht im Tagesgeschäft unter.
- Die Bestellpunkte vieler Artikel sind damit zu hoch eingestellt.
- Das führt zu einer insgesamt hohen Reichweite im Lager.
- Steigende Nachfrage von Artikeln wird nicht rechtzeitig bemerkt und führt immer wieder zu (vermeidbaren) Out-of-Stock-Situationen.
-> Trotz hoher Gesamtreichweite des Lagers gibt es immer wieder Out-of-Stock-Situationen mit den entsprechend kostspieligen Folgen.
Unsere Lösung ist die „richtige“ und dynamische Einstellung der Bestellpunkt-Parameter. Machine Learning beschleunigt die Optimierung des Bestellpunkt-Systems, sodass dies täglich wiederholt werden kann. Damit werden die Parameter optimal, unter Berücksichtigung der neusten Daten, eingestellt.
Vorteile des dynamischen Bestellpunktsystems
1. Weniger priorisierte Expresslieferungen und damit geringere Kosten.
2. Weniger Lagerbestand bei gleicher oder sogar besserer Lieferfähigkeit. Aufgrund oben beschriebener Gründe, können bis zu 50% (!) Lagerbestand eingespart werden.
3. Entlastung der Disponenten im Tagesgeschäft, was eine Konzentration auf verbleibende Ausnahmefälle und andere kreative Arbeit ermöglicht.
4. Frei gewordene Lagerkapazitäten können für wichtige strategische Einlagerungen genutzt werden, z.B. Rohstoffe und Halbfertigprodukte mit unsicheren Lieferzeiten (z.B. aus Fernost).
